Poner los datos en el centro de cada decisión
Cuando los márgenes se comprimen y el volumen de ventas baja, muchas empresas se preguntan cómo ganar nuevos clientes para mantenerse rentables. Lo bueno es que se tiene una mina de oro de oportunidades de ventas enfrente a los ojos, los clientes existentes.
Vender a un cliente existente es 6 a 7 veces más barato que vender a uno nuevo. Según estadísticas del mercado, se tiene 15% de probabilidades de vender a un nuevo cliente, pero 65% de probabilidades de vender a uno existente.
Si no interactúas con tus clientes, le estas dando oportunidades que puedas ser conquistados por ts competidores. La retención empieza conociendo mejor a tus clientes, entablando una conversación en el momento adecuado con acciones relevantes.
Proponemos una solución donde se desarrolla un FRAMEWORK tomando toda la información transaccional histórica de cada cliente, desde sus compras en todas las categorías de productos, comportamiento con los productos/servicios adquiridos, interacciones con los distintos canales, reclamos, sugerencias, toda la data disponible es las base de datos internas.
Para conocerlos hay que segmentar, mediante técnicas de machine learning, se puede agrupar a los clientes en grupos homogéneos utilizando varios atributos como sus características demográficas, productos que consumen, poder adquisitivo estimado, frecuencia de compra, recencia desde última compra, preferencias, permitiendo la identificación de nichos de rentabilidad, facilitando las características de las campañas de captación de nuevos clientes y la retención de los clientes más rentables.
paneles estratégicos, operativos y analíticos, integración con los ERP, CRM y apps existentes en tu empresa.
El resultado son cluster de clientes, donde mediante técnicas de visual analytics, uno podrá ir entiendo cuales son las variables que más definen a cada cluster, de manera a etiquetarlo con un nombre.
El objetivo es llevar a cabo acciones, ya sea comerciales u operativas de manera a optimizar los procesos.
ventas, compras, inventario, devoluciones, promociones, canales, sucursales, productos / atributos / nuevos, proveedores, costos, precios, clima, datos de la competencia, trafico en tienda, ecommerce / trafico / carrito de compra, clientes
segmentacion de locales, segmentacion de SKU, matriz ABC-LMR, forecasting de ventas, optimización de stock, customer profiling, recomendación de venta por cliente, cross & up sell, market basket analysis, collaborative filtering, churn prediction.
Decenas de variables asociadas a cada cliente tales como:
Customer Life Time Value (CLTV): cuanto vale el cliente en términos monetario y cuanto podrá valer a futuro!, tomando en cuenta toda su historia de vida, contemplando sus ingresos y egresos directos e indirectos.
Next Best Offer: a traves de distintas técnicas de analtica avanzada (collaborative filtering, market basket analysis, clustering, forecasting, otros, se puede predecir cual producto o servicio al cliente le puede interesar adquirir.
Churn Predictor: identificando con anticipación los clientes que abandonaran sus productos o servicios, como también identificar la disminución o la frecuencia de uso o consumo de los productos o servicios ofrecidos
La solución CUSTOMER PROFILING permitirá diseñar acciones puntuales para generar más negocios, fidelizar, y retenerlos a través de análisis y acciones como:
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Priorizando los segmentos de clientes de mayor valor, antigüedad y fidelidad.
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Permitiendo que el presupuesto de fidelización sea proporcional a la contribución de los segmentos.
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Definir e implementar modelo de datos de campañas, que soporte las necesidades de acciones directas y se refuerce en el ciclo de vida del cliente
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Evaluar el resultado de las distintas acciones comerciales directas
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Identificando patrones de comportamiento del “churn” para implementar acciones tempranas que busquen retenerlos evitando que los clientes se tornen Inactivos (Retención).
Plataformas con la cual nos sentimos confiados en hacer el trabajo y entregas con calidad (click en el logo para mayor detalle)
