Puede que lo conozca como Loyalty Marketing, Lifecycle Marketing o Customer Success Marketing, pero todo se reduce a: mantener a los clientes felices y comprometidos para que sigan regresando. Es especialmente importante si estás en una industria donde los consumidores compran.
Intentar retener clientes no es un concepto nuevo. La razón por la cual los clientes se mantienen fieles es la misma hoy que hace años cuando compraban en las tiendas locales de la esquina. Grocers desarrolló relaciones y lealtad de los clientes asegurándose de que los compradores estuvieran contentos con sus elecciones, ofreciendo productos que disfrutaron y teniendo en cuenta las preferencias de sus clientes.
El marketing de retención y sus objetivos siguen siendo los mismos; pero, el panorama del consumidor es drásticamente diferente. Las empresas no solo atienden a unas pocas personas en un vecindario, sino a miles e incluso millones de clientes en todas partes. El viaje de compra del cliente también está más fragmentado que nunca. Pero para ganar la lealtad del cliente, las empresas aún deben esforzarse por conocer a cada cliente y mostrarles que son apreciados. En el lado del cliente, esto significa comprometerse con ellos en cada punto del viaje del cliente, en el momento adecuado y con el nivel correcto de entusiasmo.
Hasta hace poco, el marketing de retención para millones de clientes era inviable para la mayoría de las empresas. Solo grandes empresas como Walmart, Target o Amazon tenían el presupuesto para el marketing de fidelización. Pero en los últimos años, las tecnologías y herramientas de marketing emergentes que utilizan Big Data y análisis predictivos han hecho posible la personalización masiva por una fracción del costo. El análisis predictivo brinda a las empresas una ventaja competitiva, pero es solo cuestión de tiempo antes de que el marketing de retención a través del análisis predictivo se convierta en una necesidad.
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Lo explicaré:
- Cuando el marketing de retención es mejor que el marketing de adquisición
- Las cosas que necesita para comenzar el marketing de retención
Retención Vs. Adquisición
Es más rentable retener a sus clientes. Retener solo un 5% más de clientes de alto valor conduce a un aumento de entre el 25% y el 100% en las ganancias por cliente, según Frederick F. Reichheld, autor de The Loyalty Effect: The Hidden Force Behind Growth, Profits and Durating Value. También nos mostró que adquirir nuevos clientes cuesta cinco veces más que retener a los existentes.
Los nuevos clientes son caros porque los especialistas en marketing tienen que aumentar el conocimiento de la marca, incentivar a los consumidores a cambiar de competencia y asumir los costos de establecer nuevas cuentas, capacitar a más representantes de ventas, aclimatar a los clientes a su marca y más. Retener clientes por otro lado es más rentable.
Tomemos un ejemplo simple donde vendemos un producto a un cliente nuevo y existente: En este caso, ¡los márgenes de beneficio de un cliente existente son 125% más!
¿Cómo comienzo con el marketing de retención?
Con la tecnología disponible hoy en día, los especialistas en marketing pueden aprender las preferencias de los clientes, los hábitos de compra y otras interacciones para reducir su público con una especificidad cada vez mayor. Con esta información, también podríamos cuantificar cosas como los valores de por vida de los clientes predichos y el nivel de lealtad que permite a los vendedores personalizar los mensajes de marketing.
Recolectando datos
Cité un informe de ATKearney en una publicación anterior para describir cómo la mayoría de los viajes de compras en los Estados Unidos son multicanal. Y con la expansión de la tecnología como las billeteras digitales y las opciones de comercio para las redes sociales, el viaje de compras se volverá aún más fragmentado.
Un cliente puede probar un producto en una tienda y luego comprarlo inmediatamente en su teléfono si la tienda no lo tiene pero su sitio web sí. O un cliente puede examinar las revisiones y todos los diferentes tipos de cámaras en su navegador antes de conducir a una tienda para comprarlo allí y luego. Es importante reconocer y recopilar datos sobre estas interacciones primero antes de hacerlas procesables.
Antes de que pueda comenzar a segmentar o predecir el comportamiento de su cliente, debe poder responder preguntas como:
- ¿Cuál es su género? ¿Años?
- ¿De qué canal proviene el cliente? ¿Que compraron?
- ¿Cuál era su patrón de compromiso antes de una compra?
- Y muchos más
Necesita un perfil de cliente de 360 grados antes de siquiera tratar de entender a su cliente. Describí cómo AgilOne usa cuatro niveles de datos para construir un verdadero perfil 360 aquí. Asegúrese de que los datos de sus clientes estén en un solo lugar, sean utilizables y precisos. Eso significa que no hay duplicados, los datos están bien integrados y constantemente actualizados. Vea los pasos que AgilOne toma para limpiar sus datos.
Interpretando los datos
Durante varios compromisos, surgen patrones de preferencias y comportamientos. Una vez que tenga suficientes datos de todos los puntos de compromiso, integrados y limpios, se hace posible el marketing uno a uno. Ahora puede comenzar a interrogar sus datos para encontrar patrones.
Sin embargo, encontrar patrones en conjuntos de Big Data no es algo que se pueda hacer manualmente. No solo, tiene que integrar miles y millones de puntos de datos de cientos de variables; También debe averiguar cómo se pueden relacionar esas diferentes variables. Además, estos patrones deben verificarse y actualizarse con nuevos datos con frecuencia para obtener un análisis lo más cercano posible al tiempo real. No es así como un equipo de marketing debería gastar su tiempo y recursos. Necesitaría un equipo completo de científicos de datos solo para organizar y mantener los datos, y mucho menos interpretarlos.
Metodología Actual
La mayoría de los especialistas en marketing de hoy confían en herramientas de informes como OLAP, paneles y cuadros de mandos para deducir patrones de datos históricos. La mayoría de las herramientas de marketing existentes ponen los datos a través de un conjunto de hipótesis definidas y presentan resultados y KPI que los especialistas en marketing monitorean y analizan. Usando su intuición y conjeturas, los especialistas en marketing intentan encontrar conexiones entre patrones. Esto requiere tiempo, esfuerzo y recursos que el equipo de marketing podría utilizar para desarrollar contenido, ejecutar campañas o interactuar con los clientes.
Afortunadamente, existen tecnologías de inteligencia de marketing que no solo hacen esto sino que mejoran drásticamente el proceso. Analítica predictiva
A diferencia de las herramientas de marketing utilizadas por los especialistas en marketing en la actualidad, el análisis predictivo no hace suposiciones sobre los datos. Utiliza varias técnicas y algoritmos de modelado matemático para ver los datos en su totalidad para encontrar relaciones y patrones que importan, en lugar de intentar probar o refutar una hipótesis.
Los mecanismos analíticos predictivos requieren un proceso intensivo y se vuelven cada vez más complicados con cada conjunto de datos. Jari Koister, nuestro ex vicepresidente de tecnología, explicó algunos de los mecanismos de agrupamiento en mayor detalle en algunos artículos que se pueden encontrar aquí.
La forma más común y aplicable a las empresas de utilizar el análisis predictivo es crear modelos predictivos para los clientes que tienen más probabilidades de comprar, o encontrar patrones o relaciones entre los tipos de productos comprados que un vendedor no pensaría buscar. Aquí hay 2 ejemplos simples:
Modelos predictivos
Los modelos predictivos se ‘entrenan’ utilizando datos históricos. Por ejemplo, si desea encontrar clientes que tengan más probabilidades de comprar el producto X, capacitaría a un modelo para encontrar las características y comportamientos de los clientes que también compraron el producto X en el pasado. Al comparar las características y comportamientos de un nuevo cliente con las características y comportamientos de los clientes que compraron el producto X en el pasado, la plataforma de AgilOne puede predecir la probabilidad del nuevo cliente de comprar el producto X.
Racimos
Otra técnica predictiva que utiliza AgilOne es la agrupación. A diferencia de los modelos predictivos, la agrupación atraviesa todos los puntos de datos para descubrir correlaciones óptimas que una persona no habría encontrado ni buscado. Por ejemplo, un usuario de AgilOne analizó los hábitos de compra de sus clientes mediante el uso del aprendizaje automático y vio que ciertas personas que compraron ropa deportiva también compran gafas de sol. Por supuesto, otros clientes compran gafas de sol, pero este hallazgo ayudó a este usuario final a enfocarse en las personas activas. Si desea obtener más información sobre la agrupación, eche un vistazo a estos:
- Seminario web: El valor de los clústeres
- Ebook: Guía de introducción a la agrupación
Conclusión
Las nuevas plataformas de retención y las tecnologías predictivas brindan una perspectiva del cliente más práctica que nunca. Cambia el paradigma de marketing y proporciona a los vendedores más métricas que nunca para comprender realmente la lealtad del cliente. Con más datos que nunca, los especialistas en marketing pueden crear verdaderos perfiles de clientes de 360 grados y crear segmentos cada vez mejores. Cuanto más definido es un segmento, más calificados están los clientes y esa es una de las mejores formas de medir el éxito.
Aquí hay algunos otros artículos para ayudarlo a comenzar con el marketing de retención:
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Además, siéntase libre de descargar cualquiera de nuestros libros electrónicos de análisis predictivo aquí:
– Ver más en: Página en agilone.com