¿Qué es un análisis del comportamiento?

Entender el análisis del comportamiento

El análisis del comportamiento es un concepto del análisis de negocios que revela conocimientos sobre el comportamiento de los clientes en su sitio web, con el comercio electrónico, las aplicaciones móviles, el chat, el correo electrónico, los productos conectados y el Internet de las cosas (IoT), así como en otros canales digitales. Cada vez que un usuario interactúa con sus canales digitales, proporciona señales cruciales sobre sus necesidades y deseos, incluida su disposición para comprar: una información que puede utilizar para completar los perfiles de cliente.

La finalidad de los análisis del comportamiento, que son una forma de análisis digital, es anticipar de manera proactiva las necesidades de los clientes; para ello, es necesario entender el momento en el que se encuentran del recorrido, cuál es el siguiente tipo de información o interacción que necesitan y qué obstáculos se interponen en el camino. Aunque existe una serie de datos y análisis para lograr esta finalidad, los datos del comportamiento son únicos porque son datos concretos, generados por el usuario, que pueden sustentar previsiones muy precisas de la intención. Además, al combinar el análisis del comportamiento en diferentes canales con otros tipos de datos de los clientes, como transacciones pasadas y datos demográficos, obtendrá información más valiosa para generar experiencias aún más personalizadas.

Por ello, el análisis del comportamiento es crucial para hacer crecer su negocio, ya que ayuda a atraer nuevos clientes, conocidos y desconocidos, y a retener a los clientes existentes en función de las interacciones y el uso reales.

¿Quién necesita un análisis del comportamiento?

Lo interesante del análisis del comportamiento es que, una vez que su equipo comienza a usarlo para nutrir los perfiles de cliente, cualquier persona de la organización, en cualquier nivel, puede utilizar la información. Aunque todas las personas de la organización pueden usar estos tipos de análisis, hay ciertos roles que pueden aprovecharlos mejor:

Vendedores

Los expertos en marketing pueden usar los análisis del comportamiento para generar datos de cohortes que les ayuden a aprovechar al máximo las campañas, optimizar la adquisición de clientes y maximizar la retención y las conversiones. Cuando se combinan los datos del comportamiento con los datos transaccionales y demográficos, se pueden crear perfiles de cliente más completos y multidimensionales. La información y las predicciones sobre los clientes pueden permitir establecer interactuaciones más relevantes y personalizadas.

Ventas

Los expertos en marketing y el equipo de ventas encuentran un punto en común en los análisis del comportamiento para establecer estrategias eficaces. Los equipos de marketing que utilizan estos datos del comportamiento para crear campañas de éxito ayudan al equipo de ventas a demostrar el retorno de la inversión (ROI) real de estas campañas, al mismo tiempo que crean una canalización mayor y con recursos más cualificados. Por ejemplo, si se hace un seguimiento de los hábitos de navegación de los usuarios y sus reacciones, se podrán identificar oportunidades de ventas de productos adicionales y de ventas cruzadas a los clientes que presenten una mayor probabilidad de responder positivamente ante estas ofertas, lo que se traducirá en más ventas y de mayor volumen.

Analistas de datos

Con las señales obtenidas de los análisis del comportamiento, los analistas de datos ayudarán a descifrar el recorrido completo del cliente, comparando la intención del cliente con la realidad. La información también se puede utilizar para identificar aquellos clientes que puedan abandonar el proceso y aquellos con mayores posibilidades de convertirse en fieles clientes. Los análisis de datos pueden evaluar a los usuarios a partir de datos complejos y transformar la información en datos procesables. Los expertos en marketing pueden utilizar esa información para tomar decisiones basadas en los datos sobre la agilización de los flujos de trabajo para que los equipos puedan centrarse en las actividades que producen más valor.

Servicio al cliente

Incluso después de predecir lo que se necesita, a veces no se acierta plenamente. Los usuarios le harán saber, a través de las interactuaciones en línea, incluidos los canales sociales, el chat en línea o el correo electrónico, que no son receptivos a sus campañas de marketing. Su equipo de servicio al cliente suele estar en primera línea para recibir esa información. Con el análisis del comportamiento puede ayudar a estos equipos que están en primera línea a estar preparados con las respuestas correctas y podrá enviarse fácilmente información importante sobre las experiencias del cliente a los equipos de ventas y marketing.

Análisis del comportamiento frente a análisis de negocios

El análisis del comportamiento, que se confunde a veces con el análisis de negocios, es en realidad un subconjunto de este. Aunque los conceptos pueden parecer similares, existen algunas diferencias clave. El análisis de negocios, una forma de inteligencia empresarial, es un proceso que usa métodos y tecnologías estadísticos para analizar datos pasados. El análisis del comportamiento ofrece una conclusión más limitada al combinar dos tipos de tecnologías: segmentación de usuarios y seguimiento de eventos o comportamiento.

La segmentación se basa en los rasgos o datos que se usan para agrupar a los clientes. Aunque existen varios tipos diferentes de categorías de segmentos, la segmentación del comportamiento define las acciones del usuario, como la frecuencia de inicio de sesión, el tiempo empleado y el nivel general de interacción.

Aunque el análisis de negocios se centra más generalmente en quién, qué, dónde y cuándo, el análisis del comportamiento ofrece una predicción más precisa de las acciones. En los análisis del comportamiento, se usan puntos de datos del recorrido del usuario que, aparentemente, no tienen relación para extrapolar y determinar errores, así como para predecir tendencias futuras, que seguramente den lugar un recorrido del cliente completo.

Tipos de datos del usuario

El análisis del comportamiento proporciona información sobre el modo en que se comportan los usuarios, sus reacciones e interacciones con los canales digitales. Los datos de los usuarios provenientes de múltiples fuentes digitales y dispositivos, denominados análisis multicanal, se agrupan generalmente en tres categorías. En el mejor de los casos, todos los tipos se usarían para transformar los datos sin procesar en información útil:

1. Datos registrados. Los datos almacenados en su herramienta de marketing o de gestión de relaciones con el cliente (CRM).
2. Datos observados. Sinopsis de la experiencia del usuario que incluye las interacciones con los diferentes elementos del sitio web o la aplicación.
3. Voz del consumidor. Cómo se sienten los consumidores y los métodos que eligen para expresar ese sentimiento en línea, ya sea de manera reactiva o proactiva.

Cinco pasos para un análisis exitoso del comportamiento del usuario

La implementación de datos de análisis del comportamiento en sus procesos empresariales puede requerir mucho tiempo. Para asegurarse de recibir el tipo correcto de conocimientos, debe centrarse en lograr el éxito a través de tareas técnicas, analíticas y estratégicas. Los siguientes cinco pasos son necesarios para iniciar un proyecto de análisis del comportamiento del usuario:

1. Elija sus métricas de logros, KPI y objetivos.
2. Defina el recorrido del usuario más conveniente, que debe satisfacer tanto al cliente como a la empresa.
3. Decida de qué señales debe realizar un seguimiento según el flujo de usuarios, destacando determinados eventos a través de un plan de seguimiento y corrigiendo lo que haga falta sobre la marcha.
4. Combine los datos transaccionales, demográficos y de comportamiento para comprender a los clientes y la empresa mediante la creación y el enriquecimiento de perfiles de cliente.
5. Implemente una experiencia unificada de análisis de datos de comportamiento que le permita desarrollar, entrenar y ajustar rápidamente modelos de aprendizaje automático. Respalde la innovación con modelos personalizados de IA y ML que le proporcionen flexibilidad para actualizar constantemente su plan de seguimiento según lo aprendido con el tiempo.