Consumer Analytics

En el mundo de hoy, los consumidores están más conectados que nunca. Pueden acceder a información en cualquier lugar y en cualquier momento, qué comprar, cuánto pagar, etc. Pasa entonces a ser crucial el predecir cómo se comportarán los consumidores al interactuar con nuestra marca. El objetivo de Consumer Analytics es crear una apreciación 360º del consumidor para tomar decisiones respecto de cómo mejor reclutar y retener al consumidor, identificando a los consumidores de alto valor, interactuando proactivamente con ellos. Cuanto mejor sea la comprensión de los hábitos de compra y las preferencias de estilo de vida de un consumidor, más precisa será la predicción del comportamiento y mejor será el “consumer journey”.

Al utilizar Big Data y Advanced Analytics, las empresas pueden obtener una comprensión más detallada de las necesidades de los consumidores e identificar segmentos, mejorando sus capacidades para afinar propuestas de mayor valor.  Por ejemplo: Advanced Analytics permite una mejor medición del ROI asociado a la inversión de marketing a través de los canales, permitiendo una asignación más eficiente del presupuesto de marketing. A través de un análisis detallado del inventario en stock por punto de venta, los retailers pueden minimizar el out-of-stock y proporcionar una mejor experiencia de compra (shopping experience) para los consumidores.

  • Aumenta la tasa de respuesta, la lealtad del consumidor y en última instancia, el ROI al conectar el consumidor con la oferta exacta y el mensaje(s) más relevante(s) para él.
  • Reduce los costos de inversión en campañas al precisar quienes son los consumidores con mayores probabilidades de responder a ella.
  • Disminuye la pérdida de consumidores al predecir con mayor exactitud a aquellos con una mayor probabilidad de abandono y al desarrollar campañas en forma proactiva y adecuadas para retenerlos.
  • Permite la segmentación de consumidores en forma más efectiva logrando también una mejor comprensión del segmento objetivo.
  • Permitiendo una mejor distribución de esfuerzos a través de canales y segmentos, al generar un mayor entendimiento de las diferencias distintivas para la combinación de canal / segmento.
  • Evaluando y comprendiendo a los consumidores en relación con la marca y si estos están o no satisfechos con ella.
  • Interactuando con el consumidor en el momento adecuado a través del canal correcto.
  • Mejorar predicción y extensión del ciclo de vida de un consumidor y su valor.
  • Detección temprana de tendencias con big data y análisis del comportamiento del consumidor en línea (real time) para aumentar las ventas.
  • Maximizar el “consumer journey experiencie” a través de una venta personalizada y la segmentación del mercado al evaluar qué consumidores podrían comprar un tipo de producto en comparación con otro.
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