Este artículo fue publicado como parte del Blogatón de ciencia de datos.
Introducción
Datos e Información sobre un Cliente importante para todos los negocios y empresas. Para que un negocio esté basado en datos, una empresa debe estar altamente basada en datos y centrarse en gran medida en el análisis de clientes. Se puede recopilar información sobre los clientes. Todos estos datos pueden brindar información valiosa sobre la demografía, los intereses, el poder adquisitivo, etc. del cliente. Para comprender todo esto, utilizamos la ayuda del análisis de clientes.
¿Qué es el análisis de clientes?
El análisis de clientes es el proceso de usar análisis para estudiar el comportamiento del cliente. Esto se hace con el fin de tomar mejores decisiones comerciales. Como proceso resa de estudio de los datos e información de los clientes. Esto nos lleva a comprender e interpretar el comportamiento del cliente para tomar decisiones comerciales efectivas. Como resultado, muchas empresas utilizan esta información para la selección de sitios, marketing directo y otros fines. El análisis de clientes puede ayudarlo a atraer y retener a los clientes más rentables.
Fuente: https://blog.aspiresys.com/digital/big-data-analytics/boost-your-organizations-performance-using-customer-analytics/
Customer Analytics es un tema muy importante para el analista de datos, el analista de productos y otros roles orientados a los datos. Veamos algunas de las principales preguntas de la entrevista de análisis de clientes.
1. ¿Cuál es el objetivo de Customer Analytics?
El análisis de clientes busca crear una vista única y precisa de la base de clientes de una organización. Esto se puede utilizar para informar las decisiones sobre cómo adquirir y retener mejor a los futuros clientes. También puede reconocer a los clientes de alto valor y recomendar formas proactivas de relacionarse con ellos.
Por ejemplo, los análisis que se han implementado correctamente pueden ayudar en muchos aspectos del negocio. Estos incluyen la previsión de las respuestas de los consumidores a las campañas de marketing y publicidad, la adaptación de la marca y la comprensión de la experiencia del cliente. También se pueden evaluar las experiencias del cliente, la satisfacción del cliente, el éxito de la campaña de marketing y otros factores.
2. ¿Cuáles son los 4 tipos principales de Analyt?
Hay cuatro tipos de análisis: análisis descriptivo, análisis de diagnóstico, análisis predictivo y análisis prescriptivo.
Fuente: https://www.scnsoft.com/blog/4-types-of-data-analytics
3. ¿Qué es la agrupación en clústeres?
El agrupamiento es el proceso de dividir un conjunto de datos en grupos. Esto se hace para que los datos del mismo grupo sean más similares a otros datos del mismo grupo y diferentes a los datos de otros grupos. Una colección de objetos basada en su similitud y diferencia se puede llamar Cluster.
Por ejemplo, en Customer Analytics, los clientes se pueden agrupar o agrupar de alguna manera. Estos incluyen sus hábitos de gasto, sus ingresos, profesión y otros datos demográficos.
4. ¿Qué es el análisis de productos?
El análisis de productos es un poderoso conjunto de herramientas que permite a los gerentes y equipos de productos evaluar el rendimiento de las experiencias digitales que crean. El análisis de productos proporciona datos críticos para optimizar el rendimiento, diagnosticar problemas y correlacionar la actividad del cliente con el valor a largo plazo.
Varios ejemplos de aplicaciones de análisis de productos en los negocios incluyen:
- Identificar a los clientes más activos para aumentar la retención.
- Pruebas A/B de nuevas características para sacar conclusiones rápidas sobre el producto.
- Identificar el gancho de retención de la aplicación para que los usuarios regresen.
- Seguimiento de usuarios desde la página de destino hasta la página de pago.
5. ¿Qué es Customer Lifetime Analytics?
En un sentido amplio, la vida de un cliente se superpone con el viaje y la experiencia del cliente. Sin embargo, el valor de vida del cliente es valioso en este tipo de análisis (CLTV). Esta métrica indica cuántos ingresos puede esperar de un solo cliente a lo largo de la relación comercial. El proceso para calcular esta métrica puede variar según su negocio; en algunos casos, contratar a un consultor puede ser más eficaz para identificar la fórmula adecuada para su empresa. Sin embargo, multiplicar la tasa de retención promedio por el número promedio de compras y luego multiplicar el producto por el total promedio de la oferta es una forma simple de calcular esta métrica.
6. ¿Cuáles son algunas de las mejores herramientas de análisis de clientes?
Algunas de las mejores herramientas de Customer Analytics son Google Analytics, Adobe Analytics, MixPanel, IBM Watson Customer experience analytics, etc.
7. ¿Mencione algunas diferencias entre Customer Analytics y Web Analytics?
El análisis de clientes se ocupa principalmente de convertir el conocimiento del cliente en acciones para la organización y, por lo tanto, incluye un departamento de atención al cliente. El análisis web se ocupa principalmente de la optimización del uso de sitios web y datos en línea y, por lo tanto, no incluye un departamento de servicio al cliente.
Customer Analytics trabaja con clientes reales y genuinos que están interesados en un producto o servicio.
Por otro lado, la analítica web se ocupa del tráfico de datos anónimos más que de clientes individuales.
8. ¿Qué es el análisis de servicio al cliente?
El análisis del servicio al cliente consiste en recopilar y analizar los comentarios de los clientes para obtener información útil. Puede ayudarlo a comprender mejor las necesidades y expectativas de sus clientes, lo que lleva a mejores estrategias de experiencia del cliente (CX) y una mayor lealtad y retención de clientes.
Por ejemplo, los análisis de servicio al cliente nos permiten identificar los puntos débiles de los clientes y las formas de posicionar nuestro negocio o producto como una solución a esos problemas. Incluso se puede evaluar la eficacia de los canales de atención al cliente.
9. ¿Qué equipos contribuyen al proceso de análisis de clientes?
Un grupo interdisciplinario de líderes de varios departamentos, como marketing, ventas, servicio al cliente, tecnología de la información y analistas comerciales, administra con frecuencia el análisis de clientes. Para obtener información significativa, el grupo debe acordar qué métricas comerciales pueden proporcionar una imagen completa de la experiencia del cliente.
10. ¿Cuáles son algunas de las mejores prácticas de análisis de clientes?
Algunas mejores prácticas importantes de análisis de clientes son las siguientes:
- Analice cómo distribuir un producto o servicio a los clientes a través de todos los canales.
- Evaluar y comprender a los clientes sobre la marca y si un cliente está satisfecho o no. Esto se puede lograr combinando encuestas cuantitativas y cualitativas.
- Comprometerse con los clientes en el momento apropiado y a través del canal apropiado.
- Prediga la rotación y tome medidas para aumentar el valor de por vida de un cliente.
- Para aumentar las ventas, identificar tendencias en big data y analizar el comportamiento en línea.
- Optimice el viaje del cliente a través de la venta personalizada y la segmentación del mercado al determinar qué clientes es probable que compren un producto sobre otro.
11. ¿Qué es un valor atípico? Dé un ejemplo de un valor atípico de la vida real en un conjunto de datos.
Los valores atípicos en un conjunto de datos son valores que se desvían considerablemente del promedio de las características definitorias de un conjunto de datos. Podemos identificar la variabilidad de la medición o un error experimental con la ayuda de un valor atípico. Por ejemplo, en un conjunto de datos minoristas de 100 clientes, 96 clientes compraron en el rango de 1000-2000. Las otras cuatro entradas son 9000, 6800, 7000 y 12000. Estos cuatro puntos de datos están muy lejos numéricamente de los otros datos. Por lo tanto, califican como valores atípicos.
Fuente: https://www.geeksforgeeks.org/types-of-outliers-in-data-mining/
12. ¿Qué es el filtrado colaborativo?
El filtrado colaborativo (CF) genera un sistema operativo basado en datos de comportamiento del usuario. Elimina información examinando los comportamientos de los usuarios y los datos de otros usuarios. Este enfoque asume que las personas que aceptan evaluar bienes específicos probablemente continuarán haciéndolo. Los usuarios, las cosas y los intereses comprenden los tres componentes principales del filtrado colaborativo.
Fuente: https://towardsdatascience.com/from-vague-to-value-data-science-analytics-practitioner-insights-fed92a4bda08
El campo del comercio electrónico ofrece una de las mejores instancias de filtrado colaborativo. Un sitio web de comercio electrónico que navegue le presentará algunos productos sugeridos, como puede ver. Hay algunos artículos allí que coinciden exactamente con lo que estabas buscando. Ahora, quizás se pregunte cómo el sitio web puede discernir sus intereses. El filtrado colaborativo es el único culpable de todo. Amazon tiene uno de los mejores modelos de filtrado colaborativo, que muestra productos similares a todos sus clientes.
13. Explique la distribución normal:
La distribución normal también se denomina curva de campana o distribución de Gauss. Es un concepto fundamental en estadística y la base del aprendizaje automático. Especifica y cuantifica cómo difieren las medias y las desviaciones estándar de los valores de una variable, o cómo se dispersan los valores.
Fuente: https://www.scribbr.com/statistics/standard-normal-distribution/
El diagrama anterior muestra la distribución normal.
14. ¿Qué es el análisis de series temporales y cuáles son algunos campos en los que se puede utilizar?
Cuando se trabaja con análisis de tendencias y datos de series temporales, en particular, el análisis de series temporales, o TSA, es una técnica estadística ampliamente utilizada. La presencia de los datos en intervalos de tiempo específicos o períodos predeterminados es una característica de los datos de series de tiempo. El análisis de series temporales es una técnica para analizar puntos de datos a lo largo del tiempo. Los analistas de series temporales registran puntos de datos a intervalos constantes durante un período determinado en lugar de hacerlo de manera intermitente o aleatoria.
Numerosos campos utilizan el análisis de series temporales, incluidas las estadísticas, los negocios, la economía y muchos otros. En Customer Analytics, TSA se puede utilizar para predicción de ventas, predicción de tráfico web, etc.
Conclusión
El viaje del cliente puede ser optimizado por empresas que tienen un conocimiento profundo de los patrones de compra y las preferencias de estilo de vida de sus clientes. Se necesitan grandes cantidades de datos precisos para un análisis preciso. Sin él, la información del análisis podría estar completamente apagada e inútil.
Resumir:
- El análisis de clientes es el proceso utilizado por las empresas para recopilar y comprender los datos de los clientes a fin de mejorar las decisiones.
- A menudo toma la forma de software que brinda a las empresas conocimiento sobre cómo se comportan sus usuarios.
- Los estudios muestran que las empresas que utilizan análisis de clientes son más rentables y estos conocimientos impulsan los esfuerzos de las empresas en ventas, marketing y desarrollo de productos.
Las marcas más conocidas del mundo hoy en día se toman muy en serio sus análisis de consumo. El rendimiento financiero de la empresa puede cambiar en gran medida mediante el análisis de clientes.
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- Fuente: https://www.analyticsvidhya.com/blog/2022/12/top-customer-analytics-interview-questions/
