Para las compañías, independiente del sector, si ofrecen productos o servicios, es fundamental entender a los clientes y su información. Con una comprensión más amplia de cómo interactúan con el negocio y cuáles son sus necesidades reales, es posible ofrecer una mejor atención y lograr la satisfacción del cliente que todos queremos.
En la actualidad, todas las empresas requieren data de sus clientes y todos los clientes entregan día a día información de sus gustos, preferencias, hábitos, comportamientos y deseos. En el auge de la digitalización, la información de los clientes se comparte entre canales, sistemas y aplicaciones, conocer bien a tus consumidores es un punto clave para el éxito de tu organización. Tomar decisiones en función de ese conocimiento incrementará tu tasa de retención.
Implementar una estrategia comercial basada en la interpretación de datos, es la tarea que llevan adelante las empresas que son Data-Driven.
Análisis de la información y toma de decisiones
Para tener un enfoque estratégico bien soportado, te compartimos a continuación lo que necesitas saber para realizar un análisis y posteriormente tomar decisiones estratégicas.
1. Análisis de decisiones estratégicas basadas en la Big Data
Big Data es un término que describe el gran volumen de datos, tanto estructurados como no estructurados, que inundan los negocios cada día. La big data permite recopilar información sobre las visitas de un sitio web, medir interacciones en redes sociales, analizar registros de llamadas y otros datos con el objeto de realizar estudios que permitan perfeccionar la experiencia de interacción y de los usuarios. El propósito de esta información es entender a los clientes y su forma de comportarse, para identificar oportunidades y acciones que permitan mejorar su experiencia.
La cantidad y diversificación de información puede ser difícil de procesar desde diferentes canales; para luego interpretarla en beneficio de tu organización. Afortunadamente existen herramientas y empresas como Doctus que facilitan estas implementaciones.
2. Resultados inmediatos
Si se analizan los datos para saber cuáles son las incidencias más recurrentes y cuál es la mejor forma de abordarlas, tu empresa podrá resolverlas mucho más rápido.
¿Qué datos debes recoger para realizar un buen análisis para la toma de decisiones? Estas son las métricas que recomendamos tener en cuenta:

- Tiempos de resolución de tickets
- Niveles de servicio
- Satisfacción del cliente
- Número de reasignaciones del equipo
- Canales de comunicación preferidos
- Canales de compra preferidos
- Número de interacciones
También es clave hacer un seguimiento de las áreas de trabajo y los procesos de soporte y atención utilizando datos y análisis para medir y mejorar toda la experiencia del cliente.
3. Tipos de análisis de la información para la toma de decisiones:
- Análisis descriptivo: Tiene el objetivo de resumir una gran cantidad de datos y registros para que puedan ser entendibles y puedan tomarse medidas que se adapten a los objetivos de la organización.
- Análisis predictivo: Es la aplicación de técnicas matemáticas o estadísticas a la información de la empresa. De esta manera se puede pronosticar qué podría suceder y tomar las medidas necesarias para la solución de problemas. A medida que la organización se consolida, esta herramienta se convierte en algo esencial.
- Análisis prescriptivo: Este último tipo de análisis es perfecto para establecer el camino que puede seguir tu empresa y contabiliza las acciones que ayudan en la toma de decisiones que beneficien a la organización.
Ahora sabes cómo los datos de los clientes tienen un impacto concreto en los resultados y en el tipo de experiencia que ofreces como organización. Antes, los directores recurrían a la intuición para decidir el rumbo de su empresa. Ahora, con el análisis de datos para la toma de decisiones pueden responder a las necesidades, tanto empresariales como del consumidor. Utiliza el conocimiento disponible sobre tus clientes y apóyate en herramientas pensadas para mejorar tus conversaciones con ellos.

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