Siempre ha sido necesario, pero ahora más que nunca, vemos una “carrera de velocidad” por adquirir clientes y mantener su fidelidad. Esto ha abierto “guerras” entre las compañías, volviéndose totalmente imprescindible poner foco en la retención de los clientes y el crecimiento de los ingresos sobre la cartera gestionada.
La optimización del ARPU (Average Revenue Per User) es una prioridad estratégica.
Es ampliamente conocido que, muchas empresas siguen dependiendo de métodos tradicionales para mejorar sus ingresos, dejando de lado la oportunidad que les ofrece explotar de manera intensiva los datos por medio de la analítica avanzada.
En esta última década, Marktel, se ha centrado en la innovación de su modelo operativo, intentando revolucionar la forma en que las marcas pueden maximizar su ARPU mediante la implementación de Plataformas de Datos de Clientes (CDP) y modelos analíticos predictivos.
El poder de la analítica avanzada en la optimización del ARPU
Empresas de diferentes sectores (telecomunicaciones, banca, seguros, etc..) se enfrentan a desafíos muy complejos al intentar aumentar su ARPU. No se trata únicamente de incrementar precios, sino de ofrecer un mayor valor, una hiperpersonalización y una mejor retención. Para ello, la analítica avanzada nos permite identificar esas oportunidades clave que se encuentran “ocultas” entre nuestros datos, consiguiendo maximizar el valor de cada usuario activo.
- Segmentación inteligente y enfoque en clientes rentables
Con un CDP, es posible realizar segmentaciones complejas y avanzadas en función del comportamiento de un cliente determinado. Estos patrones obtenidos con la explotación de los datos nos permiten identificar grupos de usuarios con mayor propensión a realizar compras adicionales (Upselling & Croselling), intentando evitar inversiones en otro tipo de cliente que su valor pueda ser más bajo, maximizando cada euro invertido. - Modelos predictivos para ventas cruzadas y upselling
Mediante la utilización de algoritmos complejos de machine learning, podemos detectar patrones de comportamiento de consumo y predecir qué clientes pueden estar más preparados para aumentar su gasto mensual al contratar servicios adicionales. Esto nos permite diseñar ofertas hiperpersonalizadas y más certeras, aumentando la tasa de conversión y por ende el ARPU. - Optimización del pricing y estrategias de fidelización
Entendemos que, no todos los clientes responden de igual forma los cambios que se producen en los precios. Utilizando la analítica avanzada, podemos establecer un sistema de pruebas tipo A/B y, apoyarnos en simulaciones de precios, todo ello con el objetivo de encontrar el punto de equilibrio entre rentabilidad y retención. - Identificación de productos de valor añadido
Trabajando de manera intensiva con un CDP, nos puede facilitar la detección de aquellos productos o servicios complementarios con mayor demanda potencial. Cuando analizamos de manera específica los datos de los clientes, identificamos nuevas oportunidades de monetización y, ¿porque no?… alianzas con terceros.
El futuro del ARPU: Decisiones basadas en datos
En Marktel, hemos podido comprobar que, una estrategia basada en el uso intensivo de los datos no solo aumenta el ARPU, sino que también mejora la experiencia de nuestros clientes, así como, fortalece la relación con las marcas.
A nuestro entender, la clave del éxito se encuentra en transformar los datos en decisiones inteligentes y en ofrecer el servicio adecuado, al cliente adecuado, en el momento adecuado, convirtiendo los datos en negocio.
Pensamos que, las empresas que puedan adoptar este tipo de iniciativas basadas en la tecnología y, aplique un enfoque analítico, estarán mucho mejor posicionadas para ser referentes en un sector que cada vez es más competitivo.
¡¡¡¡Es el momento!!!! Dejemos atrás la aplicación de estrategias genéricas y empecemos a utilizar de manera intensiva la analítica avanzada, porque estamos plenamente convencidos que impulsará el crecimiento sostenible del ARPU.
