El análisis de datos de clientes es la práctica de recopilar y examinar información sobre sus clientes, desde el comportamiento en el sitio web y el historial de compras hasta sus preferencias y respuestas a encuestas, con el fin de tomar decisiones de negocio más inteligentes.
En esta guía descubrirá cómo analizar datos de clientes usando métodos confiables y compatibles con la privacidad y cómo transformar esos conocimientos en crecimiento para su negocio. Exploraremos los tipos de datos de clientes con los que puede trabajar, las métricas clave a seguir y las herramientas que ayudan a recopilar, almacenar, visualizar y aprovechar estos conocimientos para su crecimiento.
Qué es el análisis de datos de clientes
El análisis de datos de clientes (a menudo llamado simplemente customer analytics) significa recopilar y estudiar de forma sistemática datos sobre el comportamiento, la demografía y las opiniones de sus clientes para identificar patrones y oportunidades de negocio.En la práctica, esto puede incluir analizar qué campañas de marketing atraen clientes de alto valor, qué productos son los más populares y qué factores impulsan compras repetidas o abandono.
Por ejemplo, Spotify analiza el historial de escucha y los “me gusta” de cada usuario para crear listas de reproducción personalizadas, lo que aumenta el engagement y la retención.
Al comprender estos patrones, usted puede optimizar su contenido, campañas y ofertas de productos para obtener mejores resultados. En pocas palabras, el análisis de clientes convierte los datos en bruto (clics, formularios enviados, compras) en insights que usted y su equipo pueden transformar en acciones. Estos son los llamados customer insights: patrones y motivaciones detrás del comportamiento que ayudan a mejorar la experiencia del cliente y los resultados del negocio.
Tipos de datos de clientes (con ejemplos)
Los datos de clientes suelen clasificarse según su origen y propiedad. Hay tres tipos principales de datos de clientes, que veremos a continuación.
Datos de primera parte (First-party data)
Es la información que usted recopila directamente de sus clientes y audiencia en sus propios canales (su sitio web o aplicación). Ejemplos: analítica web (páginas vistas, clics, duración de sesión), historial de compras, suscripciones al boletín, eventos dentro de la app y encuestas de clientes. Los datos de primera parte son los más valiosos y confiables porque usted controla su calidad. Sabe exactamente cómo se recogieron y puede asegurarse de que cumplan con las normativas de privacidad.
Un tipo especialmente valioso de datos de primera parte es el recopilado a través de encuestas o sondeos. Su importancia se basa en la intención del cliente de compartir sus opiniones y mejorar su experiencia con usted.
Para recopilar este tipo de datos, ofrezca beneficios claros para el usuario (descuentos, contenido útil) y formas fáciles de compartir su experiencia mediante encuestas cortas con preguntas simples de opción múltiple en lugar de abiertas.
Para aprovechar al máximo los datos de primera parte, comience por lo básico: recójalos con consentimiento claro, almacénelos en un sistema centralizado como una plataforma de gestión de relaciones con clientes (CRM) o una plataforma de datos de clientes (CDP) y manténgalos precisos y actualizados. Para más detalles, consulte nuestra guía sobre datos de primera parte.
Datos de segunda parte (Second-party data)
Básicamente es el dato de la primera parte de otra empresa que usted obtiene mediante una colaboración o compra directa. Por ejemplo, una plataforma de retail podría venderle información sobre usuarios que compraron ciertos productos. Dado que proviene de una fuente conocida, puede confiar más en su calidad, pero aún así necesita validarlo, almacenarlo de forma segura y limpiarlo antes de usarlo. Así, si adquiere una lista de clientes de un socio, elimine duplicados y asegúrese de que respete sus políticas de privacidad antes de integrarla en su análisis.
Datos de tercera parte (Third-party data)
Son datos recopilados por una fuente externa y vendidos de forma masiva. Por ejemplo, una lista de usuarios segmentados por edad, ingresos o intereses, comprada a data brokers como Acxiom o Nielsen.
Los datos de tercera parte pueden ayudar a cubrir lagunas en sus datos de primera o segunda parte, pero tienen puntos débiles: usted no sabe exactamente cómo ni dónde se recogieron, y puede que no cumplan con GDPR o CCPA.
En la práctica, muchas empresas están dejando de depender tanto de los datos de terceros debido a los requisitos de privacidad.
Tipos de datos de clientes
Métricas clave para el análisis de datos de clientes
Al analizar datos de clientes, concéntrese en métricas que le indiquen información sobre adquisición, ingresos, engagement y lealtad. Las métricas clave incluyen:
Costo de adquisición de clientes (CAC)
El CAC muestra cuánto gasta para convertir un lead en cliente.
Cómo calcularlo:
Fórmula de cálculo del CAC
Lo que se aprende de ello: un CAC en aumento puede indicar baja calidad de leads o una desalineación entre marketing y ventas.
Tasa de abandono (Churn rate)
La tasa de abandono muestra cuántos clientes se van durante un período determinado.
Cómo calcularla:
Churn rate calculation formula
Lo que se aprende de ello: siga la tasa de abandono para identificar tendencias como caídas después de la compra o temporadas bajas.
Tasa de retención
La tasa de retención muestra cuántos clientes siguen regresando con el tiempo.
Cómo calcularla:
Fórmula para calcular la tasa de retención
Lo que se aprende de ello: la tasa de retención muestra qué tan bien mantiene a sus clientes a lo largo del tiempo. Una mayor retención significa ingresos más predecibles y relaciones más sólidas con los clientes.
Valor de vida del cliente (LTV)
El LTV muestra cuánto ingreso aporta un cliente durante el tiempo que permanece con usted.
Cómo calcularlo:
Fórmula de cálculo del LTV
Lo que se aprende de ello: el LTV estima cuánto ingreso puede esperar de un cliente durante el tiempo que permanezca con su marca. Un buen punto de referencia es un LTV de al menos 3 veces su CAC.
Net Promoter Score (NPS)
El NPS se basa en una pregunta: “¿Qué probabilidad hay de que nos recomiende a un amigo o colega?” (escala de 0 a 10)
Después los clientes se agrupan en:
Promotores (9–10): Clientes felices y leales
Pasivos (7–8): Satisfechos pero no entusiasmados
Detractores (0–6): Descontentos, pueden irse o quejarse
Cómo calcularlo:
Fórmula de cálculo del NPS
Lo que se aprende de ello: si su NPS baja, a menudo significa que algo está frustrando a sus clientes y puede llevar a abandono si no hace nada al respecto.
Customer Satisfaction (CSAT)
El CSAT se basa en una pregunta realizada después de una compra o interacción con soporte: “¿Qué tan satisfecho estuvo?” (escala de 1 a 5 o de 1 a 10)
Los clientes que dan puntuaciones altas (4–5 de 5, o 9–10 de 10) se consideran satisfechos.
Cómo calcularlo:
Fórmula de cálculo del CSAT
Lo que se aprende de ello: al igual que el NPS, el CSAT le ayuda a detectar problemas con el servicio, soporte o calidad del producto antes de que los clientes se den de baja.
Valor promedio de pedido (AOV)
El AOV le ayuda a entender cuánto valor aporta cada compra a su negocio.
Cómo calcularlo:
Fórmula de cálculo del AOV
Lo que se aprende de ello: si el AOV está aumentando, podría significar que su marketing atrae compras de mayor valor.
Ingreso promedio por usuario (ARPU)
El ARPU muestra el ingreso promedio que recibe de cada cliente.
Cómo calcularlo:
Fórmula de cálculo del ARPU
Lo que se aprende de ello: un ARPU en aumento significa que su estrategia de precios o ventas adicionales está animando a los clientes a gastar más por compra.
Tasa de conversión
La tasa de conversión muestra qué tan efectivo es su sitio web o campaña para convertir visitantes en clientes.
Cómo calcularla:
Fórmula para calcular la tasa de conversión
Lo que necesita saber: una alta tasa de conversión muestra que sus esfuerzos están convirtiendo visitantes en clientes, mientras que una baja indica la necesidad de revisar y optimizar su estrategia de análisis de clientes.
Ahora veamos cómo recopilar y estudiar datos de clientes para convertirlos en métricas accionables y hacer crecer su negocio.
Cómo recopilar datos de clientes y cumplir con la privacidad
Recopilar datos de clientes hoy en día es imposible sin seguir las recomendaciones sobre la privacidad de los usuarios. Siga estos pasos y directrices:
Obtenga un consentimiento claro cuando sea necesario: siempre sea transparente sobre la recopilación de datos. En el EEE, California, Canadá y Brasil, debe contar con el consentimiento de los usuarios para recopilar sus datos, por lo que debe mostrar un banner de cookies solicitando a los usuarios que acepten. Recuerde: el 75 % de los consumidores dice que no comprará a empresas en las que no confía para manejar sus datos.
Priorice los datos de primera parte: configure sus herramientas de análisis para usar cookies de primera parte establecidas en su propio dominio en lugar de depender de cookies de terceros. Por ejemplo, en Google Tag Manager (GTM), asegúrese de que su etiqueta de Google Analytics 4 (GA4) use su sitio web como Cookie Domain.
Use Google Tag Manager para el seguimiento: en Google Tag Manager puede crear “etiquetas” para rastrear acciones en su sitio web. Por ejemplo, haga clic en Tags → New → GA4 Configuration para añadir una etiqueta de Google Analytics. Luego, configure un disparador como “Page View” o “Form Submission” para decidir cuándo rastrear esas acciones.
Use server-side tracking: el server-side tracking envía los datos de su sitio web a través de un servidor separado, como Stape, antes de llegar a herramientas como GA4. Esto le permite controlar qué datos se envían y proteger información sensible. También ayuda a evitar bloqueadores de anuncios y la IntelligentTracking Prevention (ITP) de Safari, que limita la duración de las cookies. Para configurarlo, cree un contenedor de Google Tag Manager server-side con Stape y conéctelo a GA4.
Extienda la duración de las cookies: los navegadores modernos limitan la duración de las cookies por motivos de privacidad (por ejemplo, limitándolas a 7 días). Para resolverlo y seguir cumpliendo, use el power-up Cookie Keeper de Stape. Este establece una “cookie maestra” de primera parte en su sitio y, si alguna cookie estándar de marketing (como GA4 o Google Ads) expira o se elimina, Cookie Keeper la restaura usando el ID de la cookie maestra. Así se garantiza la continuidad de la sesión y se preserva la atribución incluso bajo reglas estrictas de ITP.
Implemente Conversions API y el modo de privacidad: use Google Consent Mode a través de GTM para gestionar las preferencias de privacidad de los usuarios. Si un usuario no permitió un seguimiento detallado, Consent Mode de Google asegura que solo se recopilen datos básicos, como vistas de página, de forma limitada. Después, puede configurar la Conversions API (CAPI) de Meta para enviar eventos de conversión (como registros, add to cart o compras) directamente desde su servidor a Facebook. CAPI ayuda a vincular la información de compra con el perfil correcto sin depender de cookies. Al usar ambas, garantiza el cumplimiento de privacidad primero, y al mismo tiempo puede rastrear y enviar datos de conversión con precisión. Además de Facebook, muchas otras plataformas tienen su propia API, como TikTok, Snapchat, LinkedIn, etc.
Siguiendo estas recomendaciones, usted podrá recopilar datos de clientes garantizando el cumplimiento de la privacidad. Priorice la transparencia, use datos de primera parte y adopte herramientas avanzadas como el server-side tracking (por ejemplo, con Stape) y Conversions API para mantenerse legalmente conforme y conservar datos limpios y correctos.
Cómo almacenar datos de clientes de forma segura y legal
Una vez recopilados, sus datos de clientes deben estar protegidos. Manténgalos seguros, respaldados y en cumplimiento:
Encrypt data in transit and at rest: use HTTPS (TLS) for all data collection and API calls. Store data in encrypted databases or cloud storage. Leading providers do this by default, for example, Microsoft Azure uses BitLocker and DM-Crypt to encrypt customer data at rest, and encrypts data in transit via IPsec and TLS. By using reputable cloud platforms (AWS, Google Cloud, Azure), you are guaranteed security and compliance certifications.
Control access strictly: grant each employee or system the minimum data access they need. Use role-based access controls (RBAC) so that only certain teams can view personally identifiable information (PII) such as names, addresses, bank information. Always enable multi-factor authentication on analytics and database accounts. Track and record who accesses your system and regularly review permissions.
Anonymize or pseudonymize personal data: never store raw personal identifiers unless absolutely needed. If you do need to keep names or emails, hash or encrypt them. GA4, for example, allows you to send a user ID, but you should hash any email or phone number. As mentioned above, a server-side container lets you hash PII before forwarding to prevent any unintended leaks.
Follow retention policies: only keep data as long as you need. GA4's default retention period is 2 months (you can extend it to 14 months in Admin → Data Settings).
Both GDPR and CCPA require that users can request the deletion of their personal data, and businesses must comply within specific time limits (e.g., 30 days for CCPA). Ensure your processes are in place to handle such requests in compliance with these regulations.
Conduct regular backups and audits: back up your customer data (in encrypted form) and test your recovery process.
You can significantly reduce the risk of breaches, and customers are more likely to share accurate information if they feel it's safe.
Best tools for customer data analytics
Once you have a data collection and security plan in place, it’s time to choose the right tools to analyze your data. Here are some of the most commonly used ones for customer data insights:
GA4 + GTM: GA4 is the modern web/mobile analytics standard for analyzing customer events. Tag Manager lets you deploy a GA4 tag with one line of code added to your site or app. In GA4, you can analyze traffic and funnel conversions and even integrate it with BigQuery for raw data access. Learn more about how to set up GA4 tracking with a server-side Google Tag Manager container.
Server-side GTM (with Stape) and Gateways: a server GTM container (such as the one hosted by Stape) is a key tool for first-party tracking and privacy compliance. Stape also offers Gateways for platforms such as Meta, TikTok, and Snapchat, as well as Signals Gateway to send clean, first-party data to advertising platforms.
CDPs and CRMs: tools like Segment, Tealium, or mParticle can aggregate customer data from multiple sources (website, CRM, email, etc.) into unified profiles. Many businesses use a CRM (HubSpot, Zoho) as their central customer database. For example, HubSpot itself collects customer info, purchases, and engagement, which you can sync with GA4 or other analytics. These platforms often have built-in dashboards and allow you to analyze customer segments or trigger campaigns.
Business Intelligence and Visualization tools: once data is collected, BI tools help analyze it. Popular choices include Google Looker Studio (formerly Data Studio) for free dashboards, Microsoft Power BI, and Tableau. We will describe them in more detail further in the article.
Specialized analytics platforms: for product or marketing analytics, tools like Mixpanel or Amplitude can track little user actions (not just page views), enabling detailed client data analysis. For example, Mixpanel captures every click, swipe, or event in web/mobile apps.
Data integration/ETL tools: services like Fivetran, Zapier, or cloud-native dataflows can sync data between systems (e.g., pushing CRM leads into a data warehouse). Also, BigQuery or Snowflake are common for storing large customer datasets in the cloud, where you can run SQL queries or machine learning models.
Each tool serves a purpose: use GA4 and server GTM to capture events, a CDP/CRM for storing profiles, and BI tools for analyzing customer data and reporting. You want to make sure data flows between tools, such as GA4 exporting to BigQuery.
Tools to use image
How to use customer data in your marketing strategy
Now that you have your data and tools ready, it's time to use the insights to optimize your marketing:
Segmentation and personalization: divide customers into groups based on behavior or demographics and create content for each. For example, you could have one segment of budget shoppers and another of tech enthusiasts. By understanding these groups, you can write messages that speak to each of them.
Improve targeted ads: retarget visitors who viewed specific products by showing them relevant ads. For a more detailed explanation, see our Targeted Advertisingarticle.
Campaign attribution and budgeting: track each step a customer takes to see which channels are most effective and where to spend your budget. For example, social ads might attract attention, while email campaigns close the sale.
Retention and loyalty initiatives: if your data shows a loyal customer hasn't purchased or used your product in a while, you might send a personal check-in or special offer. You can also analyze satisfaction survey results or NPS scores in segments to improve your product or service.
Continuous testing and optimization: treat customer data as ongoing feedback. A/B test landing pages, email copy, and offers, then use customer data analytics to see which one wins. For example, you might discover that personalized subject lines increase email open rates or that mobile users prefer shorter checkout flows.
Customer data is your key tool for better marketing. It helps you understand your audience, personalize your approach, and reach the right people with the right message.
Top tools for customer data visualization
Visualizing customer data makes insights clear and actionable. Popular visualization tools include:
Looker Studio (Google Data Studio): a free, cloud-based dashboard tool integrated with Google products. It lets you pull in data from GA4, Google Sheets, BigQuery, and more.
Tableau Desktop / Tableau Cloud: Tableau is great at complex, dynamic dashboards that analysts can explore.
Microsoft Power BI: Power BI offers interactive reports and Excel connectivity, which is great for organizations already using Microsoft products.
Other options: tools like Grafana (for real-time dashboards), Qlik Sense, or even charting libraries (D3.js, Chart.js) for custom embeds. For smaller teams, even Excel or Google Sheets (read our article on how to write data from server GTM to Google Sheets) will do the trick.
Regardless of which tool you use, good visualization means clearly showing the right metrics (e.g., a retention curve or funnel chart) and updating them regularly. Well-organised dashboards help all teams in your company understand customer behavior quickly and take action.
Benefits of in-depth customer data analytics and visualization
Investing in detailed customer analytics and visualization can change a lot for your company:
Data-driven decisions: analyze your data to see what actually encourages repeat purchases or drop in retention.
Personalization and higher revenue: use purchase history and preference data to recommend products and increase customer satisfaction and conversions. Personalization also brings loyalty. If customers feel seen, they come back.
Improved customer retention and loyalty: segment your data to see early signs that users with specific usage patterns are likely to churn, so you can re-engage them before it’s too late.
Higher return on investment (ROI) and market advantage: companies that take customer analytics seriously get higher profitability. They quickly learn what marketing channels and strategies work best, so they manage budgets more effectively.
Cross-team alignment: when everyone, from marketing to product to customer success, looks at the same charts and reports, teams can collaborate on improvement.
Faster iteration and innovation: with data analytics, you can quickly test new ideas (campaign variations, pricing tests, etc.) and see what moves your clients.
In short, deep customer analytics and clear visualization keep you agile and customer-centric. Every insight becomes an opportunity.
📚For more on how data can be used for your business, have a look at Stape’s Digital Marketing Analytics article.
FAQs
How can I integrate customer data analytics with my CRM system?
Most CRMs (like HubSpot, Salesforce) have built-in analytics and data export options. You can integrate them by syncing unique identifiers, such as email or user ID, to connect CRM events (like new leads or purchases) with Google Analytics.
Stape makes this process even easier by offering server-side tracking through GTM. By using Stape, you can send CRM data, such as lead or purchase information, directly to Google Analytics while ensuring data privacy and compliance.
Stape’s server-side tracking makes it easier to connect CRM data with your analytics, giving you a clearer picture of your customer journey without relying on browser cookies. This helps ensure that your data is accurate and consistent across platforms.
What is an example of customer analytics?
Imagine an eCommerce store tracks customer purchases and browsing. They see a segment of customers who buy baby products and frequently read parenting blog posts. Using this insight, they send personalized emails promoting strollers and toys to that segment.
What industries benefit the most from customer data analytics?
Any industry that serves consumers or businesses can benefit from customer data insights. Retail and eCommerce use customer data to personalize shopping. Telecom and SaaS companies use customer data to reduce churn and upsell.
By using privacy-respecting, first-party data and focusing on key metrics, you’ll make informed marketing decisions and grow your business.
Want to start on the server side?Register now!
🍽️ Tabla de contenido:
Suscríbase para recibir actualizaciones:
¡Sin spam!
Maryna Semidubarska
Author
Maryna es una gestora de contenido con experiencia en GTM y GA4. Crea contenido claro y atractivo que ayuda a las empresas a optimizar el seguimiento y mejorar la analítica para obtener mejores result
Comentarios
Pruebe Stape para todo del lado del servidor¡ahora mismo!
Comentarios