Todos los datos que se puedan relevar de los clientes o consumi­dores deben aprovecharse y convertirlos en información valiosa, que a través del data analytics o análisis de datos hoy en día se vuelve fácil por­que es un factor clave para el logro de los resultados exito­sos de los negocios.

Conocer a los clientes es fun­damental para ganárselos y, por sobre todo, mantener­los, ya que por naturaleza el cliente es infiel y lo que gene­ralmente sucede es que las empresas son ricas en datos, pero pobres en información. Es decir, no aprovechan todo el potencial que bien se puede explotar hoy día con un buen sistema analítico.

Es lo que expresó el uruguayo Alexis Bagurskas, director de Datalab Consulting, quien brindó la charla “El Análisis de la Información al Servicio de los Resultados de Nego­cios”, en el ciclo de innova­ción empresarial llevado a cabo por Claro Empresas para sus clientes corpora­tivos, unas 80 empresas y más de 600 miembros entre directores, gerentes y líderes de las respectivas organiza­ciones.

El encuentro se desa­rrolló en Carmelitas Center. “El marketing ya no es lo que era antes, hoy lo es el análisis de datos, porque con el analy­tics se tiene poder de decisión porque podemos conocer a los clientes. Antes se vendía a segmentos sociodemográ­ficos con el único objetivo de venderle un producto. Hoy, el cliente quiere que se le atienda de forma individua­lizada, le gusta que le llegue un mensaje con su nombre con las ofertas u opciones”, explicó el experto.

El objetivo entonces es deter­minar el valor potencial con cada uno de los clientes a tra­vés de una estrategia, para lo cual será ideal empezar a segmentar a los clientes a tra­vés del RFM, es decir, por la recencia o días transcurridos desde la última compra, por la frecuencia o cantidad de com­pras por periodo de tiempo como promedio y el money o valor de las compras totales realizadas por el cliente en el tiempo de análisis.

Y pese a contar con un sis­tema de datos analíticos, será importante acompañarlo con un equipo de monitoreo, luego de convertir los datos en información, previo a la segmentación, que se divide en dos; los clientes, según la intensidad de compra o con­sumo, y los de perfil o tipo de consumo, añadió.