Client Marketing

El Marketing de Clientes se basa en el uso de datos e IA para fortalecer la relación con el cliente, maximizar la retención y optimizar la experiencia del cliente a lo largo de su recorrido. Las misiones incluyen el análisis del comportamiento de los clientes, la personalización de las interacciones, la gestión de programas de fidelización y la optimización de estrategias de retención y engagement.

Responsabilidades principales

a. Gobernanza y recolección de datos de clientes

• Centralización de datos

  • Recuperación, limpieza y estructuración de datos provenientes de CRM (Salesforce, HubSpot, Microsoft Dynamics), plataformas de fidelización, interacciones con clientes (emails, chats, llamadas), transacciones y fuentes externas (redes sociales, encuestas de satisfacción).

• Definición de indicadores clave

  • Identificación y seguimiento de KPIs de clientes (ej.: tasa de retención, Customer Lifetime Value (CLV), Net Promoter Score (NPS), tasa de engagement, frecuencia de compra).

b. Informes y visualización para la toma de decisiones

• Diseño de cuadros de mando

  • Creación de herramientas de visualización (Power BI, Tableau, Google Data Studio, Python) para monitorear en tiempo real la salud de la relación con el cliente, tendencias de fidelización y oportunidades de mejora.

• Automatización de informes

  • Uso de IA para generar informes sobre satisfacción del cliente, comportamientos de compra recurrentes y riesgos de desvinculación.

c. Modelado y optimización de la experiencia del cliente

• Desarrollo de modelos

  • Modelos explicativos: Analizar los factores que influyen en la satisfacción, fidelidad o deserción de los clientes (ej.: recorrido del cliente, puntos de contacto, reclamaciones).

  • Modelos predictivos: Anticipar riesgos de cancelación (churn), necesidades futuras de los clientes o oportunidades de venta adicional (upsell/cross-sell).

  • Modelos prescriptivos: Recomendar acciones para personalizar ofertas, mejorar la experiencia del cliente o reforzar programas de fidelización.

• Uso de IA y machine learning

  • Segmentación dinámica de clientes según su valor y comportamiento.

  • Personalización de comunicaciones (emails, notificaciones, ofertas) en tiempo real.

  • Automatización de programas de fidelización y recompensas basadas en el comportamiento.

  • Análisis de feedback de clientes (NLP) para identificar ejes de mejora.

d. Colaboración transversal y transformación digital

• Interfaz con equipos de negocio

  • Trabajo con equipos de marketing, servicio al cliente, ventas y producto para integrar insights de datos en las estrategias de relación con el cliente.

• Vigilancia tecnológica y normativa

  • Seguimiento de innovaciones en Customer Data Platforms (CDP), herramientas de Customer Experience Management (CXM) y regulaciones (ej.: RGPD, leyes de protección de datos).

• Acompañamiento al cambio

  • Formación de equipos en el uso de herramientas de datos/IA y promoción de una cultura centrada en el cliente (customer-centric).

Ejemplos de proyectos concretos

• Reducción del churn

  • Desarrollo de un modelo predictivo para identificar clientes en riesgo de desvinculación e implementación de acciones dirigidas (ej.: ofertas personalizadas, soporte proactivo), reduciendo el churn en un 15 %.

• Personalización de programas de fidelización

  • Uso de machine learning para adaptar recompensas según el comportamiento y preferencias de los clientes, aumentando el engagement en un 25 %.

• Optimización del onboarding

  • Automatización de comunicaciones y ofertas durante la fase de onboarding para mejorar la retención de nuevos clientes.

• Análisis de feedback de clientes

  • Despliegue de una herramienta NLP para analizar reseñas y reclamaciones de clientes, identificando áreas prioritarias de mejora para el servicio de producto.