Customer journey y análisis de clientes

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Customer journey analytics, el análisis del recorrido del cliente

Customer journey analytics hace referencia al análisis sistemático del comportamiento del cliente en cada punto de interacción con la organización, en los diferentes canales de contacto a lo largo del tiempo. Ah, ¿lo del mapping? No,  es más complicado. Y ambicioso.

Gartner define customer journey analytics como el proceso de monitorización y análisis de la manera en que los diferentes clientes usan combinaciones de canales para interactuar con una organización, y cubre todos los canales presentes y futuros de interacción entre cliente y organización, ¿Presentes y futuros? Guau, no es ambicioso ni nada.

También según Gartner, a día de hoy -final de 2021- sería tecnología emergente, de escasa penetración de mercado y con alto potencial de beneficio potencial y crecimiento.

Customer journey analytics al servicio de la experiencia de cliente

La experiencia de cliente o customer experience (CX) ha sido marcado los planes de marketing y la medición de vinculación entre cliente y marca en los últimos años. Es uno de esos aspectos de la relación cliente – marca que combinan el beneficio racional con la satisfacción emocional, y se vuelven por tanto objeto de deseo de los estrategas de marketing.

Unos buenos resultados en indicadores de CX se relacionan, a largo plazo, con mejores indicadores de cuota de cliente, retención y customer lifetime value. Forrester en 2017 publicaba su estudio Drive Revenue with Customer Experience, 2017 donde mostraba diferentes tipos de relación entre customer experience y beneficios.

La analítica de experiencia de cliente también ha tenido su desarrollo, normalmente como combinación de técnicas de investigación cuantitativas y cualitativas «clásicas» -preguntar a muestras de clientes, o de segmentos de clientes-, cuestionarios sistemáticos de servicio -por favor, no cuelgue, se le pedirá valorar mi atención, si está satisfecho debería ser 9 ó más- o escucha activa en redes sociales -de ello hablaremos en profundidad en algún momento, tiene gran potencial analítico-.

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Customer journey analytics, cliente único y omnicanal

La visión «viaje del cliente», en el fondo, es solo un escalón más en la implementación de la visión única, multicanal del cliente.  En organizaciones bricks & clicks, los negocios online y offline se han venido desarrollando por separado, con escaso nivel no ya de integración, sino de colaboración a todos los niveles.

Esto ha sido así sobre todo por la dificultad para rentabilizar las tiendas online en los años 90 – 10, que llevó a crear divisiones al margen de la matriz, «protegiendo» los resultados de las divisiones offline del grupo. También tuvieron que ver razones de organización interna -carencia de profesionales de marketing online, desconfianza de los del marketing tradicional hacia el canal digital…-

Todo ello es cosa del pasado, el ecommerce es rentable y los profesionales del marketing y la analítica dominan por igual los medios on y offline. Los departamentos de marketing son conscientes de que el cliente es uno, opera online y offline en todo el proceso de relación con la empresa: investigación previa, consideración, compra, postcompra… todos investigamos online antes de comprar offline, y viceversa, vemos y probamos productos en la tienda física para posteriormente adquirirlos online, si encontramos incentivos para ello.

Por esto, una vez que todos hemos aceptado la necesidad de implementar la visión única de cliente podemos pasar a ese siguiente escalón: seguir la totalidad de interacciones en todos los momentos de relación cliente-organización, a través de todos los canales. Estos es el customer journey. A partir de aquí, un recurso muy usado por el marketing es «pintar» recorridos de relación ideales en los llamados customer journey maps, que se convierten en la hoja de ruta del plan de marketing relacional y la experiencia de cliente.

La imagen siguiente muestra un customer journey map en alimentación online, elaborado por la consultora Columbia Road. Hay cientos de ejemplos online de bonitos mapas de este estilo, todos caracterizados por reflejar la aspiración del departamento de marketing más que comportamientos reales, y por estilizar estos comportamientos a tal punto que solo hay un tipo de cliente y un recorrido.

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Customer Journey Analytics no es Customer Journey Mapping

No son lo mismo, ni mucho menos. Pero conceptualmente se solapan, y esta zona en que «hablan de lo mismo» da lugar a malentendidos. Customer journey mapping hace referencia a una técnica de exposición de un comportamiento previsto, esperado de un cliente, en este caso -aunque como técnica se aplica a muchos otros entornos. Refleja la evolución de relación cliente – organización, a lo largo de una serie de momentos de relación, cada uno a través de un punto de contacto que es parte de un canal. Es decir,»pintar» el comportamiento ideal -en cuanto que estilizado- del cliente único y multicanal.

Abundan las buenas referencias sobre cómo crear el customer journey map como ésta How to create a customer journey map, y ya existe software que aporta plantillas para crear mapas de recorrido de cliente.

El mapeo del recorrido cliente es siempre un lienzo «idealizado», de un cliente tipo que, por definición, no existe, o, en las mejores prácticas, de segmentos estratégicos de clientes. Porque, claro, ¿cómo vamos a pintar un este mapa de cada uno de los clientes, cuando éstos pueden ser millones? Dicho de otra manera, es una herramienta de planeamiento y exposición estratégica, pero, por definición, su hábitat está lejos de la analítica de comportamientos reales de clientes reales.

Muchas organizaciones se encuentran ahora en el punto de utilizar mapas de recorrido del cliente como herramienta de diseño de modelos de relación y propuestas de experiencia de cliente, pero la mayoría están lejos de medir el recorrido de relación que los clientes realmente están haciendo.

Y es que el soporte -no solo tecnológico, también analítico, conceptual- de integración de canales e identificación de cliente único presenta su complejidad. Machine Learning & Deep LearningModelos de atribución basados en análisis avanzado de datos de navegación y puntos de contacto, Media Mix Modelling (MMM) y enriquecimiento de datos de clientes son algunas de las metodologías que habilitan el auténtico análisis del recorrido del cliente.

Características de customer journey analytics

Data driven – Impulsado por datos

La diferencia clave entre el mapeo del viaje del cliente y el análisis del recorrido del cliente es que este último se basa en datos duros (millones de interacciones individuales) en lugar de estilizaciones, interpretación de entrevistas u observaciones de muestras de clientes.

Exhaustivo

El análisis del recorrido del cliente revela la amplia variedad de caminos -combinatoria de caminos alternativos- que los clientes  realmente toman a través de los canales, y filtra, tamiza los más importantes.

Evolución temporal  y tiempo real

Customer journey analytics está inherentemente basado ​​en el tiempo, a diferencia de las «fotos» estáticas que representan los customer journey maps, habilitando el análisis de tiempos entre eventos, que es crítico en el marco del marketing operacional.

Esto además permite a los especialistas en marketing, por ejemplo, identificar oportunidades de participación en tiempo real basadas en una comprensión basada en datos del comportamiento del cliente.

Procesable

Las imágenes son excelentes para la comunicación interna y para alinear a los empleados de su organización en torno a una perspectiva común centrada en el cliente. Pero después de determinar qué partes del viaje están brindando la experiencia más pobre, ¿cómo actúa sobre ellas? La analítica del recorrido del cliente permite a los equipos de marketing y CX no solo descubrir qué viajes son más importantes, sino también interactuar automáticamente con cada cliente en el momento adecuado, a través del mejor canal y de manera personalizada.

Customer journey y segmentación de clientes

Visto todo lo anterior, es claro que customer journey analytics tiene mucho que ver con segmentación de clientes, como ya he mencionado. Pero no solo con la segmentación estratégica, sino también con segmentaciones tácticas, orientadas a objetivos más operacionales. A través de segmentos de cliente es posible traspasar la frontera entre el mapa único idealizado para un único tipo de cliente y la analítica comportamental, sin llegar a la enorme complejidad del análisis cliente a cliente -que también es implementable, a través de modelos automatizados y reglas, pero resulta más complicado de interpretar-.

De hecho, la visión de customer journey analytics es heredera del concepto de análisis del ciclo de vida de cliente, ya veterano en la inteligencia de clientes aplicada a servicios financieros, por ejemplo.

Customer journey analytics da respuesta a preguntas complejas

El Customer journey map básico, de partida, se crea como una combinación de aproximaciones:

  • Evidencia de comportamiento de clientes actuales e históricos, a partir del análisis de patrones secuenciales de la base de datos de clientes
  • Estudios de mercado, cuantitativos y cualitativos, a menudo imprescindibles porque la base de datos de clientes puede no estar diseñada para este tipo de consulta. Además, el conocimiento adquirido será probablemente más rico
  • Conocimiento de los expertos de negocio, quienes han diseñado los productos y a menudo han analizado el mercado para ellos

Una vez establecidos el camino principal, standard, este tipo de análisis dará respuesta a_

  • ¿Qué porcentaje de clientes toma cada una de los caminos alternativos?
  • ¿Qué pasos dieron mayoritariamente los clientes que convierten antes de la conversión?
  • ¿Cuál es el momento óptimo para interactuar con cada cliente?
  • Modelo de atribución: ¿qué decisiones, interacciones, ofertas han definido la decisión final de compra de un cliente?

Metodologías de análisis de datos del customer journey

Los métodos analíticos aplicables son muchos, incluyendo toda la algoritmia predictiva habitual basada en Machine Learning y Deep Learning. Pero en el análisis del recorrido de cliente es clave el enfoque de modelo de atribución.

La relación causal entre una o varias interacciones con el cliente y un determinado comportamiento de este -en último término, la adquisición de un producto o servicio- no es fácil de aislar. De manera muy resumida, os diré que hay 3 métodos «clásicos» y uno avanzado y matemáticamente más ambicioso:

  1. Atribución por último contacto: la más tradicional, la última interacción es la que se intrepreta que provoca la decisión, por ejemplo, el último artículo visto en nuestra newsletter lleva al cliente a una landing page en la que convierte
  2. Atribución por primer contacto: siguiendo con el ejemplo anterior, supongamos que lo que llevó al cliente a suscribirse a la newsletter fue un anuncio en youtube; sería entonces este anuncio el que se llevaría el mérito de la conversión
  3. Atribución múltiple, habitualmente lineal, todos los contactos conocidos son promediados. Existen también variantes que sustituyen esta linealidad, de igual «peso» para todos los contactos por modelos que incrementan la aportación en función de la proximidad a la conversión
  4. Cadenas de Markov: una secuencia de posibles eventos en la que la probabilidad de cada evento depende sólo del estado alcanzado en el evento anterior, más detalle sobre el fundamento estadístico de las cadenas de Markov

Este artículo Marketing Channel Attribution with Markov Chains in Python os explica estos conceptos y la implementación de las cadenas de Markov en Python.

Customer journey analytics, consultoría, servicio o software

Las soluciones de Customer Journey Analytics permiten discernir el comportamiento y los diferentes pasos en el camino de cada cliente individual, pudiendo predecir la siguiente mejor interacción potencial a través de todos los canales y puntos de contacto.

Según Gartner, los vendedores destacados de soluciones de analítica de customer journey son: Adobe; APT; ClickFox; IBM; Kitewheel; Nice Systems; Salesforce; SAP; Thunderhead; Verint Systems. Hay jugadores más modestos como Pointillist que aportan una visión propia y mucho discurso -a mí me ha servido para formarme en el tema-.

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Herramientas potentes pero, por ambiciosas, tendentes al sobredimensionamiento, la «pesadez». Medir todos los contactos del cliente, identificando siempre al cliente a través de todos los canales y dispositivos demanda una alta inversión en tecnología. Medirlo todo, integrarlo todo, para después esperar a que el sistema analítico nos cuente cosas es garantía de fracaso, por mucha IA que nos vendan con el software. Un tipo de error que ya se vivió a principios de siglo con las grandes implementaciones de CRM cuyos resultados tardaban en llegar y provocaban frustración en las organizaciones.

Por ello, considero imprescindible una fase previa de consultoría para alinear objetivos y decisiones de negocio con enfoques analíticos, donde se defina qué «momentos de la verdad» se van a analizar, de qué manera, con qué margen de error, cómo se interpretará y aplicarán los modelos resultantes en acciones de relación. Y esto requiere un esfuerzo por parte de todos los implicados: negocio, analítica, tecnología, aunando visiones y consensuando objetivos. Mapear los procesos de análisis de recorrido del cliente, en definitiva.

Customer journey y análisis de clientes was last modified: marzo 19th, 2024 by Guillermo Córdoba
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Guillermo Córdoba

Licenciado en sociología, llevo más de 15 años en esto de la inteligencia de clientes. Me interesa la integración de visiones, disciplinas y técnicas orientadas a un mejor conocimiento de cada consumidor. Creo en el trabajo en red y multidisciplinar, como solución a los nuevos retos que la relación con el cliente plantea. A tu disposición, si puedo ayudarte.

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