Inteligencia Comercial
Quiénes Somos?
Contáctenos
Big Data para analizar al consumidor
Miércoles 21 de Julio de 2021
Hoy en día los consumidores tienen acceso a la información en cualquier momento y lugar, incluyendo qué, dónde y cuándo comprar, cuánto pagar, entre otras cosas. Esto hace que sea cada vez más importante utilizar el análisis de datos enfocado en el consumidor para predecir cómo se comportarán cuando interactúen con las marcas.
El objetivo del análisis del consumidor es crear una visión de cliente única y precisa para tomar decisiones estratégicas sobre cómo adquirirlos, identificarlos y retenerlos. Cuanto mejor se conozcan los patrones de compra de los consumidores, más precisa será la predicción del comportamiento y recorrido de los mismos cuando adquieran algún producto o servicio.

También lea:"Movimiento de los consumidores como datos"

Las empresas pueden utilizar data del consumidor para:

-Identificar y abordar los puntos de preferencia.

-Obtener una ventaja competitiva al tener un conocimiento más preciso de los consumidores y sus patrones de consumo.

-Aumentar los ingresos reteniendo a los clientes existentes y dando prioridad a los potenciales.

Su principal ventaja es que se toman mejores decisiones en base a la información recopilada.Estas decisiones conducen a una serie de beneficios tangibles, tales como:

Reemplazar subjetividad con objetividad: Al tomar decisiones en base a datos reales y concretos, se eliminan en gran parte las conjeturas a la hora de determinar lo que buscan los consumidores.

Estos datos ayudan a las empresas a descubrir el contenido y la información que los clientes valoran al hacer que quieran interactuar con su marca o negocio.

Comprender el comportamiento de los consumidores desempeña un papel importante a la hora de conocer a su público objetivo, lo que a su vez conduce a estrategias de marketing más centradas y eficaces, e idealmente, a más clientes.

Puede interesarle:"¿Cómo la Big Data mejora la relación con los consumidores?"

Los equipos de marketing pueden utilizar los conocimientos de los consumidores para desarrollar una mejor y oportuna comunicación que aumente el compromiso con los clientes potenciales y los pertenecientes a todos los canales. Disponer de esta información sobre un público objetivo puede reforzar la capacidad de un negocio para conseguir nuevos clientes y ayudar a construir relaciones mutuamente beneficiosas a largo plazo.

En PREDIK Data-Driven desarrollamos todo tipo de modelos predictivos para nuestros clientes. Conozca cómo lo hacemos. 

¿NECESITA INFORMACIÓN DETALLADA SOBRE SU SECTOR DE NEGOCIO?
Solicite más información:
Nombre*
Apellido*
Email:*
Teléfono (seleccione su País):*


Empresa:*
Cargo:*
Tamaño de la Empresa:*
Industria:*
Sí, quiero que un asesor me contacte*
Comentarios:*
Este sitio está protegido por reCAPTCHA y se aplican la política de privacidad de Google y los términos de servicio.
¿Tiene alguna duda? Llámenos.
(506) 4001-6423
 
Más sobre este tema
Analítica de datos para entender al cliente
Setiembre de 2021
El análisis de conducta del cliente, es importante para entender cómo los usuarios interactúan con una marca, ahora puede hacerse de forma más objetiva y real, usando técnicas de gestión de Big Data.
La analítica de comportamiento de clientes es el proceso de recopilación y análisis de los datos que, junto con herramientas tecnológicas como la 
Big Data
, machine learning y 
geomarketing
, ayudan a obtener una perspectiva a largo plazo sobre el valor medio de compra, la vida útil de los 
clientes
 y la interacción de los usuarios con una marca, permitiendo a las empresas incorporar estrategias comerciales con base en datos que faciliten la toma de decisiones y la maximización de los ingresos.
¿Cómo aumentar la afluencia de visitas en tiendas físicas?
Agosto de 2021
En plena era digital, la inteligencia de localización y los análisis de foot traffic o afluencia peatonal con base en data de movilidad, están cambiando el negocio minorista, dando a muchos de estos, ventajas sobre sus competidores.
La inteligencia de localización se define como una metodología que permite entender y visualizar los datos de movilidad para ayudar a resolver una amplia variedad de problemas del sector retail.  
¿Qué es la analítica de clientes?
Agosto de 2021
La analítica de clientes junto con herramientas de Big Data, modelos predictivos y datos geoespaciales se utilizan para comprender las necesidades de los consumidores, analizar la sensibilidad al precio, y los patrones generales de comportamiento que siguen los clientes al elegir productos o servicios
El análisis de información sobre clientes ofrece grandes ventajas en el desarrollo de estrategias, ya que se pueden supervisar y prever las interacciones de los clientes, la respuesta de los consumidores y sus patrones de comportamiento, entre otras. Esta información es útil para aumentar la captación, rentabilidad y la fidelidad de los clientes a largo plazo.
Big Data para mejorar las relaciones con los clientes
Julio de 2021
El CRM (gestión de la relación con el cliente) combinado con la Big Data es la práctica de integrar macrodatos en los procesos internos de los negocios con el objetivo de mejorar el servicio al cliente y predecir su comportamiento, encontrando patrones y tendencias para aprovechar las oportunidades de venta, ajustar la oferta de productos y servicios para aumentar los beneficios entre otros.
Esta combinación mejora el análisis de clientes y da lugar a la creación de distintos modelos de datos. Los negocios que utilizan estas herramientas buscan obtener sistemas que puedan procesar los datos en tiempo real y, por lo tanto, conectar con los clientes rápidamente, ayudando a la toma de decisiones previsibles, así como dar información sobre inventarios, segmentación de clientes y ayudar en el desarrollo de productos y servicios.
Insight
Inteligencia de negocios Sectores de Negocios
RELACIONADO
Inteligencia de negocios
big data
clientes
mercadeo
Inteligencia de Negocios
Actualidad Compras de GobiernoDescargue el brochure Inteligencia ComercialAcceso a Clientes Newsletter Contáctenos​MarketDataMexico English
2008-2021 © CentralAmericaData.com