Cómo fortalecer la relación con los clientes de forma inteligente

Qué perfecto sería poder conocer tanto a nuestros clientes, como el tendero del barrio conoce nuestros gustos, tras años y años de compras. ¿Qué mejor manera de fidelizar a las personas que creando estos fuertes lazos de unión? Sin embargo, cuando nos dirigimos a un número mayor de personas, perdemos ese feedback de relación entre clientes y comerciantes, que caracteriza a los pequeños comercios. No obstante, no estamos tan lejos de tratar de conseguir estos resultados. La manera más inteligente de obtener todo este sabio conocimiento es mediante el análisis de los hábitos del consumidor, saber con qué frecuencia compran, qué compran, etc.

Ya no se basa en segmentar a los clientes, sino en personalizarlos, identificando cuándo tienen una necesidad, pero no sólo eso, lo más importante es determinar bien con qué producto, canal y mensaje debemos impactarle. Por ejemplo, si estudiamos los posibles periodos de renovación de un vehículo, podemos saber qué individuos son susceptibles de compra. Sin embargo, no sirve de nada tener una necesidad, si no se sabe llegar adecuadamente al consumidor.

Imaginemos que sabemos a qué personas nos tenemos que comunicar, pero, decidimos comunicarnos de manera uniforme a todos ellos, sin estudiar qué canales nos acercan más a ellos. Por ejemplo, por email. Quizá el señor García, que está pensando en renovar su vehículo, no utiliza el correo electrónico. Es posible que nuestra competencia tenga esto en cuenta, y sepa que el señor García está disponible únicamente al medio día, porque tiene su descanso laboral. Nuestro competidor acaba satisfaciendo la necesidad del cliente y haciendo que deje de formar parte "de los nuestros".

¿Y si pudiéramos invertir esta situación y adelantarnos a nuestros competidores?, pero ¿cómo se puede hacer esto? Muy simple, sabiendo, por ejemplo, que nuestro cliente no lee los emails, pero sí responde al teléfono. Esto lo averiguamos con un estudio que analice las preferencias de canal de comunicación por cliente. Ya sabemos que su canal preferido de comunicación es la llamada telefónica. Cuando le llamemos por teléfono, si además le invitamos a asistir al concesionario más cercano, porque sabemos por nuestros análisis que ha entrado en su periodo de renovación de vehículo, le daremos un empuje más. ¿Y si justo en ese momento hay una feria del automóvil? Podemos invitarle a dicha feria y que nos visite allí. Pero todavía podemos ir más lejos. El señor García asiste a la feria y allí le ofrecemos un servicio de wifi gratuito logándose a nuestra red. Él podrá usar su Smartphone, y nosotros podremos saber, gracias a herramientas de Marketing wifi, que el señor García es hombre, vive en Barcelona y le interesa la tecnología y el deporte (gracias a sus perfiles sociales) y además, y esto es aún mejor, podemos saber que ha estado mucho tiempo cerca de uno de nuestros preciosos vehículos rojo pasión que tenemos expuesto en la feria. En ese preciso instante podremos impactarle con información relevante sobre ese mismo vehículo que ha estado mirando más de la cuenta, e influir así en su decisión final de compra.

Este es sólo uno de los ejemplos que se pueden hacer para fortalecer nuestra relación con los clientes.

Un ejemplo interesante es lo que hace el gigante Amazon con sus recomendaciones personalizadas para cada cliente. Lógicamente los resultados que aparecen no son por pura suerte, existen algoritmos que consiguen obtener los gustos de los consumidores, y además, buscar productos relacionados o complementarios. De esta manera incentivan el crosselling, e incluso a veces, el .

Dentro de todo este mundo que parece adivinar nuestro próximo paso, se encuentra una cantidad masiva de datos, la cual, se necesita almacenar y procesar. Esta parte es lo que se conoce como . Una vez procesada toda la información, gracias a los nuevos algoritmos de Machine Learning y Deep Learning, los científicos de datos, o data scientist, nos encargamos de obtener conocimiento de toda esa cantidad de datos, para poder tomar decisiones, cada vez más acertadas.

El siguiente paso, y en lo que estamos trabajando, es en modelos predictivos que nos ayuden, ya no sólo a conocer los deseos y necesidades de los clientes, si no a adelantarnos a ellos. Parece ciencia ficción, pero ¿no lo parecía hace décadas, poder tener acceso a millones de sitios con información de todo tipo, desde tu propia casa?