Pasos para realizar un análisis de Clientes Inactivos.

Los clientes inactivos se deben analizar por pasos, normalmente se realiza de la siguiente forma:

1.- Identificar el Período de Inactividad:

La empresa debe tener como una regla de negocio, la cantidad en tiempo que un cliente presenta sin actividad para considerarlo como inactivo. Por ejemplo, si tu empresa vende materiales de construcción, puedes considerar a un cliente inactivo si este no ha comprado en los últimos 6 meses y luego clusterizarlo de acuerdo al periodo de tiempo. 

2.- Analizar los datos de los Clientes Inactivos:

Examina los datos de los clientes inactivos para encontrar patrones comunes. Por ejemplo, ¿Son la mayoría de los clientes inactivos de una determinada región geográfica? ¿Tienen un perfil demográfico común? ¿Se registraron en un momento específico?. Utiliza toda esta información para entender mejor a los clientes que presentan inactividad.

3.- Analizar las razones de la inactividad:

Intenta determinar ¿Por qué estos clientes se han vuelto inactivos?, ¿Presentaron insatisfacción del producto o servicio  con su última experiencia de compra?, ¿Encontraron un proveedor alternativo?, ¿Han cambiado sus necesidades o preferencias? En este paso entra también otras herramientas a utilizar como: la realización de encuestas, cuestionarios, análisis de NPS (Net Promoter Score), para obtener más información y comprender las causas de la inactividad.

4.- Desarrolla estrategias para recuperar a los clientes inactivos:

Una vez identificadas  las razones detrás de la inactividad, el análisis se presenta a la unidad de negocio y ellos se encargan de desarrollar una estrategia para recuperar a los clientes inactivos. En esta parte normalmente la unidad de negocio conjuntamente con la de marketing incluyen ofertas especiales, descuentos, promociones o mejoras en la experiencia de compra.

La mejor forma de mantener una cartera de inactividad baja, es planificando buenas estrategias de postventa, que fortalezcan la relación entre el consumidor y la marca del negocio, además de mostrar un excelente servicio al cliente.

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¿Qué es el storytelling de datos?

El storytelling de datos es una técnica que consiste en contar historias utilizando datos y visualizaciones. Al utilizar esta técnica, puedes hacer que tus datos sean más accesibles y fáciles de entender para tus audiencias. En lugar de simplemente presentar tablas y gráficos, puedes utilizar la narrativa para hacer que tus datos cobren vida.

Beneficios del storytelling de datos

Utilizar el storytelling de datos puede ayudarte a comunicar tus insights de manera más efectiva. Algunos de los beneficios de esta técnica son:

¿Cómo utilizar el storytelling de datos?

Para utilizar el storytelling de datos, es importante seguir algunos pasos clave. Estos son:

1. Comprender tu audiencia: es importante conocer a tu audiencia para que puedas adaptar tu historia a sus necesidades e intereses.
   Identificar tu mensaje clave: determina el mensaje que quieres transmitir y asegúrate de que tu historia lo respalde.
2. Seleccionar los datos adecuados: utiliza datos que respalden tu mensaje clave y que sean relevantes para tu audiencia.
3. Crear una narrativa convincente: utiliza una estructura de historia clásica (introducción, nudo y desenlace) para asegurarte de que tu historia sea coherente y persuasiva.
4. Utilizar visualizaciones efectivas: las visualizaciones pueden ayudar a que tus datos cobren vida y sean más fáciles de entender.

El storytelling de datos es una técnica efectiva para comunicar tus insights de manera persuasiva y memorable. Al seguir los pasos clave, puedes utilizar esta técnica para hacer que tus datos sean más accesibles y fáciles de entender para tus audiencias. ¡Comienza a contar tus historias con datos y verás cómo tus insights cobran vida!

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Aunque tienen enfoques diferentes, los Analistas de BI y los Científicos de Datos pueden trabajar juntos para lograr objetivos empresariales comunes. Aquí hay algunas formas en que pueden trabajar en conjunto:

1.- Identificación de problemas: Los analistas de BI pueden identificar problemas o patrones en los datos que pueden ser analizados más a fondo por los científicos de datos. Los científicos de datos, a su vez, pueden utilizar técnicas avanzadas para analizar estos problemas y proporcionar soluciones basadas en datos. 

3.- Complementariedad de habilidades: Los analistas de BI y los científicos de datos a menudo tienen habilidades complementarias. Los analistas de BI son expertos en la recopilación y el análisis de datos empresariales, mientras que los científicos de datos tienen experiencia en el uso de herramientas avanzadas de análisis de datos y en la creación de modelos predictivos. Al trabajar juntos, pueden aprovechar sus habilidades individuales para lograr una mejor comprensión de los datos y generar conocimientos más valiosos para la empresa.

En resumen, los analistas de BI y los científicos de datos pueden trabajar juntos en la gestión de datos empresariales para lograr objetivos comunes. Al colaborar en proyectos y compartir habilidades y conocimientos, pueden aprovechar al máximo los datos para mejorar el rendimiento empresarial.

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