Los empresarios, los directores comerciales y los directores de marketing trabajan para entender a su Cliente y anticipar sus necesidades.
Con ello, buscamos comprender cuánto valen los Clientes para nuestra marca y fortalecer la fidelización.
Si bien las nuevas tecnologías, el Big Data y la analítica web nos facilitan el trabajo.
Además, los CRM nos permiten recabar datos muy ricos y crear nuestro cliente ideal.
Nuestro cliente ideal es una simplificación de la realidad para poder trabajar con ella.
Para eso usamos buyer persona, arquetipos… como queramos llamarlos.
Al final se trata de definir cuáles son las características más importantes que comparten.
Esto permite empatizar con los Clientes y crear productos y servicios más adaptados a sus necesidades.
El desarrollar este ejercicio nos permite identificar diferentes escenarios que a su vez podemos estructurar y analizar gracias a una Matriz de Ansoff y de allí, convertirlos en estrategias de marketing viables.
Características del cliente ideal
Además, un cliente ideal debe cumplir estas características:
1. El tiene un problema, tú tienes una solución
Ésta es básica, tiene que tener una necesidad latente o un deseo insatisfecho que nosotros podamos resolver (cliente nuevo mercado actual) o que estemos desarrollando una solución para resolverlo (cliente nuevo mercado nuevo).
2. Es consciente de que tiene ese problema
Si él no sabe que tiene ese problema, hay que trabajar con él para que descubra que tiene un problema, pero nos va a costar mucho tiempo y esfuerzo, con lo que intentaremos ver que el grupo sí es consciente de que tiene ese problema.
3. Es importante para él resolver ese problema
Este punto es clave, muchas veces damos por hecho que los clientes desean nuestra solución y nos saltamos o pasamos por alto este detalle. Esto nos lleva inevitablemente a un error y nos hace sobredimensionar el número de clientes potenciales. Por lo tanto, es importante que para nuestro cliente ideal tenga que ser prioritario resolver este problema, ya que tú puedes ser consciente de que tienes un problema (ejemplo: sobrepeso y no hacer absolutamente nada para resolverlo), pero no es importante o prioritario para ti.
4. Puede pagar por resolver ese problema
Hay que afinar para que en nuestro proceso de identificación nos dirijamos a un segmento que pueda permitirse pagar por lo que ofrecemos; de otra forma, nunca venderemos nada.
5. Puede usar y beneficiarse de la solución que vendemos
Si vendemos soluciones muy técnicas o tecnológicas, nuestro cliente ideal tiene que ser capaz de entenderlas y poder usarlas; de otra forma, no le interesaremos y no nos comprará.
6. Este cliente existe
Otro de los grandes errores comunes es confiar en el papel que ya se sabe, «lo aguanta todo»; Nos sorprendería de la cantidad de clientes ideales imposibles que he visto a lo largo de mis más de 20 años de experiencia ayudando empresario y futuros emprendedores.
La única forma de asegurarnos de que el cliente existe es, como dice Steve Blanck, “salir de la oficina”, tener curiosidad, observar el entorno con mente abierta, escuchar sin parar y sin filtros, pensar fuera de la caja, aplicar la teoría del océano azul, leer múltiples y variadas publicaciones de sectores inimaginables..
No basta, por lo tanto, con definirlo perfectamente, tenemos que comprobar que el cliente existe y que tiene las necesidades que nosotros pensamos.
Si estamos innovando, cuándo es el momento de lanzarse hacia el nuevo cliente o el mercado?
Muchas veces mis clientes me preguntan si estoy seguro de la estrategia. Honestamente, por mi experiencia diría que es imposible tener la certeza del éxito de un lanzamiento, y el cementerio de productos fallidos está lleno de lanzamientos que iban a ser exitosos. Esto también incluye un factor de intuición, inspiración y análisis que hace que algunos tengamos muchos aciertos y pocos fallos y otros lleguen algo tarde. En todo caso Evert Rogers (en el lejano ’62) nos dio unas pautas. Por supuesto, estas pautas y sobre todo los indicadores de tiempo pueden cambiar y mucho según el sector.
¿Cómo podemos humanizar, hacer real en definitiva, a nuestro cliente ideal?
Hemos dicho que nuestro cliente ideal, «buyer», es una persona que servirá para adaptar nuestro plan de marketing creando los contenidos apropiados a cada perfil. No solo se trata de transmitir lo que los usuarios esperan, sino que también debemos saber dónde, el medio correcto y el momento adecuado para dejar que nos encuentren. Se trata de implementar la estrategia con foco en Clientes de forma natural.
«El cliente ideal no es un segmento de mercado ni un target»; por tanto, a la hora de elaborar los perfiles de nuestros compradores, es importante humanizarlos y, una vez «idealizados», buscar el contacto directo con los usuarios reales.
Pongamos por ejemplo que hago reformas de cocina, mi cliente ideal puede ser Juan Antonio Pérez Martínez que vive en Tres Cantos, Madrid y desde hace 10 años tiene una segunda residencia en Benidorm que de momento alquila.
Juan Antonio no suele disfrutar de su vivienda en la playa porque no le gustan las aglomeraciones de gente, prefiere la tranquilidad y el frescor de la montaña, pero la tiene como inversión y la alquila sobre todo en los meses de verano.
Le gusta ser muy práctico y ha decidido sustituir la vieja cocina de color claro por una más resistente en un tono oscuro o neutro , más en línea con las tendencias actuales, que soporte mejor el cambio de los inquilinos y se adapte a un tipo de cliente más moderno.
Juan Antonio, por supuesto, no tiene tiempo de desplazarse para la obra y quiere gestionar el cambio desde Madrid.
Juan Antonio y todos los que son similares a él son mi cliente ideal.
Personas con segunda vivienda lejos de su residencia habitual, que la ponen en alquiler algunos meses del año, acostumbradas a gestiones online, que no requieran su presencia física.
Como acabáis de leer, la mejor forma de definir a vuestro cliente es usando la técnica del storytelling, inventaros una historia que cuente de forma real la vida de vuestro cliente ideal. Historias que pueden (deben) ser pedazos de historias de nuestros clientes reales, que componemos y desarrollamos para imaginar escenarios futuros. Historias que, cuando las utilizamos con nuestros clientes, harán que se reconozcan y entiendan que somos los proveedores idóneos para solucionar sus problemas.
Esa historia cuenta las circunstancias que rodean al cliente, para poder entender cuál es su día a día y cómo se enfrenta a sus problemas, en relación con tu solución.
El mapa de empatía
Para ayudarnos, hay una herramienta muy interesante desarrollada por XPLANE (ahora Dachis Group). Esta herramienta nos puede ayudar a entender mejor a Nuestro Cliente a través de intentar conocer mejor varias facetas de su vida.
En este post trataré de contaros cómo conocer a vuestros clientes y seguir el proceso para completar vuestro mapa de empatía.
Está claro que la típica definición: “hombre de 25 a 40 años, soltero, de clase media” ya no nos sirve.
Sin embargo, para conocer a nuestro cliente, es necesario conocer sus gustos, lo que piensa, cómo actúa y para ello debemos mimetizarnos con el segmento de personas al que pertenece, pensar lo que ellos piensan y sentir lo que ellos sienten.
Para «humanizar» a nuestro cliente ideal, el mapa de empatía divide al cliente en 6 aspectos, preguntas a las que debemos contestar.
Cómo identificar a nuestro cliente ideal en la era de la IA y las nuevas tecnologías
Cuando escribí este artículo, definir al cliente ideal significaba principalmente responder a preguntas como:
- ¿Quién es?
- ¿Qué edad tiene?
- ¿Dónde vive?
- ¿Cuál es su nivel de ingresos?
- ¿Qué necesidades tiene?
- ¿Qué problemas intenta resolver?
- ¿Dónde compra?
- ¿Qué medios utiliza?
- ¿Qué argumentos pueden convencerle?
Estas preguntas siguen siendo válidas.
Pero hoy son insuficientes.
La transformación digital, la inteligencia artificial, el análisis de datos y los nuevos canales de interacción han cambiado radicalmente la forma en que podemos conocer a nuestros clientes.
En 2017 construíamos principalmente un buyer persona.
En 2026 podemos construir un perfil dinámico de comportamiento, intención, contexto y probabilidad de compra.
Y esta diferencia es mucho más importante de lo que parece.
Del buyer persona estático al cliente dinámico
El buyer persona tradicional es una fotografía.
El cliente real es una película.
Podemos saber que nuestro cliente tiene 42 años, vive en Barcelona, trabaja como profesional independiente, tiene determinados ingresos y está interesado en sostenibilidad.
Pero esa información no nos dice necesariamente si hoy está preparado para comprar.
La tecnología permite incorporar nuevas variables:
- qué contenidos consume;
- qué páginas visita;
- cuánto tiempo permanece en ellas;
- qué productos consulta;
- qué compara;
- qué abandona;
- qué busca;
- qué preguntas formula;
- qué campañas generan interacción;
- qué canales utiliza;
- cuándo interactúa;
- con qué frecuencia vuelve;
- qué probabilidad tiene de comprar;
- qué probabilidad tiene de abandonar;
- cuál puede ser su valor futuro;
- qué productos pueden interesarle;
- qué estímulos pueden acelerar su decisión.
Por tanto, el cliente ideal deja de ser exclusivamente un perfil sociodemográfico para convertirse en un modelo de comportamiento e intención.
1. Inteligencia artificial para descubrir patrones de comportamiento
La primera gran transformación es la capacidad de la inteligencia artificial para analizar cantidades de datos que serían imposibles de procesar manualmente.
La IA puede detectar patrones entre variables aparentemente independientes.
Por ejemplo:
Los clientes que consultan tres veces una determinada categoría, leen contenidos relacionados con un problema concreto y regresan después de recibir un email tienen una probabilidad significativamente mayor de comprar.
Ese patrón puede ser prácticamente invisible para un análisis convencional.
La inteligencia artificial permite encontrar correlaciones, segmentar usuarios, identificar comportamientos similares y generar hipótesis sobre qué caracteriza a nuestros mejores clientes.
Esto cambia también la pregunta que debemos hacernos.
Antes:
¿Cómo es nuestro cliente ideal?
Ahora:
¿Qué comportamientos tienen las personas que se convierten en nuestros mejores clientes?
Y posteriormente:
¿Qué personas están empezando a comportarse como ellos?
Esta última pregunta es especialmente interesante.
Porque permite pasar de una estrategia de identificación a una estrategia de detección temprana de oportunidades.
2. Analítica predictiva: identificar quién puede comprar
Una de las grandes evoluciones de las herramientas de analítica es el paso de la información descriptiva a la predicción.
Google Analytics, por ejemplo, incorpora métricas predictivas como:
- probabilidad de compra;
- probabilidad de abandono;
- ingresos previstos.
Estas métricas permiten construir audiencias basadas no solamente en lo que el usuario ha hecho, sino también en lo que probablemente hará.
Google Analytics: métricas predictivas
Esto modifica radicalmente el concepto de segmentación.
Podemos tener:
Segmentación tradicional
Mujeres de 35-45 años interesadas en decoración.
Pero también:
Segmentación predictiva
Usuarios que han mostrado comportamientos asociados a una alta probabilidad de compra durante los próximos días.
La segunda puede ser mucho más útil para una campaña comercial.
El objetivo deja de ser simplemente saber quién es nuestro cliente para identificar quién está acercándose al momento de compra.
3. First-party data: conocer al cliente sin depender exclusivamente de terceros
Otro cambio fundamental es la importancia creciente de los datos propios o first-party data.
Una empresa puede obtener información de:
- su comercio;
- CRM;
- newsletter;
- programa de fidelización;
- aplicación;
- atención al cliente;
- formularios;
- redes sociales;
- campañas;
- historial de compras;
- comportamiento en la web;
- interacciones comerciales;
- eventos y ferias;
- llamadas;
- chats;
- puntos de venta.
La combinación de estas fuentes permite construir una visión mucho más completa del cliente.
El reto ya no es solamente conseguir más datos.
Es conectar los datos que ya tenemos.
Un CRM conectado con marketing automatización, comercio y analítica puede ayudarnos a entender el recorrido completo:
impacto → interacción → interés → consideración → compra → repetición → fidelización → recomendación.
Y aquí aparece una nueva dimensión del buyer persona: el customer inteligencia.
4. CRM + IA: pasar de gestionar clientes a anticiparse a ellos
El CRM tradicional almacenaba información.
El CRM inteligente empieza a interpretarla.
La inteligencia artificial puede ayudar a detectar:
- clientes con riesgo de abandono;
- oportunidades de cross-selling;
- oportunidades de upselling;
- clientes con elevada propensión a comprar;
- cuentas que están perdiendo actividad;
- leads que deberían recibir seguimiento;
- clientes similares a nuestros mejores compradores;
- productos que pueden complementar una compra;
- momentos adecuados para contactar.
Esto es especialmente importante en B2B.
Un cliente empresarial no debe analizarse solamente por su facturación.
Podemos incorporar variables como:
- frecuencia de compra;
- evolución del volumen;
- categorías adquiridas;
- margen;
- potencial;
- número de decisores;
- tiempo desde el último contacto;
- actividad comercial;
- productos que todavía no compra;
- grado de penetración de nuestra oferta;
- probabilidad de renovación;
- riesgo de pérdida.
El buyer persona B2B empieza así a transformarse en un account inteligencia perfil.
5. Social listening: descubrir necesidades antes de que se conviertan en demanda
Las redes sociales también han cambiado nuestra capacidad para conocer al cliente.
Antes preguntábamos directamente al consumidor.
Hoy podemos observar conversaciones espontáneas.
El social listening permite analizar:
- qué problemas aparecen repetidamente;
- qué opiniones existen sobre una categoría;
- qué frustraciones tienen los consumidores;
- qué atributos valoran;
- qué productos comparan;
- qué marcas mencionan;
- qué tendencias emergen;
- qué lenguaje utilizan.
Y esto último es especialmente importante.
Porque el lenguaje que utiliza el consumidor puede ser diferente del lenguaje que utiliza la empresa.
Una empresa puede hablar de:
“soluciones de almacenamiento sostenible”.
Mientras el consumidor puede estar buscando:
“cómo organizar una casa pequeña sin gastar mucho”.
La diferencia entre ambas expresiones puede explicar una parte importante del fracaso de una estrategia de marketing.
Por eso, conocer al cliente también significa aprender a hablar como él.
6. IA generativa: analizar miles de conversaciones
La llegada de la IA generativa añade otra capacidad.
Podemos analizar grandes volúmenes de:
- reseñas;
- comentarios;
- emails;
- transcripciones de llamadas;
- conversaciones de atención al cliente;
- respuestas a encuestas;
- entrevistas;
- chats;
- publicaciones sociales.
La IA puede agrupar estas conversaciones por temas y detectar:
- necesidades;
- objeciones;
- motivaciones;
- frustraciones;
- expectativas;
- preguntas frecuentes;
- argumentos de compra;
- razones de abandono.
Esto permite complementar las investigaciones cualitativas tradicionales.
No significa sustituir las entrevistas.
Significa que podemos analizar muchas más conversaciones y utilizar la investigación humana para profundizar en los patrones que aparecen.
7. Conversacional AI: el cliente también nos está diciendo quién es
ChatGPT, Gemini, Claude y otros asistentes de IA están introduciendo una nueva forma de búsqueda.
El consumidor ya no siempre escribe:
“pintura azul manualidades”.
Puede preguntar:
“Necesito una pintura azul segura para que mi hijo pueda utilizarla en una actividad escolar y que después sea fácil de limpiar.”
La segunda búsqueda contiene mucha más información sobre:
- necesidad;
- contexto;
- preocupación;
- uso;
- restricciones;
- criterios de decisión.
La búsqueda se vuelve conversacional.
Esto significa que las empresas deben empezar a analizar no solamente keywords, sino también intenciones y contextos.
Google está evolucionando precisamente hacia experiencias de búsqueda más conversacionales y asistidas por IA, donde el usuario puede formular preguntas complejas y continuar profundizando en ellas.
Por tanto, para definir nuestro cliente ideal deberíamos preguntarnos:
¿Qué preguntas formularía nuestro cliente a una inteligencia artificial antes de comprar?
Esta pregunta puede descubrir necesidades que un buyer persona convencional no detecta.
8. De las keywords a las intenciones
Durante años, el SEO nos enseñó a pensar en palabras clave.
La IA está obligándonos a pensar en intenciones.
Por ejemplo:
Keyword:
pintura textil
Intención:
quiero personalizar una camiseta y necesito saber qué pintura puedo utilizar y cómo conseguir que no se desprenda después de lavarla.
La segunda información es mucho más rica.
Por eso, una nueva definición del cliente ideal debería incluir:
Problema + contexto + intención + restricciones + criterio de decisión.
Esto permite crear contenidos mucho más relevantes.
9. Customer Journey dinámico
El customer journey tradicional suele representarse como:
Descubrimiento → consideración → decisión → compra → fidelización.
Pero el comportamiento actual es mucho menos lineal.
Un consumidor puede:
- descubrir un producto en TikTok;
- buscar información en Google;
- preguntar a ChatGPT;
- visitar YouTube;
- consultar opiniones;
- comparar precios;
- visitar una tienda física;
- volver a buscar información;
- preguntar a un amigo;
- comprar online;
- publicar una opinión.
El viaje puede empezar y terminar en canales completamente diferentes.
Google describe precisamente esta evolución hacia viajes más fluidos, donde las personas combinan búsqueda, vídeo, redes sociales y compra en ciclos mucho menos lineales.
Por eso, el cliente ideal debe analizarse también desde su comportamiento omnicanal.
10. Personalización en tiempo real
La personalización ha evolucionado desde:
“Hola, David”
hacia experiencias adaptadas al comportamiento.
Por ejemplo:
Un visitante entra en una web.
Consulta tres productos.
Compara dos.
Lee una guía.
Abandona.
Regresa dos días después.
La tecnología puede interpretar esas señales y modificar la experiencia:
- recomendar productos;
- mostrar contenidos diferentes;
- activar un email;
- ofrecer una demostración;
- presentar una promoción;
- priorizar un argumento;
- cambiar el mensaje;
- activar una acción comercial.
La personalización deja así de ser simplemente una cuestión de nombre, edad o ubicación.
Se convierte en personalización contextual.
11. Recomendadores y propensión de compra
Los sistemas de recomendación permiten utilizar el comportamiento histórico para sugerir:
- productos;
- contenidos;
- servicios;
- categorías;
- promociones;
- complementos.
Amazon, Netflix, Spotify o grandes plataformas digitales han convertido esta lógica en una parte esencial de la experiencia de usuario.
Pero el principio es aplicable también a empresas mucho más pequeñas.
La pregunta estratégica es:
¿Qué producto o contenido debería mostrar a este cliente ahora, teniendo en cuenta lo que acaba de hacer?
Esta pregunta transforma la segmentación estática en segmentación contextual.
12. Automatización y marketing automatización
Una vez identificado un patrón de comportamiento, podemos automatizar determinadas respuestas.
Por ejemplo:
Si un usuario descarga una guía
y visita tres veces una categoría
y consulta una ficha de producto
entonces entra en un flujo de contenidos específico.
O:
Si un cliente B2B reduce sus pedidos durante tres meses
entonces se genera una alerta comercial.
O:
Si un cliente compra producto A
y todavía no compra producto B
entonces se activa una campaña de cross-selling.
La tecnología permite convertir el conocimiento del cliente en acciones.
Y aquí aparece una regla fundamental:
Los datos solo tienen valor cuando permiten tomar mejores decisiones.
13. Retail Media y datos de comportamiento en el punto de venta
En retail, la transformación es todavía mayor.
Los minoristas disponen de información sobre:
- cesta de compra;
- frecuencia;
- promociones;
- categorías;
- sensibilidad al precio;
- comportamiento online;
- búsquedas;
- productos vistos;
- disponibilidad;
- ubicación;
- comportamiento en comercio.
Esto permite a las marcas pasar de campañas basadas exclusivamente en audiencias generales a campañas basadas en comportamientos de compra reales.
Para una marca que vende a través de retail, esto significa que el concepto de cliente ideal debe dividirse en diferentes perfiles:
Consumidor → comprador → prescriptor → retailer → categoría → decisor de compra.
No todos tienen la misma información, la misma necesidad ni el mismo proceso de decisión.
14. Inteligencia artificial y comercio conversacional
La siguiente evolución es todavía más disruptiva.
El consumidor puede delegar parte de la búsqueda y selección de productos en un asistente de IA.
En lugar de:
“Voy a buscar una mochila.”
puede pedir:
“Busca una mochila para un viaje de cinco días, ligera, resistente al agua, que pueda llevar como equipaje de cabina y que cueste menos de 150 euros.”
El asistente puede comparar alternativas y ayudar a tomar la decisión.
Esto significa que las marcas tienen un nuevo intermediario:
la inteligencia artificial que recomienda productos.
Google ya está desarrollando experiencias de compra asistidas por IA y herramientas para comprender cómo se descubren productos en AI Overviews, AI Mode y Gemini.
Y también están apareciendo soluciones orientadas a agentes de compra capaces de intervenir directamente en experiencias comerciales.
Por tanto, una nueva pregunta para nuestro buyer persona debería ser:
¿Qué tendría que saber una inteligencia artificial para recomendar nuestra marca a nuestro cliente ideal?
Esta pregunta abre una nueva dimensión del marketing.
15. El cliente ideal también debe ser visible para las máquinas
Durante años optimizamos nuestros contenidos para que los encontraran las personas y los buscadores.
Ahora debemos conseguir que también sean:
- comprensibles;
- estructurados;
- verificables;
- citables;
- contextualizables;
- interpretables por sistemas de inteligencia artificial.
La información sobre productos, servicios, precios, características, usos, certificaciones y ventajas debe estar correctamente estructurada.
La web deja de ser solamente un escaparate.
Se convierte también en una fuente de conocimiento para los sistemas de IA.
La estructura técnica, la velocidad, la accesibilidad y los datos estructurados adquieren así una importancia adicional para la visibilidad en las nuevas experiencias de búsqueda.
16. Privacidad, consentimiento y confianza
Toda esta evolución tiene una condición fundamental:
no todo lo técnicamente posible es necesariamente aceptable.
La utilización de datos personales debe estar acompañada de:
- transparencia;
- consentimiento cuando sea necesario;
- seguridad;
- minimización de datos;
- cumplimiento normativo;
- control por parte del usuario;
- explicación de determinadas decisiones automatizadas.
La personalización excesiva puede generar el efecto contrario al deseado.
Cuando el consumidor siente que una marca “sabe demasiado” sobre él, la personalización puede transformarse en sensación de vigilancia.
La investigación reciente sobre personalización mediante IA destaca precisamente la importancia de equilibrar personalización, confianza y preocupación por la privacidad.
Por eso, el objetivo no debe ser:
“saberlo todo sobre el cliente”.
Debe ser:
“utilizar responsablemente la información necesaria para ofrecerle una experiencia mejor”.
Un nuevo modelo para definir al cliente ideal
Con todas estas tecnologías, propongo actualizar el ejercicio tradicional de buyer persona.
En lugar de limitarlo a variables demográficas, podemos construir una ficha mucho más completa:
1. Perfil
- Edad
- Ubicación
- Profesión
- Situación familiar
- Nivel socioeconómico
2. Necesidad
- ¿Qué problema tiene?
- ¿Qué necesidad intenta resolver?
- ¿Qué resultado busca?
3. Contexto
- ¿Cuándo aparece la necesidad?
- ¿En qué situación?
- ¿Con qué urgencia?
4. Comportamiento
- ¿Qué busca?
- ¿Qué compara?
- ¿Qué contenidos consume?
- ¿Qué canales utiliza?
- ¿Cómo compra?
5. Intención
- ¿Está descubriendo?
- ¿Está investigando?
- ¿Está comparando?
- ¿Está preparado para comprar?
6. Señales digitales
- Visitas
- búsquedas
- clics
- descargas
- consultas
- compras
- frecuencia
- recurrencia
7. Señales predictivas
- Probabilidad de compra
- Riesgo de abandono
- Valor potencial
- Probabilidad de respuesta
8. Motivaciones
- ¿Qué le mueve?
- ¿Qué quiere conseguir?
- ¿Qué emociones intervienen?
9. Barreras
- Precio
- confianza
- riesgo
- complejidad
- disponibilidad
- desconocimiento
10. Influencias
- Familia
- amigos
- expertos
- influencers
- minoristas
- opiniones
- inteligencia artificial
11. Tecnología
- ¿Qué plataformas utiliza?
- ¿Busca en Google?
- ¿Utiliza TikTok?
- ¿Consulta YouTube?
- ¿Pregunta a ChatGPT?
- ¿Utiliza asistentes de IA?
12. Relación con la marca
- ¿Nos conoce?
- ¿Nos considera?
- ¿Nos ha comprado?
- ¿Repite?
- ¿Nos recomienda?
Del Buyer Persona al AI Customer Profile
Podemos resumir toda esta evolución en cuatro generaciones:
Buyer Persona 1.0
¿Quién es?
Buyer Persona 2.0
¿Qué necesita y por qué compra?
Customer Intelligence 3.0
¿Cómo se comporta y qué señales nos proporciona?
AI Customer Profile 4.0
¿Qué está intentando conseguir, qué comportamiento está mostrando, qué probabilidad tiene de realizar una determinada acción y qué experiencia deberíamos ofrecerle ahora?
Esta última perspectiva no sustituye al buyer persona.
Lo convierte en un sistema vivo.
El nuevo ejercicio para identificar al cliente ideal
Si tuviera que actualizar hoy el ejercicio propuesto en este artículo, añadiría cinco preguntas:
Pregunta 1
¿Qué comportamiento diferencia a nuestros mejores clientes del resto?
Pregunta 2
¿Qué señales aparecen antes de que un cliente compre?
Pregunta 3
¿Qué preguntas formula nuestro cliente antes de decidir?
Pregunta 4
¿Qué datos tenemos que nos permiten anticipar sus necesidades?
Pregunta 5
¿Qué tendría que saber una IA para recomendar nuestra marca a ese cliente?
Las respuestas a estas cinco preguntas pueden ser más valiosas que una descripción demográfica de varias páginas.
La verdadera revolución: pasar de conocer al cliente a anticiparse a él
La tecnología no elimina la necesidad de conocer al cliente.
La hace todavía más importante.
La diferencia es que hoy podemos combinar:
investigación cualitativa + datos propios + analítica + IA + comportamiento + intención + predicción + automatización.
El resultado es una visión mucho más completa.
Pero existe un riesgo.
Podemos disponer de miles de datos y seguir sin entender al cliente.
Porque conocer al cliente no consiste en acumular información.
Consiste en comprender: qué quiere conseguir, qué problema intenta resolver, qué le preocupa, qué le impide comprar y qué señales nos indican que está preparado para actuar.
La tecnología nos proporciona nuevas herramientas.
La estrategia sigue dependiendo de nuestra capacidad para interpretar esas señales.
Y quizá esta sea la principal actualización que debemos hacer al concepto de cliente ideal:
Nuestro cliente ideal ya no es solamente la persona que encaja en nuestro perfil. Es la persona que tiene una necesidad que podemos resolver, que valora nuestra propuesta y cuyo comportamiento indica que existe una posibilidad real de relación comercial.
En definitiva:
no se trata de encontrar al cliente ideal.
Se trata de identificar qué características, necesidades, comportamientos e intenciones tienen las personas que más valor pueden encontrar en nuestra propuesta de valor y utilizar la tecnología para detectarlas, comprenderlas y acompañarlas de manera responsable.
Ese es el paso del buyer persona estático al cliente inteligente y dinámico.
Los 8 pasos para implementar tu Mapa de empatía
PASO 1 Definición de la idea de negocio en el mapa de empatía.
Queremos abrir un restaurante con menús especiales para personas veganas (aficionadas a la vida sana), que trabajan o estudian y que llevan una dieta concreta. Además, ofrecer la posibilidad de entregas de menús diarios a quien lo solicite por teléfono.
PASO 2 Definición del segmento de cliente (Cliente Ideal).
Con esta idea de negocio y la definición de nuestro segmento de clientes ideales, es hora de emplear el mapa de empatía para descubrir qué se esconde realmente detrás de lo que llamamos “Cliente ideal”.
El mapa nos muestra cuatro apartados que nos ayudarán a caracterizar a nuestro cliente. Donde ahora solo tenemos un vago concepto de nuestro cliente, gracias al mapa de empatía tendremos un perfil profundo del mismo. Lo aconsejable es tener un lienzo del mapa de empatía impreso en formato A1, para poder pegar, despegar post it y modificarlo en base al conocimiento que vayamos consiguiendo de nuestro cliente.
En las formaciones y taller donde empleo el mapa de empatía, me gusta poner un nombre concreto a la persona. Para este ejemplo, a la persona que tenemos en mente, le llamaremos Laura, 35 años, soltera, trabaja en un despacho de abogado y es vegana.
PASO 3 ¿Qué piensa y siente Lara?
- Laura es una persona a la que le gusta cuidar su aspecto físico y salud y cree firmemente que a través de la alimentación saludable y algo de deporte lo puede conseguir.
- Tener buena salud es importante para ella, porque la alimentación sana y el deporte la motivan y le hacen sentirse mejor.
- Es una persona metódica, a la que le gusta seguir cierta rutina diaria.
- Le preocupa que no pueda seguir su dieta cuando sale a comer con sus amigos o compañeros/as de trabajo.
- No se desplaza a la hora de comer porque hasta ahora no ha encontrado un restaurante que le ofrezca menús equilibrados y veganos.
PASO 4 Imaginamos y luego descubrimos ¿Qué ve Laura?
- Laura ve que sus compañeras/os que no cuidan su alimentación y no hacen deporte están menos saludables que ella.
- La oferta del mercado para veganos no es amplia.
- En su entorno, sus amigos también son deportistas y se preocupan por su alimentación y por realizar algún tipo de ejercicio.
PASO 5 ¿Qué oye Laura? a sus círculos
- Laura oye que las personas se quejan porque han engordado, pero siguen alimentándose de la misma manera.
- Oye a sus amigos hablar sobre restaurantes y dietas.
- Le comentan que está en forma y le preguntan cómo lo hace.
- Escucha a otros que no hacen deporte ni se alimentan bien y no le gusta.
PASO 6 ¿Qué dice y hace?
- A Laura le gusta explicar qué dietas y ejercicios hace.
- Si va a un restaurante donde ha podido comer lo que quería y estaba a su gusto de acuerdo a su dieta, lo recomienda a sus amigos.
- Cuida su aspecto.
- Hace deporte: va al gimnasio, hace crossfit y sale a correr.
- Disfruta saliendo por ahí con sus amigos.
PASO 7 ¿Qué esfuerzos, miedos, frustraciones y obstáculos encuentra Laura? a la hora de satisfacer sus necesidades
- No le resulta fácil encontrar un restaurante donde sentirse a gusto.
- Le frustra tener que comer a toda prisa porque tiene poco tiempo los días laborables.
- Le importa no perder su salud y bienestar.
PASO 8 Qué es lo que motiva a Laura. Deseos, necesidades, medida del éxito, obstáculos superados.
- A Laura le motiva seguir su plan de alimentación y ejercicio, porque le hace sentirse mejor.
- Elimina el estrés con la alimentación y el deporte.
- Le gusta superar sus límites y se marca retos con frecuencia.
Como veis, el mapa de empatía es una herramienta que te permitirá anotar todas estas características de tu cliente, ir apuntando las novedades y los cambios, tener siempre una persona concreta a quien dirigir tu oferta de productos. En el ejemplo del restaurante, es mucho más sencillo ofrecer un menú que cubra las necesidades de Laura, donde incluso se le puede enviar la propuesta por correo a su oficina y que ella encargue el menú, que ofrecer algo para un cliente genérico que no sabemos exactamente quién es, qué hace, ni qué quiere hacer.
He desarrollado formación, workshops y metodologías de integración basadas en el concepto de mapa de empatía.
Si tienes un negocio, empresa o idea de proyecto emprendedor, te animas a que te ayude a desarrollar el mapa de empatía para caracterizar a tu cliente o Buyer Personas?
Análisis del comportamiento del cliente
Sea como sean nuestros compradores todos los clientes del mundo siguen un mismo progreso a la hora de convertirse en clientes.
Vamos a dibujar el embudo de ventas para entender el comportamiento del cliente y asociamos las fases del proceso de compra
| Embudo de ventas | Proceso de Compra |
 | TOFU
MOFU:
BOFU
|
Tabla para identificar a nuestro cliente ideal (uno por cada tipología de buyer)
| ¿Cómo lo llamamos? Piensa ponerle un nombre lo hace más real |
| ¿Dónde trabaja? Sector, perfil, tipología |
| ¿Qué cargo tiene o ha tenido? |
| ¿Cómo se imagina su día a día en el trabajo? |
| ¿Qué nivel de estudio tiene? |
| ¿Conoce tu producto? ¿Cómo? ¿A qué nivel? |
| ¿Qué más sabes de él? Aficiones, situación familiar, a qué dedica el tiempo libre, etc |
| Edad |
| Género (si es relevante) |
| Qué ingresos tiene |
| Donde vive |
| ¿Qué tipo de sitios web visitas, cómo y cuánto te conectas a internet? |
| ¿Utilizas las redes sociales? ¿Cuales? ¿Por qué? |
| ¿Cuáles son sus deseos y aspiraciones personales? |
| ¿Cuáles son sus deseos y aspiraciones profesionales? |
| ¿Qué desea resolver en su vida? (tiempo libre, vida familiar, calidad de vida, futuro, etc.) |
| ¿Qué desea resolver a nivel profesional? (temas económicos, carrera, relaciones con sus superiores, etc.) |
| Explícale cómo podemos ayudarle a resolver sus problemas, o cómo cumplimos sus expectativas. |
| ¿Qué términos emplea esta persona para buscar soluciones a sus problemas? |
| ¿Sabe que nosotros tenemos una solución que puede resolver sus problemas? |
| ¿Ya compra nuestras soluciones? |
| Dónde busca información (Google, redes sociales, IA; conocidos, prescriptores, foros, etc.) |
| ¿Ya has podido presentar tu solución a clientes? Que han comentado. Apunta alguna frase o comentario. |
| ¿Cuáles son las principales objeciones que podría expresar a tus soluciones? |
| Ahora, visto todo lo que has entendido sobre este cliente, desarrolla un argumento de ventas (tipo elevator pitch) en el cual explicas a este cliente ideal tu solución. |
| Y si te imaginas que estás hablando con este cliente, ¿qué crees que te preguntaría? |
Tabla para Recopilación de las principales Keywords (por cada tipología de buyer)
Recopilar e identificar las principales Keyword que emplean nuestros compradores en cada fase del proceso de compra es la base para reconocerlos en el mercado real. Por ello es muy importante hacer este ejercicio. Cuantas más palabras clave soy capaz de identificar con antelación, más fácil será el proceso de captación de clientes.
| Buyer | TOFU | MOFU | BOFI |
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