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CLAVES PARA ENCONTRAR LOS DATOS QUE MEJOREN LA COMUNICACIÓN PERSONALIZADA CON EL CLIENTE

Luisa es hispana, tiene 55 años, ha criado a cuatro niños y le encanta coleccionar álbumes. Juan es soltero y acaba de comprarse una nueva casa, conduce un coche de lujo y su renta anual supera los 24.000 euros. Ambos quieren comprar el mismo modelo de cámara fotográfica. ¿Se comunicaría con ellos de la misma manera? Lo lógico sería que la oferta de Luisa pusiera de relieve fotos familiares que le demuestren que la cámara retratará los momentos más especiales de su vida mientras que la oferta de Juan se centraría, por ejemplo, en sofisticados artículos de decoración. La clave radica en acudir a las bases de datos para identificar a cada uno de los consumidores adecuadamente y mejorar las relaciones con ellos a través de una comunicación significativa.

Un artículo de DM News reconoce la importancia de los datos demográficos, psicológicos y de estilo de vida para un estudio personalizado del cliente pero, sobre todo, subraya la importancia de los datos transaccionales de terceros para triunfar en la comunicación con ellos. La razón es simple: una cosa es que el cliente diga que le gusta la fotografía y otra muy distinta saber que se ha gastado 3.000 euros en equipo fotográfico durante los últimos seis meses. Según esta publicación, el 90% de las variables más relevantes para construir un modelo de respuesta directa por parte del consumidor es transaccional mientras que el 10% restante corresponde a los datos demográficos y psicológicos.

No obstante, no siempre es fácil identificar al ‘vendedor’ de datos correctos. En primer lugar, es recomendable distinguir a las empresas que son especialistas en crear bases de datos con ficheros originales y aquellas que tan sólo coleccionan los datos que otros han elaborado. Cuanto más cerca estén los datos de la fuente originaria, menor será el margen de error. En segundo lugar, es necesario asegurarse de la verdadera valía de esa información: muchas compañías ofrecen esos datos como actualizados y, aunque se hayan publicado hace poco tiempo, podría haberse tardado dos meses en analizar y procesar todos los datos, por lo que la información tendría casi tres meses de antigüedad. Y finalmente, conviene exigir el grado de información real frente a información deducida que tiene el fichero. Cuando los proveedores de datos no tienen investigaciones actuales, crean sistemas para determinar ‘factores probables’, pero que no son del todo verificables.

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