Hoy en día, el 81% de los clientes interactúan con marcas que ofrecen experiencia personalizada del cliente, y el 76% de los consumidores se sienten frustrados cuando las interacciones no son personalizadas ni relevantes. Puedes encontrar más información sobre estas estadísticas en Forbes.com.
Un estudio reciente de McKinsey destacó que las organizaciones que sobresalen en la creación de experiencia personalizada del cliente generan un 40% más de ingresos a partir de actividades de personalización en comparación con aquellas que no lo hacen. Sin embargo, la personalización a gran escala requiere más que solo un conocimiento profundo de los clientes y sus necesidades. Las organizaciones también deben determinar la mejor manera de aprovechar los datos subyacentes disponibles.
Contar con datos precisos y completos es la base para una experiencia personalizada del cliente efectiva. Sin datos de alta calidad y relevantes, los esfuerzos por crear experiencia personalizada del cliente resultan ineficaces.
En este artículo, destacaremos cómo los datos incompletos o de mala calidad pueden perjudicar la personalización. También compartiremos estrategias y tácticas prácticas para construir experiencias personalizadas impactantes y corregir los problemas de datos.
Experiencia personalizada del cliente: Índice
¿Qué son las experiencias personalizadas del cliente?
Las experiencias personalizadas del cliente implican ofrecer mensajes, ofertas, anuncios en redes sociales y recomendaciones de productos o servicios adaptados a cada cliente individual, en función de los datos que se tienen sobre ellos.
La personalización ajusta todo el recorrido del cliente utilizando sus preferencias para adaptar la experiencia en cada punto de contacto. Esto puede incluir páginas de destino basadas en la ubicación en un sitio web, campañas de marketing dirigidas y recomendaciones basadas en el historial de compras. Incluso puede incluir una mejor atención al cliente en los centros de llamadas.
¿Cómo pueden los datos erróneos arruinar tu capacidad para ofrecer experiencias personalizadas al cliente?
Hoy en día, las empresas enfrentan dificultades para crear experiencias personalizadas a pesar de tener acceso a grandes volúmenes de datos. Gestionar información proveniente de diferentes fuentes y sistemas puede ser complicado debido a datos inexactos, desactualizados, incompletos o duplicados.
Los datos erróneos pueden afectar tus esfuerzos de personalización al ofrecer contenido irrelevante, dañando la lealtad y credibilidad. Esto también puede generar pérdida de interés y retorno no reconocido de la inversión publicitaria.
Por ejemplo, si un cliente compró una cafetera en tu tienda online pero la información no ha sido actualizada en el sistema de compras del departamento de marketing, podrías enviarle una promoción para un accesorio incompatible con ese modelo.
La mala calidad de los datos puede afectar los esfuerzos de personalización de muchas otras formas, como por ejemplo:
- Reducir la efectividad de tus campañas de marketing. La información de contacto incorrecta o inexacta puede impedir que los equipos de marketing creen audiencias y segmentos de clientes similares para participar en una campaña. Además, los datos erróneos pueden provocar que un correo promocional rebote o se entregue al cliente equivocado. Esto puede afectar la reputación del remitente y los resultados de la campaña.
- Interacciones negativas con el servicio al cliente. Cuando el historial de soporte de un cliente está incompleto o desactualizado, es posible que tenga que repetir su problema varias veces, lo que genera frustración y desperdicio de recursos.
- Problemas de cumplimiento costosos. Almacenar o utilizar información desactualizada o inexacta socava el cumplimiento de normativas de privacidad de datos como el GDPR, la CCPA y leyes específicas del sector. Esto podría derivar en multas y una mala reputación.
- Generar análisis poco confiables con inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML). Los modelos de IA y ML son herramientas poderosas para predecir el comportamiento del cliente y detectar riesgos. También ayudan a estimar el valor del cliente a lo largo del tiempo. Sin embargo, si alimentamos estos modelos con datos de mala calidad, su fiabilidad disminuye. Esto puede llevar a decisiones erróneas y pérdidas económicas. Muchas empresas se enfocan en mejorar sus algoritmos de IA, pero no consideran que la calidad de los datos es crucial.
Cómo empezar a personalizar las experiencias del cliente
A pesar de todos los esfuerzos, el 69% de los clientes aún sienten que los anuncios que reciben no son relevantes para ellos. Sigue estos pasos para transformar los datos deficientes en información útil.
1. Comprende tu ecosistema de datos actual
- Comprende tu paisaje de datos. Crea una base de conocimiento compartido sobre los datos de primera, segunda y tercera parte en tu ecosistema. Analiza la calidad de los conjuntos de datos existentes. ¿Tienes toda la información relevante sobre demografía, firma, geografía, compras, comportamiento, preferencias y otros aspectos que necesitas? ¿Es confiable la información?
- Documenta tus activos. Catalogar los datos en toda tu empresa para entender dónde se almacenan, comparten y generan los datos a través de sistemas y unidades de negocio.
Gobierna tus datos. - Evalúa la intersección de personas, procesos y tecnología para mejorar la gestión, protección y aprovechamiento de la información de la empresa a través de marcas y grupos de negocio.
2. Limpia y valida tus datos
- Limpieza de datos históricos. Aprovecha las reglas de estandarización de datos para la limpieza de datos históricos, asegurando formato uniforme, información actualizada y eliminación de duplicados.
- Mejora la captura de datos en origen. Captura datos valiosos en el punto de entrada usando reglas de validación y servicios de terceros, como verificación de direcciones y teléfonos. Sé estratégico al solicitar información adicional a los clientes durante su viaje
- Mapea los atributos de datos a casos de uso de valor y prioridad. Prioriza los esfuerzos de limpieza y recopilación de datos para alinearlos con los objetivos de negocio.
3.Construye una vista única del cliente (SVC)
El panorama digital ha crecido rápidamente en la última década y sigue en expansión. Con una cantidad tan vasta de puntos de contacto con los clientes a través de canales, una vista única del cliente (SCV) se vuelve crucial para una personalización efectiva.
Muchas herramientas y soluciones prometen una vista única del cliente, pero la mejor herramienta para una tarea depende de las necesidades comerciales específicas. Algunas soluciones comunes para crear una vista única del cliente incluyen:
- Plataforma de Datos del Cliente (CDP). Diseñada para equipos de marketing y experiencia del cliente, centraliza la segmentación, creación de audiencias y activación omnicanal. También incluye orquestación de viajes, análisis predictivo y más. Algunos proveedores son Treasure Data CDP, Adobe Real-Time CDP, Salesforce Data Cloud y Tealium.
- Gestión de Datos Maestros (MDM). Las soluciones MDM permiten crear y sincronizar una fuente única de verdad en diferentes dominios, como Cliente, Producto, Empleado, etc. Estos datos definen entidades comerciales. Proveedores incluyen Informatica, Stibo STEP y Boomi.
- Almacén de Datos Empresarial (EDW). Los EDW son repositorios que recogen y agregan datos de múltiples fuentes para facilitar el acceso a datos, inteligencia empresarial y análisis en toda la organización. Algunos proveedores incluyen Amazon Web Services, Google Cloud Platform y Microsoft Azure.
- Plataforma de Automatización de Marketing (MAP). Diseñada para optimizar las operaciones de marketing, esta plataforma empodera a los equipos con la ejecución automatizada de campañas. Facilita la nutrición de prospectos, el marketing por correo electrónico personalizado y la gestión de campañas multicanal. Además, proporciona análisis en tiempo real. Algunos proveedores incluyen Salesforce Pardot, Adobe Marketo, HubSpot y Braze.
¿No sabes si tus datos están afectando negativamente a la personalización de la experiencia de tus clientes?
Los datos incorrectos afectan la personalización. ¡Corrige esto hoy mismo! Contacta a Infoverity y transforma tu estrategia de datos para ofrecer experiencias personalizadas de alta calidad.
Ejemplos de una excelente experiencia personalizada para el cliente
Netflix y Hilton son dos marcas que tienen una base de usuarios increíblemente grande y grandes cantidades de datos y complejidad en su negocio. Esta complejidad representa un desafío significativo para lograr resultados de personalización a gran escala.
Sin embargo, ambas empresas han logrado aprovechar el valor de sus datos al priorizar la personalización basada en datos, la captura reflexiva de datos y el uso transparente de los mismos.
Netflix
La plataforma de transmisión de medios y entretenimiento es experta en maximizar el valor de datos de alta calidad para crear personalización efectiva y recomendaciones y anuncios refinados. Netflix utiliza modelos analíticos para personalizar cada película disponible en la plataforma, desde la portada hasta el tráiler y la sinopsis, y capitaliza completamente la satisfacción del cliente a través de su sistema de recomendaciones de última generación.
Al ayudar a los clientes a descubrir contenido nuevo y valioso, Netflix mantiene a los clientes comprometidos, reduce la rotación y aumenta la satisfacción del cliente.
Hilton Hotels
Hilton es otra empresa que ha logrado adoptar con éxito experiencias personalizadas para el cliente. Los clientes pueden beneficiarse de un proceso de reserva altamente curado que les permite buscar y reservar hoteles que aceptan mascotas y seleccionar habitaciones conectadas o adyacentes, todo sin tener que contactar directamente con la recepción.
Los miembros del programa de fidelidad de Hilton reciben una bienvenida personalizada al hacer el check-in. En algunos casos, también se les ofrece un regalo de bienvenida. Esto implica interacciones entre los sistemas de fidelización y los empleados de recepción.
Hilton aprovecha la tecnología, la base de datos, los procesos y las personas para aumentar la lealtad, mejorar la satisfacción y generar más ingresos.
Cumple tus objetivos de personalización basada en datos con información de alta calidad
En el panorama competitivo actual, alinear tu estrategia de datos con la empresarial es esencial para el éxito. Los datos de alta calidad son clave para una personalización efectiva, ayudando a las empresas a superar las expectativas de los clientes.
Ninguna organización es inmune a los datos incorrectos. Si no se abordan, la falta de información de calidad puede afectar gravemente tu marca. Mantén los datos erróneos fuera de tus sistemas. Entiende tu ecosistema de datos actual, limpia y valida la información, y construye una vista única del cliente (SCV) procesable para los equipos de marketing y experiencia del cliente (CX).
Ponte en contacto con Infoverity hoy mismo para cumplir tus objetivos de personalización y convertirte en una empresa basada en datos.
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