Analítica Avanzada

Estrategia de retención de clientes impulsada por la Analítica Avanzada y Machine Learning

La retención de clientes es esencial para el éxito a largo plazo de un negocio y un aspecto estratégico del mismo. Las empresas que adquieren la capacidad para retener a lo largo del tiempo a sus clientes existentes garantizan su lealtad y tienen la posibilidad de convertirlos en importantes influenciadores y embajadores de marca.


Hoy, la retención de clientes se ha hecho más crítica. Los cambios tecnológicos y la globalización han hecho que las empresas tengan que desenvolverse en entornos altamente competitivos.


Por otro lado, las nuevas generaciones tienden a cambiar de marcas con mayor facilidad dado que, siendo nativos digitales, tienen a su alcance herramientas que les permiten comparar productos y servicios y comprar a través de diversos canales digitales para obtener lo que necesitan, donde lo necesitan y cuando lo necesitan. Esto, sin mencionar que sus motivaciones para elegir o no un producto o servicio son diferentes a las de generaciones anteriores y se basan en valores diferentes y un foco en la experiencia y el impacto social.

¿Por qué es importante invertir en la estrategia de retención de clientes?

Los motivos para invertir en estrategias de retención y las herramientas tecnológicas que ayuden a potenciarla son diversas:
Rentabilidad: En general, es más rentable retener a los clientes existentes que adquirir clientes nuevos. La adquisición de nuevos clientes a menudo genera gastos significativos de marketing y publicidad. Adquirir un nuevo cliente puede costar entre 5 y 7 veces más que retener un cliente existente.


Estabilidad en el flujo de ingresos: Los clientes recurrentes generan un flujo de ingresos constante para el negocio, permitiéndole depender de sus compras continuas y potencialmente aumentar el valor del tiempo de vida del cliente (CLTV) a través de ventas cruzadas (cross selling) o ventas adicionales (upselling).


Ventaja competitiva: Cuando los clientes están satisfechos y son leales, es menos probable que consideren alternativas y se cambien a competidores, brindando a la empresa una ventaja competitiva pues tiene la oportunidad de aprender de ese mercado cautivo y aplicar ese aprendizaje para personalizar su oferta. Las relaciones a largo plazo con los clientes permiten una comunicación y retroalimentación continua. Al comprender las necesidades, preferencias y dolores de los clientes, la empresa puede mejorar continuamente sus ofertas y mejorar la experiencia general del cliente.


Satisfacción y brand advocacy: Los clientes satisfechos son más propensos a convertirse en defensores de la marca, refiriendo los productos y servicios de la empresa a su círculo social. Esta forma de marketing de boca en boca, más aun cuando se hace usando canales digitales, puede contribuir significativamente a la adquisición de nuevos clientes y la expansión de la base de clientes.


De lo anterior se desprende la importancia de contar con una estrategia que permita retener a los clientes que la empresa ya ha logrado adquirir. El abandono de clientes es entonces uno de los datos más importantes que deben monitorizar las empresas. El análisis de abandono de clientes lo ayuda a identificar etapas clave en el recorrido del cliente en las que las personas se están cayendo, lo que le permite identificar estrategias específicas para mejorar sus interacciones con su marca y mejorar la lealtad a la marca.

Machine Learning y AI para impulsar la estrategia de retención de clientes

Con el avance de la tecnología, se han desarrollado nuevas herramientas de Analítica Avanzada como el Machine Learning e Inteligencia Artificial (AI) que pueden ayudar a mejorar significativamente la estrategia de retención de clientes mediante:


Análisis del comportamiento del cliente: Es posible analizar grandes cantidades de datos de los clientes y utilizar algoritmos para identificar patrones y tendencias en su comportamiento. De esta forma, se pueden identificar las necesidades y preferencias de los clientes, y adaptar la estrategia de retención para satisfacer sus necesidades específicas.


Personalización de la experiencia del cliente: Es posible analizar los datos de los clientes y ofrecer recomendaciones personalizadas de productos y servicios que se ajusten a sus necesidades y preferencias. Esto puede incluir ofertas y descuentos específicos para clientes leales.


Detección temprana de riesgos de abandono: Se pueden desarrollar modelos de abandono más precisos que permitan identificar señales de alerta tempranas de que un cliente puede estar insatisfecho. Al identificar estos riesgos temprano, se pueden tomar medidas más efectivas para retener al cliente, como ofrecer descuentos, mejorar el servicio o enviar campañas de email marketing diseñadas específicamente para estos clientes.


Optimización del servicio al cliente: Se pueden optimizar los procesos de atención al cliente. Por ejemplo, se pueden utilizar chatbots para atender rápidamente las consultas y dudas de los clientes, y reducir los tiempos de espera. Además, se pueden analizar los datos de voz de las llamadas para evaluar la satisfacción del cliente y mejorar la calidad del servicio al cliente.


Interacción con los clientes mediante lenguaje natural: Mediante modelos de Deep Learning de lenguaje natural (LLM) permiten producir respuestas a preguntas y generar texto en lenguaje natural de forma rápida y precisa. Están revolucionando la forma en que las empresas retienen e interactúan con los clientes debido a que permiten automatizar las conversaciones con ellos y brindar un servicio personalizado en tiempo real. Uno de los ejemplos más conocidos es el de ChatGPT. Entre los beneficios que pueden otorgar son:


Mayor eficiencia en la atención al cliente: Pueden ser entrenados para responder preguntas comunes de los clientes y proporcionar información útil de manera rápida y precisa, lo que puede reducir la necesidad de interacciones con agentes humanos.


Personalización de la experiencia del cliente: Pueden analizar grandes cantidades de datos para identificar patrones y preferencias de los clientes, lo que permite a las empresas personalizar las ofertas y mejorar la experiencia del cliente.


Mejora en la eficacia de la publicidad: Pueden analizar datos de comportamiento de los usuarios para identificar patrones y tendencias, lo que permite a las empresas mejorar la eficacia de sus campañas publicitarias.


Análisis de sentimientos: Pueden analizar y resumir grandes cantidades de texto, lo que permite a las empresas detectar tendencias y sentimientos en las opiniones de los clientes. Además permite calificar de manera automática el grado de positividad o negatividad de cada comentario o review de los clientes e identificar los aspectos más importantes de los comentarios, de acuerdo al punto de vista de Marketing, Ventas o Logística.


Estas nuevas tecnologías están cambiando la forma en que las empresas retienen e interactúan con los clientes. Permiten a las empresas brindar un servicio más eficiente, reducir los costos de servicio y comprender mejor a sus clientes. Esto está ayudando a crear relaciones más sólidas con sus clientes, detectar clientes en riesgo e impulsar la lealtad de los clientes a largo plazo.

¿Estás listo para aplicar analítica avanzada y machine learning para impulsar tu estrategia de retención de clientes?
Contáctanos para más información para evaluar una solución de prevención de abandono y retención de clientes:

contacto@bctsconsulting.com | +51 997 500 500

Colaboración de Gino Sedano | Consultor Senior en Analítica Avanzada | BCTS Consultin

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