16 métricas de Business Intelligence qué debes tener en tu CRM
Métricas de Business Intelligence qué debes tener en tu CRM
¿Cuantas veces has escuchado en demos y presentaciones de vendedores de CRM o Redes Sociales las palabras "analytics" o "dashboards"?
Muchas veces me imagino. Estas dos palabras se usan sin poner en consideración lo que realmente significan. Analíticos que son organizados en gráficos y cubos (dashboards) deben tomar en consideración modelos predictivos y métricas que reflejan un comportamiento en el tiempo para así ayudar a tomar decisiones.
Podemos tener métricas y reportes de CRM y/o Social Media con datos operativos o recientes, pero debemos llevarlos a un elemento de "business intelligence". Y es por esto que aquí le recomiendo 16 métricas de "business intelligence" que debes tener en tu CRM operativo o Call Center para la toma de decisiones a nivel de ventas, marketing y servicio. ¿Que significa esto? Que tu BI debe de interpretar los datos, convertirlos en información por cada contacto en tu base de datos y regresar los resultados (métricas) a la pantalla de 360 grados.
Estas 16 métricas son:
Recency, Frequency, Monetary Value: La fecha de la última compra, que tan frecuente compra y el valor de estas compras.
Customer Lifetime Value: El valor de este cliente ahora y comparado con el valor en el futuro.
Churn: ¿Puede este cliente irse en los próximos 30 o 60 días?
Propensing to Pay Late: ¿Puede este cliente ser moroso en los próximos 30 o 60 días?
Cohort: El análisis del cliente en relación a su comportamiento en compras en el tiempo comparado este comportamiento con otros clientes.
Customer Segmentation: En qué segmento el cliente pertenece (o segmentos macros o micros) en relación a la base de datos existente, basado en datos y comportamiento.
Basket Analysis: ¿Qué compra el cliente en relación a los otros productos y servicios?
Next Best Interaction: Según su comportamiento que se le puede ofrecer o no ofrecer en la próxima interacción?
Advocate Scoring: ¿Es influenciador según su estatus social y de cliente? Puede referirnos a otros clientes o ser un advocate?
Last Activity Scoring: ¿Cuántos casos o reclamos tiene abierto, cuando fue la ultima vez que llamo por teléfono, cuántas veces va a la pagina web, etc, etc?
Buying Persona: Segmentación usada por las herramientas de marketing automation, pero la idea es que puede predecir el tipo de buying persona que es el cliente.
Marketing Scoring: En cuántas campañas esta el cliente, cuantos emails abre al mes, cuál es su participación total en todo tipo de campañas de marketing.
Customer Satisfaction: Tener un scoring según su Net Promoter Score y/o Encuestas de Satisfaction?
Engagement Score: Cuántos comentarios deja en el blog o en la plataforma de eCommerce, cuántos Likes, usa un social login, cuál es su participación en las redes sociales, etc, etc?
Best Channel to Interact: Un scoring que te indique cual es el canal mas apropiado para interactuar con el cliente.
Data Quality: Un scoring que te indique si tienes TODOS los datos del cliente y que tan limpia están los datos. Esta es la métrica más importante, ya que sin datos no puedes hacer las otras 15 métricas.
Todas estas métricas deben ser usadas con el perfil operacional y social del cliente para poder ofrecer un mejor engagement y ciclo de relacionamiento del cliente.