Imagínese una biblioteca sin el Sistema Decimal Dewey. Tiene acceso a decenas de miles de libros que contienen información sobre todos los temas imaginables, pero no hay forma de encontrar lo que busca. Supongamos que quiere averiguar algo muy concreto (está escribiendo un trabajo académico sobre la farmacología del siglo XVII en Francia): ¿por dónde empezaría? Lo mismo ocurre con los datos de ventas
Puedes tener más que cualquiera de tus competidores, pero a menos que sepas qué contienen y dónde están, no sirven para nada. Como destaca The State of Commerce 2023, mejorar el uso y la gestión de los datos es una prioridad tanto para las organizaciones B2B como B2C. La analítica de datos es a los datos lo que el Sistema Decimal Dewey es a una biblioteca. Es un método para organizar grandes cantidades de información y hacerla utilizable y útil
¿Qué es la analítica de datos, en qué le beneficia y cómo utilizarla eficazmente? Y, ¿cómo puedes combinarlo con tu CRM para optimizar las ventas? Este blog le ayudará a comprender el valor práctico de la analítica de datos en las ventas.
¿Cómo ayuda el análisis de datos a impulsar las ventas?
Su empresa puede estar recopilando datos sobre sus clientes a partir de puntos de contacto a lo largo de su recorrido de compra. Esto puede incluir datos de ventas como preferencias de productos e historial de compras, datos demográficos y de comportamiento, participación en redes sociales, etc. La función de la analítica de datos es organizar esta información y ofrecer perspectivas que le ayuden a dar forma a su relación con los clientes individuales
Por ejemplo, la información basada en datos de su CRM le permite averiguar qué plataformas utilizan más sus clientes, qué productos compran más o cuándo es más probable que los compren.
La analítica de datos es una herramienta de gestión de la relación con los clientes
Estas perspectivas basadas en datos le ayudan a impulsar las ventas al proporcionarle información relevante que puede aprovechar para captar clientes en las plataformas que sabe que utilizan más: Hola John, he visto esto en X y sé que te apasiona el camping, así que he pensado en contactar contigo…
El poder de los conocimientos basados en datos en las ventas no es ningún secreto. Nuestra investigación en The Data Culture Playbook 2023 muestra que el 75% de los líderes empresariales están de acuerdo en que las organizaciones que utilizan la analítica para tomar decisiones basadas en datos logran importantes ganancias de ingresos. El reto consiste más bien en analizar los datos de los clientes de forma eficaz
Desbloqueando potencial con big data en CRM
A menudo escuchará el término big data en CRM. Big data significa literalmente grandes conjuntos de datos. Pero no «grande» como una hoja de datos con 100 filas. Grandes como terabytes. Millones de puntos de datos que simplemente no pueden analizarse con los métodos o herramientas tradicionales. Dada la cantidad de datos de clientes que se pueden recopilar en una sola transacción, muchas empresas se enfrentan al reto de dar sentido al big data. De hecho, la mayoría de los líderes de TI esperan que los volúmenes de datos aumenten un 22% de media durante el próximo año.
Informe sobre el estado de los datos y la analítica 2023
¿Quieres saber más sobre la gestión de datos y la toma de decisiones en la era de la IA?
Dicho esto, si puede trabajar con big data e integrarlo, es una oportunidad para mejorar el proceso de ventas. Cuanto mayor sea el conjunto de datos, más profundo será el conocimiento y más se podrá optimizar el alcance de las ventas. Puede ayudarle a identificar nuevos mercados o espacios de crecimiento en los mercados existentes y, a continuación, cuántos recursos asignar a cada uno de ellos
Por ejemplo, es posible que tradicionalmente haya asignado recursos en función de la geografía. El análisis de big data puede mostrarle que un segmento específico de clientes tiene necesidades similares en varias zonas diferentes. Esto le permite crear economías de escala mediante la ejecución de sus campañas de publicidad a través de diferentes regiones. Esto libera recursos para conseguir nuevos clientes en un mercado que, según el análisis de big data, es cada vez más receptivo al mensaje de su producto. Herramientas como Salesforce Data Cloud pueden trabajar con big data de diferentes fuentes. Esto permite a sus equipos interactuar con los clientes en todos los puntos de contacto, con información relevante y en tiempo real.
Datos en tiempo real
Aprovechar los análisis predictivos para adelantarse
Los datos de ventas de su empresa pueden ayudarle a predecir el futuro. No es exactamente una bola de cristal, pero el uso de algoritmos estadísticos, Machine Learning y técnicas de minería de datos para analizar datos históricos puede ayudarte a hacer predicciones informadas sobre necesidades y tendencias futuras. Es lo que se denomina análisis predictivo. Identifica patrones, correlaciones y relaciones en los macrodatos
La información que revela el análisis predictivo puede ayudarle a anticiparse a las demandas de los clientes o a determinar qué nuevos clientes se convertirán en clientes potenciales. Por ejemplo, dentro de su CRM, el análisis de datos puede examinar conjuntos de datos globales para determinar que, en años anteriores, los nuevos clientes que se relacionaron con su marca después de eventos comerciales tenían más probabilidades de convertirse. De este modo, podrá definir su estrategia de marketing para el año siguiente
Mejorar el compromiso mediante la segmentación de clientes
La segmentación de clientes es la forma de llegar a los clientes a gran escala. Es importante para las ventas efectivas. Puede asegurarse de que está poniendo el contenido adecuado delante de las personas adecuadas y de que no está desanimando a los clientes potenciales con comunicaciones irrelevantes
Para conseguirlo, es importante:
- Recopilar datos relevantes
- Crear perfiles de clientes
- Supervise y ajuste continuamente sus categorías utilizando datos y comentarios de los clientes para informar de los cambios
Comprender-el-comportamiento-del-cliente-analíticas-para-ventas-personalizadas
La analítica de datos puede mejorar aún más el rendimiento de las ventas ayudándole a comprender el comportamiento del cliente, lo que se conoce como analítica del comportamiento del cliente. Esto le muestra cómo las personas se involucran con los productos y servicios, y luego qué tipo de acciones causan esas interacciones. Con esta integración y análisis de datos de CRM, las empresas pueden descifrar patrones, preferencias y puntos débiles para crear hojas de ruta personalizadas para diferentes enfoques de ventas. Al comprender el comportamiento -los impulsos emocionales y las motivaciones de sus clientes-, tiene más oportunidades de captar clientes en cada punto de contacto con mensajes que realmente se ajusten a sus necesidades
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Optimizar los procesos de venta con integración de datos CRM
Como habrá comprendido, la integración de datos CRM puede tener un impacto significativo en el éxito de las ventas. Sin embargo, el informe The State of Data and Analytics Report 2023 muestra que el 94 % de los líderes empresariales creen que deberían obtener más valor de sus datos. Entonces, ¿cómo conseguir que sus herramientas de CRM se conecten con los datos de su empresa para realizar análisis y obtener información? Requiere conocimientos de ciencia de datos e ingeniería de software, en mayor o menor medida, en función de las herramientas que estés utilizando.
Cómo conseguir que tus herramientas de CRM conecten con los datos de tu empresa para obtener análisis y perspectivas
Al igual que un experimento científico en el que empiezas escribiendo una hipótesis, el análisis de datos requiere que establezcas tus objetivos antes de empezar. A continuación, debe evaluar y planificar sus fuentes de datos e interfaces de programación de aplicaciones (API), cumplir los requisitos de seguridad y conformidad y empezar a combinarlos con sus herramientas de CRM.
Herramientas de CRM basadas en IA, como Tableau, pueden hacer gran parte del trabajo pesado por usted. No solo permiten integraciones API sin problemas, extrayendo datos de múltiples fuentes a un panel de control, sino que también le ofrecen análisis de datos potentes pero sencillos que impulsan la productividad y mejoran la toma de decisiones. Y, en combinación con IA generativa como Einstein AI, puede crear mensajes de alcance relevantes y personalizados a escala.
No hay duda de que el análisis de datos ayuda a impulsar las ventas. La única cuestión que queda por resolver es la eficacia de su organización a la hora de conectar los puntos entre sus datos y ofrecer información para cerrar acuerdos a su equipo de ventas
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