4 tipos de datos de clientes que deberías estar utilizando
Es un cliché, pero el conocimiento es poder, y ciertamente es así cuando se trata de tus clientes y tu capacidad para entender lo que quieren, así como cuándo, cómo y dónde lo quieren.
En una encuesta de 2022 realizada por Econsultancy y Adobe, el 74% de las principales organizaciones de marketing se consideran eficaces en la recopilación de datos de clientes de primera mano, y el 68% están utilizando estos datos para personalizar experiencias.
En este artículo, veremos 4 tipos clave de datos de clientes y cómo puedes aprovecharlos para ofrecer una mejor experiencia al cliente y aprovechar nuevas oportunidades para aumentar la lealtad y el valor de vida del cliente (CLV).
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¿Qué son los datos de clientes?
Los datos de clientes son cualquier información que tengas sobre los clientes.
Pueden recopilarse en múltiples puntos de contacto y el objetivo es producir conocimientos prácticos e ideas para experimentación.
En el nivel más alto, existen dos tipos de datos:
- Datos cuantitativos – Conjuntos de datos compuestos por valores numéricos relacionados con métricas cuantificables. Un ejemplo sería el porcentaje de clientes que han renovado sus suscripciones este año.
- Datos cualitativos (o datos no numéricos) – Observados y registrados de fuentes como reseñas, entrevistas, grupos focales y encuestas. Un ejemplo sería un comentario como "excelente servicio al cliente" en la página de reseñas de Google My Business.
Muchos de los datos que recopilas serán datos de primera mano, es decir, datos personalizados que recabas tú mismo de las interacciones y comportamientos de tus clientes, o datos de cero mano, que los clientes te proporcionan directamente a través de formularios u otros métodos. También puedes adquirir datos de segunda o tercera mano recopilados por otras empresas en tu nombre.
Con la llegada del big data y la IA, la recopilación de datos es cada vez más sofisticada, permitiendo obtener conocimientos más granulares.
La actividad en línea de las personas se mapea en pequeños puntos de datos listos para ser incorporados en la órbita de tu marca. Sin embargo, como hemos visto con la implementación del RGPD en Europa, es importante no sobrepasar los límites aquí.
4 tipos de datos de clientes
Una sólida base en alfabetización en datos de CX permite a los equipos entender mejor las necesidades de los clientes. Cuando se trata de datos, cuantos más mejor. Respecto a los clientes, existen cuatro tipos de datos que puedes recopilar.
1. Datos básicos o de identidad
Como su nombre indica, los datos básicos o de identidad son bastante elementales.
Nombre, número de teléfono, dirección de correo electrónico, dirección IP, perfil de LinkedIn, así como género, ingresos e industria, son todos ejemplos de datos básicos.
También pueden incluir aspectos más específicos de su vida, como las edades de sus hijos, el gasto anual de su hogar, su etnia o si tienen mascotas o no.
Por sí solos, son útiles, pero cuando se recopilan suficientes datos básicos, puedes comenzar a formar una imagen demográfica de tus clientes. Los datos demográficos son útiles porque puedes utilizarlos para la segmentación de clientes, o para agrupar a los clientes en base a atributos compartidos.
2. Datos de interacción
Los datos de interacción muestran cómo tus clientes interactúan con tu marca a través de los distintos puntos de contacto.
Algunos ejemplos comunes de datos de interacción incluyen:
- Cómo los clientes interactúan con tu sitio web de comercio electrónico
- Con qué frecuencia les gusta, comparten o responden a tus publicaciones en redes sociales.
- Total de visitas al sitio web
- Flujo de usuario
- Tasa de clics
- Conversiones
- Aperturas de correo electrónico, reenvíos y tasa de rebote
Este tipo de datos también se llama datos de interacción porque, en esencia, miden cómo los clientes (y potenciales clientes) interactúan con tu marca.
Normalmente, esto se aplica a nivel macro, alejándose para evaluar tasas de clic o cuántos compartidos recibes en redes sociales.
3. Datos de comportamiento
Muchas personas mezclan los datos de interacción y los datos de comportamiento, y las diferencias entre ambos son bastante sutiles.
Los datos de comportamiento se enfocan más en la forma en que el cliente interactúa directamente con tu servicio o producto. Esto puede incluir cosas como:
- Historial de compras
- Carritos de compra abandonados
- Renovación de suscripciones
- Uso de ofertas de prueba gratuita
- Datos de movimiento del mouse rastreados mediante mapas de calor
- Valor medio del pedido
- Atención del usuario
- Dispositivos utilizados para navegar
- Patrones de navegación en tienda
¿Quién sigue adelante y realiza una compra o se suscribe a un servicio? ¿Quién no lo hace? ¿Por qué? Analizar estos datos puede ayudarte a descubrir todo eso.
4. Datos actitudinales
Mientras que los tipos anteriores de datos son más objetivos, los datos actitudinales son proporcionados por los clientes como una opinión de primera mano sobre lo que piensan acerca de tu marca, producto o servicio.
Hay muchas formas de recopilar estos datos. Algunas están más bajo tu control, como encuestas o comentarios derivados de interacciones con el servicio de atención al cliente, mientras que otras, como las reseñas en línea, están completamente fuera de tus manos.
Los datos actitudinales también pueden incluir aspectos como las motivaciones o desafíos de tu cliente, criterios de compra y preferencias, o la deseabilidad de tus productos.
El principal problema con este tipo de datos es que son más difíciles de evaluar. ¿Por qué? Porque no todos los clientes comparten su opinión de la misma manera ni en el mismo volumen.
Si tienes varias reseñas de cinco estrellas que son cortas pero positivas, ¿pesan más que una reseña extensa y negativa de una estrella de un cliente enfadado? ¿Y qué hay de todos los clientes que no dejan ninguna reseña?
Por eso es tan importante buscar a todos los clientes y animarles a dejar una reseña. Un método muy popular para simplificar la recolección de datos actitudinales es asignar a los clientes un Net Promoter Score (NPS). Esta es una métrica que las empresas usan a menudo para medir la probabilidad de que un cliente recomiende tu negocio a un amigo, lo cual es una manera eficaz de predecir el crecimiento de la empresa.
Métodos de recopilación de datos de clientes
Con tantos tipos diferentes de datos de clientes que recopilar, no es de extrañar que existan varios métodos de investigación a elegir. Aquí tienes algunos enfoques comunes que puedes aplicar.
Evaluación del comportamiento digital
Las plataformas de agregación de datos pueden ayudarte a recopilar y analizar información sobre el comportamiento digital de un cliente a través de redes sociales u otras plataformas web. Las propias redes sociales también cuentan con funciones para medir y rastrear el comportamiento de los clientes.
Entrevistas con clientes
Realizar entrevistas con clientes te da acceso a una mina de oro de información. Es una excelente forma de recopilar una variedad de tipos de datos, incluyendo información básica, datos de comportamiento y satisfacción del cliente. Usa esta información para determinar qué debes cambiar para mejorar la experiencia del cliente.
Encuestas en línea
Existen numerosos servicios de encuestas en línea que puedes integrar en tu sitio web o plataformas de correo electrónico para recopilar datos de los usuarios. Son más eficaces cuando se distribuyen inmediatamente después de una transacción o servicio. Las encuestas en línea son especialmente útiles para recopilar datos de comportamiento.
Formularios de inscripción para ofertas
Al ofrecer a los clientes un formulario de suscripción para recibir ofertas, no solo puedes recopilar datos básicos como correo electrónico, número de teléfono, ubicación, edad o género, sino también averiguar si están interesados en el tipo de producto que ofreces.
Grupos focales
Llevar a cabo un grupo focal con tres o más personas representativas de un segmento demográfico objetivo puede ayudarte a obtener ideas detalladas sobre sus necesidades, experiencias y opiniones. Asigna un moderador para realizar preguntas y mantener la conversación enfocada.
Documentos y registros
Crear una base de datos de perfiles de clientes puede ayudarte a rastrear el historial de compras, y puedes añadir notas en sus archivos para futuras consultas.
Analítica web
Analizar el comportamiento de tus clientes en tu sitio web puede darte información valiosa que puedes aplicar en los procesos SEO o en cambios de diseño y estructura. Aquí tienes algunas cosas a considerar al evaluar la analítica de tu web:
- Tráfico web
- Las páginas o productos más populares
- Qué escriben las personas en las barras de búsqueda
- Qué palabras clave escribieron las personas en un buscador para encontrar tu página
Otras analíticas de marketing
Además de los datos del sitio web, existen muchos otros canales de comunicación que proporcionan análisis que pueden ofrecer información como:
- Tasas de respuesta y clics en emails
- Interacción en redes sociales
- Vistas y clics en aplicaciones móviles
Aprovechar los datos de los clientes
Ahora que tienes una mejor idea sobre los tipos de datos de clientes que puedes recopilar, quizás todavía te preguntes cómo puedes utilizarlos a tu favor.
Aquí te mostramos cómo usar tu reciente inteligencia sobre el cliente para llevar tu negocio al siguiente nivel.
Mejorar el marketing
Los datos de clientes pueden mejorar considerablemente tus esfuerzos de marketing.
Puedes aprovechar tus datos para saber quiénes son tus clientes y encontrar la mejor manera de llegar a ellos. Por ejemplo, al agrupar datos descriptivos básicos, los profesionales del marketing pueden crear estrategias específicas para dirigirse a esos segmentos demográficos.
¿Quién es tu cliente ideal? ¿Personas jóvenes y solteras? ¿Mujeres orientadas a la carrera profesional o hombres casados con familias?
Una vez que sepas quién es tu público objetivo, puedes empezar a afinar tu estrategia de marketing en consecuencia. Simplemente, podrás llegar a las personas adecuadas en el momento adecuado, reducir el coste de adquisición de clientes e incrementar el valor de vida del usuario.
Mejorar la experiencia del cliente
Hay varias formas de utilizar los datos de clientes para mejorar la experiencia. Profundiza en los datos de interacción para entender cómo las personas interactúan con tu sitio web.
¿Están viendo solo la primera página y se marchan rápido? ¿Hay alguna sección en particular que no atraiga tráfico? Al recopilar datos sobre el comportamiento de los clientes en tu sitio, puedes detectar cómo mejorar el recorrido del cliente.
Otro enfoque es analizar los datos actitudinales que obtienes de las reseñas de clientes, encuestas y redes sociales para ver dónde puedes mejorar tu producto o la experiencia. El recorrido del cliente es más cohesionado con big data en CX.
Detecta los problemas y presta atención a sus consejos sobre cómo solucionarlos. Por ejemplo, tal vez tu producto sea increíble y a tus clientes les encante, pero el sitio web es difícil de navegar y les cuesta encontrar sus productos favoritos.
Impulsar las ventas
Generar más ventas es el objetivo final, pero ¿cómo puedes usar los datos de clientes para lograrlo?
Las estrategias que ya hemos mencionado, si se aplican correctamente, probablemente aumentarán las ventas.
Si te diriges a los clientes adecuados con anuncios o mediante email marketing, es más probable que realicen una compra. Si mejoras la experiencia del cliente, más personas comprarán y tu tasa de retención mejorará.
Tu equipo de ventas también puede sacarle partido a los datos de clientes, usándolos para ajustar precios o crear nuevos productos personalizados para los clientes.
Gestión de datos de clientes
Los datos de clientes, tanto cuantitativos como cualitativos, históricamente se han almacenado en una aplicación de gestión de relaciones con clientes (CRM), donde pueden ser utilizados por múltiples departamentos.
Los datos suelen ser recopilados y almacenados por tu plataforma web, el proveedor de marketing por correo electrónico y las redes sociales. Como hoy en día hay tantos datos provenientes de diferentes fuentes, las plataformas de datos de clientes (CDP) se han hecho más relevantes en la última década.
Estas son como CRMs potenciados que permiten a las empresas reunir más fácilmente datos dispersos de los consumidores y ofrecer mayor personalización. Antes de decidirte, asegúrate de explorar los diferentes modelos de precios de CDP y elegir el que mejor se adapte a tu organización.
Deja que los datos guíen
El marketing digital depende en gran medida de los datos para optimizar y reducir los costes de adquisición de clientes. También pueden usarse para mejorar la experiencia del cliente e incrementar las ventas.
Parafraseando a Winston Churchill, piensa en la recopilación de datos como tus “gansos que ponen los huevos de oro.”
Te dejamos algunas lecturas adicionales para ayudarte a recolectar esos huevos de oro:
- 6 formas ingeniosas de obtener opiniones de los clientes
- 6 consejos para un informe brillante de encuesta de experiencia del cliente
- 10 mejores herramientas para el mapeo del viaje del cliente
- 10 mejores herramientas de análisis de sentimiento
- 10 mejores programas de chatbot
- 17 mejores programas de detección de emociones
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