Técnicas y estrategias avanzadas de CRM

In this guide:

• Análisis predictivo y previsión
• Aprendizaje automático
• Visión de 360 grados del cliente
• Visualización de datos e informes avanzados

Análisis predictivo y previsión

Wouldn’t it be nice to predict the future? With predictive analytics and sales forecasting through your CRM, you can come pretty close to it.

El análisis predictivo consiste en analizar los datos de los clientes e identificar tendencias o patrones para predecir la probabilidad de sucesos futuros, como las ventas o las tasas de conversión. Muchas empresas utilizan técnicas avanzadas de CRM, como el análisis predictivo y la previsión, porque aportan dos grandes ventajas: un análisis eficaz de los datos y decisiones empresariales más inteligentes.

Análisis de datos de clientes

Mediante el análisis predictivo, su equipo puede hacer algo más que descubrir las tendencias de los datos de los clientes. Los esfuerzos de análisis en profundidad pueden ayudar a su equipo a comprender mejor a sus clientes y sus hábitos. Al comprender cómo interactúan sus clientes con su empresa, puede realizar predicciones informadas sobre su comportamiento ante futuras campañas de marketing.

Decisiones empresariales fundamentadas

Al comprender a sus clientes mediante técnicas y estrategias avanzadas de CRM, como el análisis predictivo, su equipo puede tomar decisiones empresariales más inteligentes con confianza y mejorar el retorno de la inversión (ROI).

El análisis predictivo y la previsión de ventas influyen positivamente en tres aspectos principales de su negocio:

• Marketing: Uncover your most effective marketing channels through predictive analytics to strengthen your marketing efforts and create more effective campaigns.
• Sales: Pinpoint effective sources of revenue with sales forecasting and predictive analytics so your team can continue supporting sales efforts that drive the best results for your bottom line.
• Customer service: Understanding your customers and their behaviors better through predictive analytics means you can effectively anticipate their needs, offering better customer service experiences.

Aprendizaje automático

Machine learning is a type of artificial intelligence (AI) where applications learn and evolve through experience and the data that’s given to them. Instead of directly programming machine learning systems to work a certain way, machine learning systems teach themselves by analyzing historical data and identifying patterns and trends to make logical decisions, forecasts, and predictions about future data trends.

How can your team use these advanced technologies with your CRM data? Many sales and marketing professionals are already using AI tools for in a variety of ways, including creating customer segments, identifying customer needs, and automating marketing campaigns.

Creación de segmentos de clientes

Machine learning tools can use data analysis to interpret customer data, identify common characteristics among your customers, and use that information to create customer segments.

La segmentación de clientes es el proceso de agrupar a los clientes en función de datos demográficos y comportamientos. A través de este proceso, su empresa puede comprender mejor a las personas que componen su audiencia y adaptar las campañas de marketing a esos segmentos específicos. De este modo, se consiguen campañas más eficaces que convierten más clientes potenciales y mejoran el retorno de la inversión.

Identificación de las necesidades de los clientes

In the process of creating your customer segments with your machine learning system, you can also uncover customer needs and pain points. By identifying customer needs through machine learning, your team can optimize campaigns and the products and services you offer to increase customer satisfaction.

Automatización de campañas de marketing

Con los datos que recopile de sus herramientas de aprendizaje automático, puede utilizar las herramientas de automatización de su CRM para crear secuencias de goteo. Las secuencias de goteo son campañas automatizadas de marketing por correo electrónico que se activan en función de diferentes criterios.

Por ejemplo, si su herramienta de aprendizaje automático le ayudó a identificar que el blog de su sitio web atrae a muchos suscriptores, puede configurar una campaña de goteo que active automáticamente los correos electrónicos cuando alguien nuevo se suscriba a su blog.

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Visión de 360 grados del cliente

Una visión de 360 grados de su cliente proporciona a su empresa una comprensión más completa de quiénes son sus clientes. Desde características básicas como la demografía hasta comportamientos en línea, puede ver a su cliente bajo una nueva luz que puede mejorar sus esfuerzos de marketing.

Cómo obtener una visión de 360 grados de su cliente

1. Recopilar datos de los clientes

Getting a 360-degree view of your customer starts with collecting data. There are two major ways you can do this:

• Use a CRM: CRM systems can automatically pull data from different sources and organize it in one central database so your company can easily view it at any time without having to jump from platform to platform.
• Direct customer engagement: Pull helpful data from day-to-day interactions with customers. Things like feedback surveys, interviews, and customer service interactions are great ways to get helpful insights about your audience.

2. Analiza tus datos

With your CRM reporting features, analyze your customer data by looking for patterns and trends. Are your campaigns more successful with specific demographics? Do you notice certain platforms that customers are more active on? Look for key insights within your data that can help you make informed decisions about your future campaigns.

Ventajas de una visión de 360 grados del cliente

A continuación se enumeran algunas de las ventajas de las que puede disfrutar su empresa cuando obtiene una visión de 360 grados de sus clientes:

• Identify customer needs: Getting a 360-degree view of your customers gives you insight into what makes them tick. Specifically, you can identify what needs drive them to your business.
• Better customer service: When you understand customer needs with your 360-degree view, you can tailor your customer service experiences to the customers and directly address their needs.
• Informed marketing campaigns: By understanding the ins and outs of your audience, your team can develop personalized marketing campaigns that appeal directly to your audience and encourage them to interact with your brand.

Visualización de datos e informes avanzados

No quieres mirar interminables páginas de datos, ¿verdad? Con la visualización avanzada de datos y la elaboración de informes, puede facilitar el análisis de datos. La visualización de datos es exactamente lo que parece: Representar visualmente tus datos para que sean más fáciles de entender e interpretar.

¿Cómo visualizo mis datos?

There are a variety of different ways to visualize your customer data. The visualization method you choose depends on the data you’re trying to represent. Below are just a few examples of methods of data visualization:

• Tablas
• Gráficos lineales y de áreas
• Gráficos circulares y de barras
• Gráficos de dispersión
• Y mucho más.

¿Por qué utilizar la visualización avanzada de datos y la elaboración de informes?

Además de facilitar el análisis de datos, la visualización avanzada de datos facilita la detección de patrones y tendencias. Mirar los números es una cosa, pero ¿poder ver el crecimiento a través de gráficos de barras y detectar valores atípicos mediante histogramas o diagramas de dispersión? Eso sí que cambia las reglas del juego.

Additionally, advanced data visualization and reporting tools in your CRM allow you to identify new areas of opportunity for sales and marketing efforts. When it’s easier to spot trends and outliers in your data, you can more quickly spot areas where you can amplify your marketing campaigns and expand your sales efforts.

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