¿Qué Son los Datos de los Clientes? Definición, Tipos, Recopilación, Validación y Análisis

Los datos de clientes son la información de comportamiento, demográfica y personal sobre los clientes recopilada por empresas y empresas de marketing para comprender, comunicarse e interactuar con los clientes.

En esta entrega de MarTech 101, analizamos los aspectos básicos de los datos de los clientes. Comenzaremos por entender su definición y tipos. A continuación, profundizamos en cómo puede recopilar, validar y analizar los datos de los clientes.

Tabla de Contenido

• ¿Qué Son los Datos del Cliente?
• Tipos de Datos de Clientes
• ¿Cómo Recopilar Datos de Clientes?
• Validación de Datos de los Clientes
• Análisis de Datos de los Clientes
• Beneficios del Cliente, Análisis de Datos
• Conclusión

Vamos a empezar!

¿Qué Son Los Datos Del Cliente?

Los datos de clientes se definen como la información que proporcionan sus clientes al interactuar con su negocio a través de su sitio web, aplicaciones móviles, encuestas, redes sociales, campañas de marketing y otras vías en línea y fuera de línea.

Los datos de los clientes son la piedra angular de una estrategia de negocio exitosa. Las organizaciones basadas en datos se dan cuenta de la importancia de esto y toman medidas para garantizar que recopilan los puntos de datos de clientes necesarios que les permitan mejorar la experiencia del cliente y ajustar la estrategia empresarial con el tiempo.

Tipos de datos de clientes

Una organización recopila una gran cantidad de puntos de datos de clientes a lo largo del recorrido del comprador. El volumen de estos puntos de datos es enorme, y para facilitar la comprensión, los hemos segregado en diferentes categorías.

Veamos los diferentes tipos de datos de clientes que necesita recopilar para mejorar su estrategia comercial.

Nota: Recopilar y almacenar datos de clientes es un tema complejo que en gran medida está dictado por las reglas y regulaciones (como el RGPD) del país desde el que opera su organización y/o el de su público objetivo. Asegúrese de estudiar y seguir estas regulaciones para evitar consecuencias legales. Es seguro buscar ayuda legal si no está seguro.

Datos personales (PII y No PII)

Los datos personales se pueden dividir en dos categorías, Información de Identificación Personal (PII) e Información de Identificación No Personal (No PII).

Información de Identificación personal (PII): PII es cualquier información que se puede usar para reconocer la identidad de un individuo. Se divide además en dos categorías

1. Información vinculada:

La información vinculada es información que se puede utilizar para identificar a un individuo sin requerir información/punto de datos adicionales. Ejemplos de información vinculada son:

1. Nombre completo
2. Dirección física
3. Dirección de correo electrónico
4. Detalles de inicio de sesión
5. Número de licencia de conducir
6. Número de seguro social
7. Número de pasaporte
9. Fecha de nacimiento
10. Número de teléfono

2. Información enlazable: La información enlazable es cualquier información que no puede identificar a una persona por sí sola, pero puede hacerlo cuando se le pega otra información. Ejemplos de información enlazable incluyen:

1. Nombre o apellido
2. Ubicación: País, estado, ciudad, Código postal
3. Género
4. Raza y etnia
5. Grupo de edad
6. Detalles del trabajo

Información No identificable personalmente (No PII): No PII es lo opuesto a PII, que es información anónima y no se puede usar para identificar a una sola persona. Algunos ejemplos de IPI no son:

1. Dirección IP
2. Cookies
3. ID de dispositivo

Nota: Podría preguntarse por qué elegimos incluir información no identificable en la sección de datos personales, a pesar de que no ayuda a identificar a las personas. La razón es que varias leyes tratan estos puntos de datos de manera diferente. Por ejemplo, de acuerdo con el RGPD, la información personal no identificable, como las cookies, puede clasificarse como datos personales. Por lo tanto, para evitar cualquier confusión potencial, los hemos agrupado bajo un mismo paraguas.

Datos de interacción

Los datos de interacción te indican cómo interactúan tus clientes con tu marca a través de varias vías de marketing. Estos datos incluyen información como el comportamiento del cliente en el sitio web, su interacción con usted en las redes sociales y a través del servicio al cliente, etc. Aquí están las inclusiones de cada canal:

1. Interacciones con el sitio web y la Aplicación Móvil: Visitas al sitio web, adherencia de la aplicación,Páginas más vistas, Flujo de usuarios, Fuentes de tráfico, etc.
2. Engagement en redes sociales: Me gusta de publicaciones, Compartidos de publicaciones, respuestas de publicaciones, Vistas de videos nativos, etc.
3. Interacción por correo electrónico: Tasa de apertura, Tasa de clics, Tasa de rebote,reenvíos de correo electrónico, etc.
4. Información de Servicio al Cliente: Número de tickets, Detalles de quejas/consultas, Comentarios, etc.
5. Engagement de anuncios de pago: Impresiones,Tasa de clics, Coste por clic/mil, Conversiones, etc.

Datos de comportamiento

Los datos de comportamiento le ayudan a descubrir patrones subyacentes que sus clientes revelan durante su recorrido de compra. Los datos de compromiso pueden o no ser parte de los datos de comportamiento. Así es como puede recopilar estos datos:

1. Datos Transaccionales: Detalles de suscripción, Detalles de compra, Compras anteriores, Valor promedio del pedido, Datos de abandono del carrito,Valor promedio de la vida útil del cliente, Detalles del programa de fidelización de clientes, etc.

2. Uso del producto: Acciones repetidas, Uso de funciones, duración de funciones, Finalización de tareas, Dispositivos, etc.

3. Datos cualitativos: Atención del usuario, Mapas de calor (clics, desplazamiento, datos de movimiento del ratón), etc.

Datos de actitud:

Los datos de actitud están impulsados por los sentimientos y emociones de sus clientes. Es la forma en que perciben tu marca y tus ofertas. Dado que los datos de actitud son en su mayoría cualitativos y subjetivos, para obtener resultados concretos, es aconsejable combinarlos con datos cuantitativos.

Los datos de actitud generalmente se exploran a través de encuestas, entrevistas, grupos focales, comentarios, quejas de clientes, revisiones, etc. Estos son algunos ejemplos de datos de actitudes:

1. Satisfacción del cliente
2. Sentimientos
3. Deseo del producto
4. Preferencias
5. Motivaciones y desafíos
6. Criterios de compra

Más información: ¿Qué es el Análisis de clientes? Definición, Proceso, Tendencias Clave Y Ejemplos

¿Cómo Recopilar Datos De Clientes?

Los marketers pueden recopilar datos de cada canal en el que el cliente interactúa con la marca. Aunque probablemente hay cientos de formas de recopilar datos de clientes, en esta sección, veremos las vías más esenciales que puede usar para conocer mejor a sus clientes.

Antes de profundizar en cómo puede recopilar datos de clientes, responda las siguientes cinco preguntas:

1. ¿Cuáles son los diferentes puntos de datos que debe recopilar?
2. ¿Cómo organizar los datos? ¿Qué herramientas necesitaría para almacenarlo?
3. ¿Qué medidas debe tomar para proteger los datos de los clientes? ¿Y es transparente con sus clientes sobre cómo recopila su información?
4. ¿Se ha asegurado de que sus métodos de recopilación de datos cumplen con las leyes y reglamentos de su país?
5. ¿Cómo va a utilizar los datos en beneficio de la organización?

Una vez que haya decidido estas preguntas, puede ver cómo recopilar datos de clientes.

Análisis de Sitios web

Su sitio web suele ser el canal principal con el que interactúan sus clientes. Puede recopilar datos de clientes, como sus características demográficas y geográficas, junto con datos de interacción y comportamiento.

Herramientas como Google Analytics, Mixpanel, Piwik PRO y Matomo le ayudan a comprender sus intereses, fuentes de referencia, detalles de conversión y su comportamiento en tiempo real en su sitio web.

Si bien estas herramientas tienen deficiencias, como la incapacidad de recopilar información cualitativa, puedes compensarlas usando herramientas visuales/de experimentación como Crazy Egg, Optimizely, VWO y Hotjar. Estas herramientas le ayudan a comprender el comportamiento de los usuarios a través de mapas de calor, grabaciones de sesiones y visualización de embudo de conversión.

Redes sociales

Puedes saber mucho sobre tus clientes en función de cómo interactúan contigo en las redes sociales. Además de utilizar métricas básicas de interacción (como me gusta, comentarios y compartidos), puedes conocer mucho sobre tus clientes a través de la sección de análisis/información nativa de cada plataforma de redes sociales.

A través de los esfuerzos de gestión de reputación en línea (online), puede recopilar datos de clientes que le permitan comprender el sentimiento general que rodea a su marca y sus ofertas.

Puede aumentar la apuesta de las actividades de recopilación de datos de sus clientes invirtiendo en anuncios en redes sociales. A través de las capacidades de segmentación de las plataformas de redes sociales, puede comprender los intereses y otras características de sus clientes. Al cargar su lista de correo electrónico en plataformas de redes sociales con la función de audiencia personalizada, puede descubrir su comportamiento en un canal de redes sociales específico para saber más sobre ellos.

Píxeles de seguimiento

Un píxel de seguimiento es un fragmento de código HTML o JavaScript insertado en un sitio web o un correo electrónico que registra cada visitante que ingresa a su sitio web o abre el correo electrónico. Los píxeles de seguimiento pueden registrar direcciones IP, sistemas operativos, navegadores, etc. lo que a su vez ayuda a los anunciantes a ejecutar sofisticadas campañas de remarketing.

A través de píxeles de seguimiento, los profesionales del marketing también pueden conocer las actividades de conversión de sus clientes.

Información de contacto

La información de contacto es quizás la información más importante desde la perspectiva de comunicarse con sus clientes. Es poco probable que sus clientes compartan toda la información desde el primer momento. Es aconsejable recopilar sus detalles teniendo en cuenta la etapa del viaje del comprador. Por ejemplo, las formas más largas serán ineficaces al principio de la etapa. Asegúrese de proporcionar recompensas/incentivos apropiados cuando sus clientes proporcionen sus datos.

Comentarios y encuestas de clientes

Los comentarios y encuestas de clientes son eficaces para recopilar los intereses, gustos y preferencias de sus clientes. Al hacer las preguntas correctas, las encuestas pueden ayudarlo a recopilar datos cualitativos y de actitud.

Puede recibir comentarios sobre sus ofertas, servicios, ventas y actividades de marketing a través de encuestas. Con Net Promoter Score (NPS), puede comprender la avidez de sus productos entre sus clientes.

Software de servicio al cliente

Un software de servicio al cliente le ayuda a comprender las instancias en las que sus clientes buscan ayuda, los problemas existentes en su producto, la complejidad de esos problemas, el medio que sus clientes eligen para conectarse con usted, el tiempo que tarda en resolver una consulta y cómo se puede optimizar.

En base a estos datos, los especialistas en marketing pueden medir la satisfacción del cliente.

Más información: Las 10 mejores Plataformas de Software de Experiencia del Cliente Digital (CX) Para 2020

Información transaccional

Dependiendo de su modelo de negocio, hay diferentes formas de recopilar datos de clientes transaccionales. Para un negocio SaaS, a menudo es completamente a través de medios en línea, y generalmente consiste en los datos estándar, como los detalles de suscripción del cliente.

Por ejemplo, para un negocio de comercio electrónico, incluirá datos de abandono de carrito, mientras que para una marca minorista con tiendas físicas, se basará principalmente en el sistema PoS (Punto de venta) para recopilar datos de compra.

Aparte de estas siete formas, puede recopilar datos de clientes a través de grupos focales, entrevistas con clientes, plataforma de gestión de datos (DMP), por nombrar algunas.

Validar los datos de los clientes

Garantizar la precisión de los datos de los clientes es esencial para el éxito de sus esfuerzos de marketing. Los datos precisos de los clientes no solo aumentan sus esfuerzos de marketing, sino que también evitan la pérdida de tiempo y recursos monetarios y evitan aún más una mala experiencia de cliente.

Por lo tanto, validar puntos de datos clave del cliente: nombre, dirección de correo electrónico, dirección física, número de contacto, etc. es crucial para la exactitud e integridad de los datos.

Aquí le mostramos cómo puede validar los datos de sus clientes:

1. Tener un plan para la validación de datos le ayuda a establecer las expectativas correctas desde el principio. El plan debe establecer sus hitos para medir el progreso. También debe considerar el impacto que podría tener en las operaciones existentes y asegurarse de que haya tiempo suficiente para resolver cualquier obstáculo potencial que pueda surgir.
2. A continuación, compruebe el tamaño de los datos y si los datos están disponibles en su totalidad. Además, mida el número de registros de clientes, el tamaño de los datos y los identificadores únicos.
3. El enriquecimiento de datos ayuda a los responsables de marketing a validar y refinar los datos de los clientes verificando sus datos internos/de primera parte con fuentes de datos de terceros de confianza.
   El enriquecimiento de datos también le ayuda a eliminar las redundancias de datos y actualizar los registros existentes.
4. El objetivo de la validación de datos es establecer un registro dorado o una única fuente de verdad. Con la ayuda de la integración de datos de clientes (CDI), puede recopilar, organizar y unificar los datos de los clientes para obtener una vista de 360 grados de sus clientes.

Consejo: Lea Los Conceptos básicos de Gestión de Datos de Clientes Parte I y Parte II de nuestra serie MarTech101 para comprender estos conceptos a fondo.

Analizar Datos de clientes

El análisis de datos de clientes es una empresa importante. Una cosa es recopilar datos de clientes, pero es un juego de pelota completamente nuevo para derivar información procesable de él.

Uno de los mayores desafíos al analizar grandes conjuntos de datos de clientes es analizar la información cualitativa, ya que es subjetiva y varía de persona a persona. Pero antes de entrar en cómo analizar información cualitativa, entendamos cómo la minería de datos puede ayudar a analizar datos cuantitativos.

Análisis de Datos Cuantitativos de Clientes Mediante Minería de datos

La minería de datos utiliza los conceptos de estadística, inteligencia artificial y aprendizaje automático para analizar grandes conjuntos de datos e identificar patrones subyacentes. Puede utilizar las siguientes técnicas de minería de datos para extrapolar información procesable:

1. Clasificación: Esta técnica requiere categorizar los datos en un conjunto determinado de categorías (clases). Por ejemplo, en función de los grupos de ingresos y el historial de compras de sus clientes, puede hacerles ofertas de productos personalizadas
2. Minería de reglas de asociación: La asociación utiliza la correlación para identificar patrones en un conjunto de datos determinado. Utiliza el razonamiento de’ si esto then entonces aquello. ‘ para predecir los resultados. Los motores de recomendación utilizan la minería de reglas de asociación para recomendar productos o contenido.
3. Detección de valores atípicos: Puede utilizar esta técnica para identificar anomalías o patrones inesperados en los datos. Por ejemplo, si observa un aumento inesperado durante las ventas del producto en un período, puede encontrar la causa raíz y tomar la decisión necesaria.
4. Clustering: El análisis de clústeres se utiliza para clasificar los datos en categorías homogéneas basadas en una característica/característica
5. Análisis de regresión: La regresión se utiliza para identificar la relación entre diferentes puntos de datos. Es útil entender cómo la presencia de una característica específica afecta a otras características del conjunto.Predicción
6. : Con la ayuda de la predicción, puede pronosticar el comportamiento futuro de sus clientes en función de su historial.

Junto con la minería de datos, los especialistas en marketing también pueden utilizar técnicas de visualización de datos e inteligencia empresarial para extraer información significativa de datos cuantitativos.

Análisis de Datos cualitativos

Información recopilada a través de software de servicio al cliente, entrevistas, comentarios, encuestas, etc. tiende a ser de naturaleza cualitativa y, por lo tanto, las técnicas tradicionales de extracción de datos no serían eficaces en ellas. Sin embargo, puede usar los siguientes métodos para extraer revelaciones de ellos:

1. Análisis de contenido: En el análisis de contenido, destacas palabras clave, ideas o temas relevantes para encontrar sus ocurrencias en tus datos. Por ejemplo, al analizar encuestas, puedes crear una lista de problemas identificados por tu equipo interno y descubrir diferentes palabras clave que un cliente usaría para describirlos. Ahora, al analizar la encuesta, puedes entender cómo puedes mejorar tu producto.
2. Análisis narrativo: Las personas se comunican a través de historias. Con un análisis narrativo, puede identificar cómo los clientes comunican historias e ideas, lo que puede ayudarlo a comprender mejor cómo se sienten los clientes con respecto a su marca y sus ofertas.

Beneficios del análisis de datos de clientes

Aquí hay cinco formas en que el análisis de datos de clientes puede ayudarlo a conocer más sobre sus clientes, marcas y ofertas:

1. Si ya ha creado plantillas de buyer persona, basadas en el análisis de datos de clientes, puede hacer los ajustes necesarios en estas plantillas para mantenerlas actualizadas.
2. Puede segmentar a sus clientes en función de sus características geográficas, demográficas o psicográficas.
3. Le ayuda a comprender las necesidades y los puntos problemáticos de sus clientes y a adaptar los mensajes de sus productos en consecuencia. También puedes mejorar tu narrativa para justificar el aspecto precio-beneficio de tu producto.
4. Puede ayudarlo a optimizar sus campañas de marketing.
5. El análisis de datos de clientes también puede ayudarlo a aumentar el valor de la vida útil del cliente y reducir la rotación.

Más información: ¿Qué Es la Resolución de Identidad? Definición, Proceso, Ventajas con Ejemplos

Conclusión

Para resumir, analizamos el concepto de datos de clientes, sus diversos tipos, incluidos los Personales (IIP y No IIP), el Compromiso, el Comportamiento y la Actitud. Cubrimos siete formas en que puede recopilar datos de clientes y aprendimos todo sobre el análisis y la validación de estos datos, además de los beneficios de hacerlo.

Espero que este artículo te haya ayudado a comprender los conceptos básicos de los datos de los clientes. Ahora puede comenzar a recopilar y analizar sus datos para mejorar su estrategia de negocio y el ROI.