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5 pasos para llevar tu negocio al cliente final

5 pasos para llevar tu negocio al cliente finalLas soluciones de análisis predictivo, centradas en la metodología estadística y data mining, pueden ayudar a que las empresas mejoren la gestión con sus clientes, tanto a la hora de diseñar estrategias precisas para la ampliación de cartera como para prevenir y evitar abandonos desarrollardo acciones específicas.

Una mayor competitividad ha hecho que la efectividad de las campañas y la captación de clientes de forma tradicional se vean reducidas. Por ello, es necesario que se desarrollen acciones concretas que aseguren estos objetivos a través de una amplia información sobre las características, necesidades y evolución de cada cliente, de forma que se le pueda ofrecer una solución atractiva y ajustada a sus exigencias.

Para ello, IBM ha explicado en cinco pasos cómo se puede afinar el enfoque de las acciones estratégicas a raíz de las recientes innovaciones en el sector del software estadístico y llevar así el negocio al cliente final.

1. Segmenta a tus clientes.
Tanto en los proyectos ya incluidos en la cartera de la empresa como en los de adquisición de nuevos clientes, antes de realizar una acción de marketing hay que realizar una segmentación del conjunto. Comúnmente, se agrupan los clientes en perfiles demográficos, actitudes o patrones de compra. Pero las nuevas herramientas de estadística y data mining permiten más precisión con la inclusión de adtos de texto, web o encuestas de forma que se pueda ver una visión más detallada de cada segmento.

2. Identifica los clientes más atractivos.
Para definir a los clientes más atractivos y más susceptibles a las ofertas, los métodos estadísticos pueden servir de gran ayuda ya que proporcionan una información más allá de la que ofrecen los canales convencionales. Además, las herramientas de data mining pueden descubrir patrones y relaciones.

3. Determina los métodos de aproximación.
Con un mercado cada vez más especializado y con mayor competencia, las estrategias de aproximación masivas y poco específicas están condenadas al fracaso. En su lugar, es necesario conocer la empresa de modo exhaustivo antes de determinar los procesos más adecuados para llegar hasta ella. Además, esta estrategia minimizará costes y maximizará impactos. Las herramientas de gestión estadística ayudan a sincronizar las estrategias en segmentos particulares.

4. No descuides la retención.
Que un cliente abandone una empresa puede producirse de forma totalmente imprevista. Pero en la mayoría de las situaciones hay una serie de señales e indicios que permiten predecirlo y, por tanto, anticiparse. El análisis predictivo facilita que se identifique de manera proactiva los clientes en riesgo de abandonar el negocio y fomentar ofertas pertinentes que permitan mantenerlos.

5. Optimiza tus campañas.
Cuando las empresas realizan diferentes campañas de marketing al mismo tiempo, les resulta difícil llegar a los clientes potenciales en el momento y de la manera más adecuada. Para ello, las aplicaciones predictivas dirigidas específicamente a la optimización de campañas que utilizan análisis estadístico y data mining, son una interesante solución, ya que aprovechan al máximo la información disponible y enfocan las campañas con toda precisión a través de los canales más adecuados.

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