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Cómo utilizar el análisis de big data para mejorar la experiencia del cliente

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Cada 48 horas se produce el mismo volumen de datos que ha generado la humanidad desde el inicio de la civilización hasta el año 2003, cinco exabytes de datos, de acuerdo con Eric Schimed, CEO de Google. El mundo está bombardeado con conjuntos de macrodatos en continuo crecimiento. Esta gran cantidad de datos se produce cada minuto tanto por empresas como por particulares, y su procesamiento requiere soluciones analíticas avanzadas.

Aquí es donde entra en juego el análisis de big data, que desempeña un papel indispensable en el estudio de grandes conjuntos de datos para descubrir información. Big data analytics es una forma de análisis avanzado y ayuda a extraer información significativa, como correlaciones inexploradas, patrones ocultos, tendencias del mercado y preferencias de los clientes. Implica aplicaciones complejas con elementos como modelos predictivos, algoritmos estadísticos y análisis impulsados ​​por sistemas analíticos.

 

¿Cómo ayuda el análisis de big data a mejorar la experiencia del cliente?

La entrega eficaz y exitosa de la experiencia del cliente se basa en los datos. Por lo general, las empresas recopilan estos datos para comprender el comportamiento de sus clientes y ofrecer ofertas personalizadas y bajo demanda para hacer que los consumidores estén más felices. Esta recopilación de datos de clientes ayuda a las compañías con la competitividad del mercado, la productividad de los usuarios, los ingresos por ventas y, finalmente, la experiencia del cliente.

A continuación, se muestran algunas formas en las que el análisis de big data puede ayudar a mejorar la experiencia del cliente.

Personalización: El análisis de big data puede descubrir patrones ocultos presentes en los datos. Permite a las empresas conocer a sus clientes y facilitar y transformar de forma eficaz las relaciones entre el cliente y la empresa.

Fidelización del cliente: El análisis de macrodatos permite a las organizaciones generar fidelidad de forma activa en el lugar de simplemente responder a las consultas de los clientes. Dado que proporciona una visión cuantitativa y cualitativa del negocio, las empresas pueden extraer tendencias significativas que pueden traducirse en mejores productos, servicios y actividades operativas.

Seguimiento del comportamiento del cliente: El análisis de big data es constructivo para identificar qué hay detrás de los comportamientos de los clientes. Permite a las empresas ser más personales con sus clientes e impulsar la calidad de la experiencia del cliente.

Recopilación de datos: Hoy en día, cada búsqueda, comando de voz y compra importante pueden registrarse a medida que las personas avanzan en su vida profesional y privada. En la era del marketing digital, muchas empresas ahora mantienen perfiles con millas de puntos de datos sobre cada individuo.

Retención de clientes: Los datos tienen el máximo potencial que ayudan a las empresas a planificar con anticipación en función de los intereses específicos de los usuarios. La experiencia del cliente basada en datos es imprescindible para mejorar la retención, el compromiso y el crecimiento de los consumidores.

Análisis predictivo: Con una solución optimizada y un análisis predictivo, los datos pueden ser mucho más útiles, especialmente cuando se trata de determinar qué podría interesar a un cliente comercial ahora y en el futuro. Las soluciones de análisis predictivo ayudan a las empresas a conocer lo que podría suceder y preparar una respuesta con anticipación, adelantarse a los riesgos e influir en los resultados.

Soporte más conveniente: una vez capacitados, los sistemas basados ​​en datos pueden funcionar con todos los canales existentes, incluidos voz, correo electrónico, SMS y más, a menudo sin supervisión humana. Con el análisis de big data, los clientes se vuelven incluso más convenientes y obtienen soporte receptivo en las plataformas preferidas.

 

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