En un momento en que la inteligencia artificial está redefiniendo la relación con el cliente, los datos first-party (recopilados directamente de su audiencia) adquieren una nueva dimensión. Ya no son solo una línea en su CRM, sino el combustible indispensable para alimentar las nuevas herramientas de IA.

Al recopilar sus propios datos, permite que sus agentes conversacionales y chatbots ofrezcan interacciones ultra-personalizadas y fluidas. Mejor aún, estos datos propietarios son la clave del «Fine-Tuning«: permiten ajustar los modelos de IA generativa para que adopten el tono de su marca y respondan con precisión a las necesidades específicas de sus clientes, allí donde los modelos generalistas se quedarían en la superficie.

Comprender a sus clientes y el LTV (Lifetime Value), tanto de manera genérica (por ejemplo, creando buyer personas) como de forma más individualizada y contextual, es crucial para potenciar el rendimiento en cada etapa del túnel de conversión.

Por el contrario, la falta de datos sobre su audiencia puede traducirse en la toma de decisiones erróneas, la pérdida de nuevas oportunidades comerciales y la cesión de cuota de mercado frente a competidores mejor informados.

En este artículo, nos centramos en las principales razones por las que una empresa debería recopilar datos y cómo activarlos en función de los resultados que desee alcanzar.

La recopilación de datos consiste en reunir, estructurar y utilizar información. provenientes de diferentes fuentes con fines de análisis o toma de decisiones. Este proceso implica recopilar y organizar sistemáticamente puntos de datos, que pueden presentarse en forma de números, texto, imágenes, etc.

Existen tres tipos principales de datos:

• Los zero-party data o los datos first-party se obtienen directamente de los consumidores. Los primeros son compartidos directamente por los usuarios (a través de un formulario, por ejemplo), mientras que los segundos se obtienen a partir de su comportamiento en un sitio web. Se consideran más fiables (ya que emanan directamente de los compradores), especialmente para analizar las necesidades y expectativas de sus clientes potenciales.
• Los datos second-party: recopilados por socios de confianza, compartidos o vendidos en el marco de una colaboración;
• Los datos de terceros, obtenidos de fuentes externas, sin relación directa con el cliente potencial ni con la empresa. Por lo tanto, deben utilizarse con precaución debido a la dificultad de evaluar su fiabilidad y a posibles problemas de conformidad con el RGPD y políticas Privacy-first.

Ahora que ya conocemos los diferentes tipos de datos, ¡pasemos a las buenas razones para recolectarlos!

1. Tomar mejores decisiones comerciales

Los datos son, ante todo, información sobre los consumidores. Cuanto mejor conozca una empresa a su audiencia, más capaz será de tomar las decisiones correctas y de no malgastar inútilmente sus recursos.

Además de recopilar datos pertinentes sobre sus clientes, la empresa podrá utilizarlos para segmentar su clientela. De este modo, creará diferentes grupos de prospectos en función de su comportamiento de compra o de sus preferencias.

Estos segmentos de clientes le ayudarán, posteriormente, a personalizar sus estrategias de adquisición o de retención, adaptando su mensaje a cada grupo o difundiéndolo a través del canal que tengan más probabilidades de utilizar.

2. Evaluar y potenciar la fidelidad de sus clientes

La retención se ha convertido en un desafío tan importante, o incluso más, que la adquisición de nuevos clientes. Los datos que una empresa posee sobre sus usuarios le permitirán, de hecho, identificar sus comportamientos de compra y dirigirse a ellos con ofertas más pertinentes en función de sus pedidos anteriores.

Un programa de fidelización es un excelente medio para recopilar datos con este propósito. La marca podrá rastrear y recompensar las compras y otras interacciones realizadas por sus clientes. De este modo, aumentará su Lifetime Value y, por tanto, los ingresos que genera gracias a sus clientes más fieles.

3. Analizar y predecir el comportamiento de sus clientes gracias a los datos first-party

Los datos first-party (o datos comportamentales) corresponden a toda la información que la empresa recopila sobre la manera en que un cliente interactúa con su marca.. Puede tratarse de las páginas que visita en su sitio web, de los recursos que ha descargado en su blog o incluso de las campañas de email que ha abierto durante los últimos meses.

Realizar un análisis del comportamiento de los clientes es cada vez más importante debido a la expectativa, cada vez mayor, de los consumidores en cuanto a contenido único y personalizado. El marketing interactivo es una excelente palanca para recopilar datos aún más precisos sobre el comportamiento de los compradores y ofrecer tanto contenidos de marketing como ofertas comerciales a medida.

4. Mejorar su oferta gracias a las opiniones de los clientes

Mucho más fáciles de recopilar que los resultados de un test de usuario, las opiniones de los clientes son una mina de oro de información sobre cómo utilizan un producto o servicio. Además de ser una potente palanca de confianza (social proof) para los clientes potenciales, las reseñas permiten que surjan ideas de mejora o nuevas funcionalidades que harán que la oferta de la empresa sea más relevante.

Las estrategias de co-creación, a través de encuestas o formularios para compartir ideas y comentarios de los clientes, son muy útiles para recopilar y activar los datos de los clientes. Permiten establecer una relación interactiva, abordar problemas específicos y optimizar la oferta de manera ultraeficaz.

La marca Cyrillus compartió así su formulario de recolección de datos a través de una landing page personalizada. Esta última le permitió facilitar el enriquecimiento de su CRM con información faltante y valiosa (nombres y números de teléfono). De este modo, pudo recualificar su base de datos para impactar mejor a su público objetivo y convertirlo.

5. Optimizar la estrategia de marketing mediante la recopilación de datos de clientes

Los datos de los clientes permiten, como hemos visto, elaborar un perfil más preciso de su público objetivo. La empresa podrá adaptar su estrategia de marketing en consecuencia, por ejemplo, identificando recompensas o premios más eficaces para potenciar la tasa de participación en sus concursos.

6. Facilitar la segmentación de clientes potenciales y el retargeting de clientes

Los datos recopilados en cada etapa de la relación con el cliente son información valiosa para segmentar mejor a los clientes potenciales y hacer retargeting a antiguos clientes. Un visitante que haya consultado una ficha de producto en el sitio web de la empresa podrá, de este modo, ser impactado de nuevo (retargeting) en otra plataforma con un anuncio correspondiente al artículo en cuestión o a artículos similares.

7. Mejorar la experiencia del cliente

Las empresas que analizan los datos comportamentales de sus clientes potenciales podrán, asimismo, comprender mejor el recorrido de compra de sus usuarios. Es un medio extremadamente eficaz para detectar posibles frenos a la compra. Posteriormente, podrá eliminarlos minimizando las fricciones o proporcionando la información pertinente (sobre el precio o los detalles de envío) en el momento adecuado.

8. Limitar la pérdida de oportunidades comerciales

Los datos transaccionales o comportamentales son también excelentes palancas para maximizar el lifetime value de sus clientes. De manera general, la recopilación y el análisis exhaustivo de los datos de los clientes permiten utilizar los recursos allí donde son más necesarios. Pero, de forma muy concreta, estos datos pueden alimentar algoritmos de recomendación de productos en cada etapa del recorrido de compra. Se convierten así en herramientas valiosas para potenciar el upselling y el cross-selling y, por tanto, el ticket promedio de cada consumidor.

9. Recopilar datos para estimular la innovación

Los datos de los clientes representan una oportunidad inestimable para innovar basándose en un análisis detallado de las tendencias de consumo. No solo impulsan la innovación de producto (a través de la co-creación, por ejemplo), sino que también facilitan la innovación en marketing (exploración de nuevos formatos y canales de comunicación).

10. Automatizar las interacciones entre la marca y sus clientes