Os benefícios da análise de clientes

O principal benefício da análise de clientes é que as melhores decisões são feitas com dados. Estas decisões conduzir a um número de benefícios tangíveis, tais como a seguinte:

  • campanhas simplificados: Você pode direcionar seus esforços de marketing, assim, reduzir os custos.

  • Preços competitivos: Você pode preço de seus produtos de acordo com a demanda e com o que os clientes esperam.

  • personalização: Os clientes podem selecionar a partir de uma combinação de recursos ou serviço que atenda às suas necessidades.

  • Redução do desperdício: Gerenciar seu inventário melhor ao antecipar as demandas dos clientes.

  • Entrega mais rápida: Sabendo quais os produtos que irá vender quando e onde permite que os esforços de fabricação para antecipar a demanda e evitar a perda de vendas.

  • maior rentabilidade: preços mais competitivos, redução de custos e maiores vendas são resultados de esforços de marketing direcionadas.

  • Clientes fieis: Cumprindo os recursos adequados a um preço justo aumenta a satisfação do cliente e leva a clientes fiéis, que são essenciais para o crescimento de longo prazo

Multidisciplinar

O domínio da análise de clientes cruza departamentos, as habilidades e os papéis tradicionais. É multidisciplinar e envolve tipicamente a entrada de e saída para:

  • Marketing: Isto abrange as mensagens, publicidade e os dados demográficos do cliente e segmentos.

  • Tecnologia da Informação (TI): O departamento de TI geralmente tem acesso às bases de dados de transações dos clientes e dados.

  • Vendas: contacto de linha de frente com os clientes, o conhecimento de preços, a receita, transações e razões para a perda de clientes estão incluídos aqui.

  • O desenvolvimento do produto: Isto inclui as características do produto, funções e usabilidade.

multimétrico

Nenhuma única métrica pode definir análise de clientes. Ela exige uma combinação de ambos os dados comportamentais e atitudinais. Alguns dos mais comuns incluem:

  • Receita: Bastante simples, esta é a sua linha superior e provavelmente você está acompanhando isso para seu contador já.

  • transações: Quantas transações você está completando em um determinado período de tempo? Indo mais fundo nos dados, as operações tornam-se importantes para encontrar padrões.

  • Receita da vida do cliente: A receita linha superior total de um cliente gera mais de alguns # 147-vida, # 148- que pode ser dias, meses ou anos.

  • intenções futuras: Será que seus clientes existentes comprar de você novamente?

  • Probabilidade de recomendar: Como provavelmente clientes recomendam sua empresa e produtos?

  • Utilização do produto: Quais recursos são seus clientes realmente usando?

  • visitas ao site: São clientes em potencial encontrar o seu site e fazer o que você espera - encontrar a informação ou a compra de um produto?

  • As taxas de retorno: Quantos produtos estão sendo devolvidos devido à insatisfação?

  • as taxas de abandono: Será que um cliente iniciar uma transação e, em seguida, sair antes de completar?

  • As taxas de conversão: Quantos clientes potenciais você converter em clientes reais?

  • Satisfação: Os clientes estão satisfeitos com o produto, a empresa eo serviço?

  • usabilidade: Os clientes têm problemas usando seus produtos?

  • findability: os clientes podem encontrar os recursos que eles estão procurando em seus produtos, ou encontrar o que estão procurando no seu site?

multimethod

Nenhum método define análise de clientes. Alguns métodos comuns, a maioria dos quais são discutidos ao longo deste livro, incluem:

  • análise de pesquisas: Isso envolve a recolha, análise, e que colocam questões de decisão diretamente a seus clientes.

  • segmentação de clientes: Nem todos os clientes têm as mesmas origens, objetivos, ou a compra dos testes padrões agrupar seus clientes em padrões similares ajuda a identificar oportunidades para uma melhor comercialização e desenvolvimento de produtos.

  • mapeamento de viagem do cliente: Compreender os clientes de processo passar por como eles se envolver com um serviço descobre pontos de dor e oportunidades de melhoria.

  • A análise transacional: Este examina a freqüência de compra, quantidade e do tipo de produtos comprados juntos por padrões e previsões.

  • A análise fatorial: Esta técnica estatística ajuda a identificar grupos de clientes semelhantes e padrões de resposta semelhantes a partir dos resultados da pesquisa.

  • A análise de agrupamento: Similar à análise fatorial, esta técnica agrupa estatísticos clientes juntos em clusters e identifica as melhores marcas para os clientes a encontrar itens em navegação no site.

  • Análise de regressão: Esta técnica estatística identifica as variáveis-chave que têm o maior impacto na satisfação dos clientes e fidelização.

  • As redes neurais / aprendizagem de máquina: programas de software avançados podem se adaptar a padrões aprendidos de mineração de dados e prever melhor as necessidades dos clientes.

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