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Determinar el Journey de tu público objetivo

Cuando tenemos un ecommerce, y queremos vender algún producto o servicio a nuestros usuarios, uno de los factores más determinantes será definir el customer journey, es decir, todas aquellas acciones desde que nuestro cliente interactúa con nosotros (ya sea a través de anuncios, entrando a la tienda online,…) hasta que realiza su última acción. Por supuesto, nuestro objetivo deberá ser maximizar el rendimiento de este customer journey, que se traduce en aumentar el tiempo de vida de nuestro cliente, maximizar los beneficios que este cliente nos genera, y aportarles la máxima satisfacción posible a lo largo de todo el proceso.

De esta forma, un customer journey bien definido debe contemplar cómo piensa y se comporta el usuario cuando navega por nuestra tienda online, desde que aterriza hasta que la abandona (tanto si genera conversiones, como si no lo hace). Comprender todo el recorrido que realiza, de qué forma lo hace, o analizar sus puntos críticos y puntos de fuga son elementos de vital importancia a la hora de definir estrategias que nos ayuden a retener y convencer al usuario de realizar conversiones.

Acciones como localizar las landings de aterrizaje y de salida nos ayudan a comprender de dónde viene y a dónde va nuestro usuario, pero necesitamos visualizar con datos precisos qué factores han intervenido durante todo el customer journey que pueden hacer que nuestro usuario haya perdido el interés o haya llamado su atención para tener insights que nos ayuden a mejorar la experiencia de usuario y maximizar los resultados.

En este artículo, exploraremos cómo definir el customer journey realizando estrategias personalizadas en función del funnel de conversión en el que se encuentra el usuario.

¿Y por qué necesitamos tener un journey actualizado? Aquí tenemos los principales beneficios de tener el customer journey de nuestros usuarios cuidadosamente definidos:

• Es útil para poder segmentar y clasificar los usuarios que acceden a la plataforma para realizar estrategias por cada una de las audiencias detectadas.
• Mejora los procesos de fidelización, pudiendo crear estrategias de Lead Scoring.
• Permite detectar los pain points para optimizar el proceso y poner soluciones.
• Ayuda a conocer el comportamiento y necesidades de los usuarios durante el proceso de compra, registro…
• Facilita detectar los puntos del funnel en los que se encuentra cada usuario.
• Permite automatizar estrategias de marketing en base a la interacción del usuario con la plataforma.

Vista la importancia de realizar un buen Customer Journey, realizaremos un ejemplo en el cual podréis seguir con nosotros paso a paso las acciones a realizar:

Empezaremos por detectar la forma en que nuestros usuarios llegan a nuestra web. A través de los Dashboards que nos ofrece Connectif, podemos visualizar el porcentaje de usuarios que participan en el embudo de conversión:

En este caso podemos observar que de todo el tráfico que llega a la tienda online, el 18% sigue visitando productos por la web. 

Para poder detectar los diferentes canales, fuentes de tráfico, dispositivos…podemos segmentar en función de su comportamiento a través de segmentos dinámico plus.

Pongamos un ejemplo: Queremos detectar todos aquellos usuarios que llegan desde Instagram durante los últimos 30 días a través de su móvil,  para definir su journey tal que así:

Siguiendo con el ejemplo, queremos hacer un seguimiento del journey de nuestro público que proviene de Instagram a través de móvil, para detectar si han creado un perfil de preferencias a través de un formulario integrado y enviarle un email de bienvenida personalizado en base a sus gustos y tallas una vez se registren (recordemos que en el ejemplo que utilizamos, el ecommerce cuenta con productos con tallaje).

Para ello debemos tener en cuenta que debemos crear un campo personalizado con la etiqueta de talla que se rellene al crear el perfil de preferencias del usuario.

Haciendo el seguimiento del journey, nos damos cuenta de un detalle. Algunos usuarios que acceden a registrarse, no han creado su perfil de preferencias con su talla, por lo que este campo no estará relleno y no podrá seguir con el workflow.

Al detectar este punto crítico, procedemos a añadir un Popup para aquellos que no tengan su perfil de preferencias realizado, animándoles a hacerlo. Para ello, comprobaremos si una vez enviado el formulario de registro, éste tiene el campo talla completo, para poder enviarle dicho Popup. Una hora posterior a esta acción , comprobaremos si ha realizado su perfil en base al campo personalizado, y en el caso que así sea, le enviaremos el email de bienvenida personalizado con productos de su talla.

Para finalizar dicha acción y no tener puntos de fuga en nuestra acción, procedemos a localizar todos aquellos usuarios que se hayan registrado y no tengan un perfil de preferencias creado. Al cabo de 15 días de realizar su registro, les volveremos a impactar con un email invitándoles a crear su perfil de preferencias.

Una vez definido el journey de registro y creado el perfil de preferencias del usuario, nos centramos en los puntos de fuga del journey de su primera compra. Para ello partiremos de un segmento que cumpla con las condiciones de usuario registrado, con el campo personalizado de “talla” relleno y Segmento RFM: Cliente nuevos.

La acción que realizaremos es detectar aquellos usuarios nuevos que quieren salir del proceso de compra en el checkout y lanzarles un Popup con un cupón de descuento y los productos visitados, para que finalicen su primera compra:

Sin embargo, en el siguiente ejemplo vemos como los datos son lo opuestos, por lo que nuestros esfuerzos deberán centrarse en fidelizar nuestros buyer persona para disminuir el porcentaje de primerizos y aumentar la recurrencia de nuestros clientes.

Como podemos ver, estas acciones nos permitirán llevar a  nuestros usuarios por el camino donde nos interesa en su customer journey, mejorando así su tiempo de vida, ingresos que nos genera y satisfacción. Todas estas acciones deben estar rigurosamente trackeadas para detectar todos los puntos en los que el usuario interactúa con la plataforma. Para lograr una experiencia de usuario excelente, se recogerá toda la información posible durante el journey, para que las comunicaciones sean personalizadas en el canal y punto adecuado del funnel.

Teniendo en cuenta el análisis de datos previo, el mapeo del proceso y la elaboración de acciones de cada punto con sus correspondientes comunicaciones, podremos obtener un customer journey definido para cada uno de los casos y procesos que queremos automatizar.

En el Área de Data del Departamento de Negocio Digital de The Etailers, aplicamos esta metodología y otras más complejas para ayudar a nuestros clientes a aumentar la eficiencia de sus campañas de marketing digital y a conseguir sus objetivos de negocio. ¿Necesitas ayuda con ello? Contáctanos y estaremos encantados de ayudarte.

Comprobar la correcta calificación de nuestros buyers persona

Entender las motivaciones de nuestros usuarios y clientes (así como sus puntos críticos) a través de una buena definición de los buyer personas y su customer journey es una estrategia indispensable para tratar de maximizar los resultados de nuestro negocio online.

La creación de buyer personas tiene en cuenta los aspectos cualitativos del usuario, mientras que la segmentación nos permite cuantificar y corroborar ese perfil previamente definido.

En este artículo exploraremos cómo la segmentación, aplicada a nuestra estrategia previamente definida, puede ayudarnos a evaluar los diferentes segmentos con su correspondiente evolución según las acciones realizadas, así como clasificarlos en buyer personas para determinar si estamos impactando a los targets esperados.

A través de la huella digital, podemos entender bien la navegación, comportamiento, intereses y características de nuestros usuarios de manera que podamos segmentarlos y conocer mejor quiénes son, en que se caracterizan, en qué se diferencian entre ellos… Con ello, podremos realizar acciones personalizadas, detectando el canal más adecuado según el punto del funnel de conversión donde se encuentran.

Una buena segmentación para calificar los buyer personas requiere de un historial de datos bien definido, junto la experiencia de negocio y conocimiento de cliente de cada uno de los sectores con los que trabajamos. Por otro lado, poder disponer de diferentes segmentaciones nos ayuda a definir nuestra propuesta de valor según el público objetivo.

Para entender mejor cómo podemos realizar un proceso completo de detección de segmentos para ser tratados como buyer personas, y qué acciones tomar, veremos un ejemplo ilustrativo:

Una de las segmentaciones principales y más sencillas de implementar es basarse en las categorías visitadas. Realizando un workflow con las condiciones que requiere la estrategia (“ha visitado página” y “al visitar página”), podremos alimentar un segmento estático que contenga los visitantes de cada una de las categorías:

De este modo, podremos observar qué categorías son de interés para nuestro buyer persona y tener una perspectiva amplia del comportamiento de los visitantes para poder hacer acciones en base a sus intereses.

Siguiendo con el mismo ejemplo, realizaremos una acción específica, suponiendo que, por ejemplo, hemos detectado que un porcentaje de usuarios elevado están interesados en la categoría de ofertas y promociones.

Decidimos incluir un inline (banner) en la home con los últimos productos visitados por el usuario en el segmento de productos correspondiente, con un porcentaje de descuento a partir de un valor específico, con el objetivo de mostrar los productos de mayor descuento.

Para ello, definiremos previamente el segmento de productos de la categoría, que (por ejemplo) tengan un porcentaje de descuento mayor a 10%, tal que así:

Realizaremos entonces el siguiente workflow para mostrar a este segmento específico de “Visitantes de ofertas y promociones”, un inline en la home con los últimos productos visitados del segmento de productos “Productos en promoción”:

Podemos del mismo modo definir buyers persona a través de Segmentos dinámico Plus.

En el siguiente ejemplo, podemos obtener un segmento de usuarios que se caracterizan por pertenecer a la categoría Campeones (Análisis RFM), que hayan visitado productos de la categoría ofertas y promociones / packs y duplos en los últimos 30 días y hayan abandonado estos productos en el carrito en este periodo de tiempo. De este modo podemos obtener segmentaciones de buyer personas que detectemos en nuestro negocio:

Obtener Insights posteriormente a cada una de las acciones es vital para poder optimizar las estrategias en función del comportamiento observado. En The Etailers, como partners de Connectif, obtenemos estos insights mediante Data Explorer, que nos ayuda a definir y perfilar las acciones a realizar en nuestras campañas en función de la segmentación del buyer persona.

En el siguiente ejemplo podemos observar cómo Data Explorer nos indica que nuestros buyer persona tienen un alto nivel de recurrencia con las acciones que estamos realizando en ese momento. Nuestros esfuerzos se centrarán en mantener estos porcentajes de recurrencia elevados y aumentar por otro lado las estrategias de captación.

Sin embargo, en el siguiente ejemplo vemos como los datos son lo opuestos, por lo que nuestros esfuerzos deberán centrarse en fidelizar nuestros buyer persona para disminuir el porcentaje de primerizos y aumentar la recurrencia de nuestros clientes.

Como hemos visto, tener en cuenta los hábitos de consumo de nuestros clientes a través de la segmentación y el análisis de datos puede ayudarnos a mejorar la oferta de productos y definir correctamente nuestras campañas, ofreciendo una experiencia de usuario excelente para nuestro público.

Crear un buyer persona puede implicar un cambio de rumbo en nuestro negocio, y con ello sus estrategias de marketing online. Gracias a esta estratégia de identificación de buyer personas, es posible descubrir cierta información relevante que nos haga cambiar el modo en que comunicamos o en el que se llevan a cabo las campañas, más acorde a cada uno de los buyer persona.

En el Área de Data del Departamento de Negocio Digital de The Etailers, aplicamos esta metodología y más para ayudar a nuestros clientes a aumentar la eficacia de sus campañas de marketing digital y conseguir sus objetivos de negocio. ¿Necesitas ayuda con ello? Contáctanos y estaremos encantados de ayudarte.

Diferencias y ventajas de las First Party Cookies vs Third Party Cookies

Como usuarios, cuando navegamos por internet, dejamos contínuamente información sobre nuestro comportamiento en cada una de las páginas web que visitamos. Como responsables de nuestros negocios digitales, estos datos forman parte de un nuevo paradigma en el que es posible analizar mucha información de la que anteriormente no se podía disponer. La metodología que se utiliza para poder recolectar esta información, es la conocida como cookies. 

Pero, ¿cómo podemos cumplir las normativas de privacidad que existen sobre los datos de nuestros usuarios y, a la vez, desarrollar una buena estrategia de marketing? Para poder trazar una estrategia acorde a este nuevo escenario, es necesario entender las diferencias entre First Party Cookie y Third Party Cookie. 

Empecemos por lo principal: ¿Qué es, técnicamente, una cookie? No es más que un pequeño fragmento de texto enviada por un sitio web y almacenada en el navegador del usuario de manera que, en cierta forma, lo identifica y hace su seguimiento para comprender su comportamiento.

Tipos de cookies

A partir de ahí, existen diferentes tipos de cookies, y su diferencia radica en el uso que se les da, y la necesidad de las mismas. Diferenciamos así entre las First Party Cookies y las Third Party Cookies: 

Las First-party cookies recogen información sobre la actividad de un usuario cuando visita nuestra web y esta información puede ser aprovechada por la tienda online para ofrecerle contenido/productos de su interés brindándole una experiencia de navegación personalizada y única. Es decir, las First Party Cookies son aquellas necesarias para poder ofrecerle al usuario la experiencia deseada en nuestra página web, y son únicas para cada sitio web (cada página web tiene sus propias First-party cookies) 

Por otro lado, las Third-party cookies permiten hacer un seguimiento del usuario a través de diferentes dispositivos, con el objetivo de poder analizar su comportamiento, y así impactar con publicidad, en base a la información que obtiene la cookie de sus gustos e intereses del pasado. Esta cookie, al ser creada por un tercero, es común entre todas las páginas web que utilicen los servicios de este tercer actor, pudiendo así tener cookies idénticas en diferentes páginas web. 

Mientras que las 1st-party cookies se consideran necesarias para el funcionamiento de la web (aunque siempre se debe informar de que existen) las 3rd-party cookies necesitan validación expresa por parte del usuario que va a navegar por nuestra web. 

Esta validación supuso un avance muy trascendental en la privacidad de los usuarios al navegar por internet. Sin embargo, esto puede suponer grandes problemas para aquellos que quieren analizar los datos de su página web, ya que solo pueden contar con datos de los usuarios que hayan dado su consentimiento para ser utilizados. 

Connectif es una de las herramientas que utiliza 1st-party Cookies para su implementación, permitiéndonos realizar análisis sobre el comportamiento de nuestros usuarios de una forma mucho más precisa, sin temor a sacar falsas conclusiones y cumpliendo con las normativas de privacidad de datos.

Y ¿qué podemos llevar a cabo gracias a las 1st-party cookies que utiliza Connectif? Aunque, el abanico de posibilidades que se nos abre como “marketers” es muy grande, y detallar todas las opciones de la herramienta se iría mucho más allá del objetivo de este artículo, sí queremos compartir con vosotros, algunas de las acciones que podemos realizar. 

Segmentar a los usuarios por su comportamiento

A priori, puede parecer de poca importancia, pero llegar a conocer cuáles son los productos o servicios en los que un usuario está más interesado de entre todos los que podemos ofrecerle, equivale a ser capaces de aportar valor a dicho usuario en las comunicaciones comerciales que intercambiemos, lo que además de mejorar su experiencia con nuestra marca, genera que las opciones de compra sean mayores. 

Connectif nos brinda la opción de clasificar a dichos usuarios mediante el uso de los Segmentos Dinámicos y los Segmentos Dinámico Plus. Mientras que los primeros permiten clasificar automáticamente a los usuarios según sus datos, los segundos tienen en cuenta también su comportamiento.

Una de las grandes ventajas de los Segmentos Dinámico Plus es que nos evitan tener que crear workflows concretos para realizar la segmentación.

Un ejemplo práctico, de cómo los Segmentos Dinámico Plus nos ayudan podría ser el que nos permite identificar usuarios anónimos para posteriormente convertirlos en registrados (de especial importancia para entornos B2B) o en suscriptores de la newsletter. 

Convertir usuarios anónimos en registrados o suscriptores

Identificados los usuarios anónimos en un Segmento Dinámico, podemos crear un workflow que nos permita automatizar el proceso para convertirlos en registrados o suscriptores de la newsletter.

Partiendo del segmento Anónimos, realizamos una última comprobación conforme el email sigue estando vacío y determinamos que al visitar cualquier página se le muestre un PopUp invitándole a registrarse o suscribirse y, a partir de aquí, poder utilizar el email como canal de comunicación.

Convertir usuarios en clientes

El hecho de poder registrar todas las actividades que realiza un usuario al visitar nuestra web, gracias a que la cookie de Connectif es una 1st-party, nos ayuda a conocer mejor a dicho usuario y que productos son los que más les interesan, de entre todo nuestro catálogo. 

De igual manera, podemos saber si dichos usuarios han realizado alguna compra, por ejemplo, en los últimos 30 días. Combinando ambas opciones, seremos capaces de plantear alguna acción promocional diseñada específicamente para los usuarios interesados en una categoría concreta de nuestros productos.

Aunque está acción se puede realizar mediante workflows, de lo comentado anteriormente se desprende que la posibilidad de utilizar Segmentos Dinámico Plus, nos facilita mucho el proceso, ya que en el diseño del mismo segmento podemos incluir tanto los datos del usuario (¿está suscrito a la newsletter?) como su comportamiento (¿ha visitado más de X veces nuestra web en los últimos 30 días, y todavía no ha realizado ninguna compra?). 

De igual manera que en el caso anterior, los usuarios de dicho segmento nos sirven de punto de partida para llevar a cabo una acción promocional concreta, utilizando diferentes canales de comunicación como Email o PopUp mediante un Test A/B/X, cuyo objetivo sea convertir a parte de dichos usuarios en clientes.

Es evidente que el paradigma del dato va a ir cambiando, de igual manera que lo ha estado haciendo hasta ahora, y con ello la recopilación de información sobre los usuarios. En el sector Ecommerce es de vital importancia tener una estrategia que permita obtener una buena calidad de datos para maximizar la obtención de resultados, y las tecnologías First Party Data como las utilizadas por Connectif son fundamentales en este nuevo contexto. 

En el Área de Data de Etailers, nuestros expertos en el análisis y la gestión de Datos (data scientists), se encargan de ofrecer una amplia gama de servicios para la realización de proyectos de Datos, desde la implementación de sistemas de medición hasta el análisis de datos predictivos o la creación de cuadros de mando totalmente personalizados; con el objetivo de ayudar a nuestros clientes a tomar las mejores decisiones para obtener los mejores rendimientos en sus negocios online.

Si lo que quieres es que tus decisiones empresariales empiecen a estar basadas en datos, no lo dudes, contacta con nosotros y te ayudaremos a conseguirlo.

Cuadros de Mando: El poder de los Datos en Ecommerce

No creo que haya muchas personas que digan que me equivoco si afirmo que hoy en día, nadie duda sobre la importancia de contar con datos a la hora de tomar decisiones.

                                 Fuente: https://www.statista.com/statistics/871513/worldwide-data-created

Solo hay que ver que el volumen de datos (entendiendo por dato la información creada, capturada, copiada o consumida) que se generará en todo el mundo en 2023, será superior a los 120 zettabytes para darse cuenta que, por falta de datos, no será. Por cierto, tal vez el lector sepa lo que es un zettabyte. Si es así, querrá decir que es alguien familiarizado con el mundo de la analitica de datos, pero como este artículo es para aquellos que no estén familiarizados con dicha temática, es mejor explicar que un zettabyte es la unidad de medida por encima del gigabyte, del terabyte, del petabyte y del exabyte, es decir mil trillones o lo que es o mismo, un 1 seguido de 21 ceros.

¿Qué datos necesitamos para tomar decisiones de negocio?

Ahora que sabemos que están ahí, y que entre tal cantidad ingente de datos seguro que habrá algunos realmente valiosos para nosotros, ya podemos empezar a trabajar. Y la pregunta que nos deberemos hacer no es qué datos necesitamos sino, quién va a tomar dichas decisiones y qué decisiones quiere tomar en base a los datos y no a sensaciones o suposiciones. Los datos en sí solos no nos dicen nada. Cuando los combinamos adecuadamente y los ubicamos en un contexto determinado, es cuando realmente nos aportan valor.

¿Qué datos son relevantes en el mundo ecommerce?

Si nuestro contexto es el mundo ecommerce, es evidente que nuestro objetivo principal son las ventas. Porque lo que queremos es vender y consolidar o hacer crecer nuestro negocio online. Por tanto, los datos más valiosos para nosotros serán aquellos que nos ayuden a entender cómo se comportan los usuarios que visitan nuestra tienda online, que no es, ni más ni menos, el lugar donde convertir visitas en ventas. 

Ahora, imaginemos por un momento que tenemos datos de todas las acciones que llevan a cabo nuestros usuarios o clientes en relación con nosotros, y además sabemos en qué punto de dicha relación con nuestra marca (proceso de venta, fase de postventa o de fidelización) se encuentran. Si tenemos dichos datos y los combinamos adecuadamente, estos se convertirán en información valiosa para tomar decisiones sobre lo que debemos hacer para vender más y mejor.

¿De dónde obtener la información para vender online más y mejor?

Pero, ¿esto es posible? La respuesta no solo es sí, sino que además es necesario que las empresas con tiendas online sean conscientes que disponer de dicha información es un aspecto claramente diferencial en sectores en los que la venta online es muy competitiva.

La idea es clara y sencilla de comprender, pero no tan fácil de llevar a cabo, ¿por qué? Para empezar, está claro que nuestro equipo de marketing realizará acciones  (posicionamiento en buscadores, publicidad digital, publicaciones en redes sociales, emailing, eventos, etc), en diferentes medios: buscadores, redes sociales, emailing eventos, con el objetivo que los potenciales clientes visiten nuestra tienda online, o que aquellos que ya han comprado, repitan. 

Pero marketing no son los únicos que obtienen datos interesantes para el negocio. El departamento comercial de una empresa puede estar generando visitas a potenciales clientes B2B para que realicen sus compras a través de nuestra web y reflejando dichas acciones en el CRM. Igualmente, el departamento de operaciones actualizará a diario las entradas y salidas de productos del almacén en el ERP, y el Financiero llevará al día los pedidos, los abonos y la facturación.

Por tanto, lo que es evidente es que según las decisiones que queremos tomar, necesitaremos unos datos u otros (esto ya lo hemos comentado al principio) y que dichos datos provendrán de múltiples fuentes de datos, que incluso pueden mostrarnos el mismo “dato” pero con valores diferentes. En este último caso, deberemos identificar cuál es la fuente de datos más fiable (Google Analytics nos puede decir cuánto hemos vendido pero el valor más fiable será el que nos dé la plataforma ecommerce o el ERP).

                               Fuente: https://www.lotame.com/what-is-a-data-management-platform/

Creando el modelo de datos para decisiones ecommerce

Decidir quién va a tomar las decisiones basadas en datos, identificar los datos que necesitamos para tomar dichas decisiones y cuáles son las fuentes más fiables, es la parte estratégica de nuestro modelo de datos para decisiones ecommerce y, sin duda la más importante. Si nos equivocamos, lo que obtengamos no nos será de ninguna utilidad.

A partir de aquí entraríamos en la parte más operativa del modelo, que la dividiremos en tres fases: extracción, transformación y carga (o ETL por sus siglas en inglés).La extracción son todos aquellos procesos que hemos de llevar a cabo para obtener los datos de todas y cada una de las fuentes más fiables. La transformación, tiene que ver tanto con la unificación de los formatos de todos los datos como con la manera de combinarlos para transformarlos en la información que necesitamos. Y la carga, implica ubicar tanto los datos como la información generada en la transformación en una serie de repositorios concretos para su posterior visualización.

Visualización: Cuadros de Mando Ecommerce

Para visualizar los datos que hemos trabajado mediante la metodología ETL, existen herramientas como Looker Studio o Power BI que nos ayudarán a crear las plantillas de los Cuadros de Mando que nos han de servir para mostrar la información que necesitan los encargados de tomar las decisiones sobre nuestro negocio digital, de manera clara y fácil de entender, pudiendo aplicar filtros o clicar en un área determinada para obtener información más concreta o detallada.

Estas herramientas nos permitirán crear plantillas (cuadros de mando) personalizadas que podrían ser de interés tanto para los altos cargos de la empresa como para los mandos intermedios.

Por tanto, este es el momento de retomar la cuestión sobre quién va a tomar las decisiones y qué decisiones quiere tomar, porque al crear los paneles que forman los cuadros de mando, deberemos hacerlo teniendo en cuenta quién los utilizará y la información que necesita para tomar decisiones.

En el caso que dichos cuadros de mando vayan a ser utilizados a la vez por diferentes perfiles podemos agruparlos en categorías: Negocios, Marketing, Operaciones, Finanzas, Logística, y crear un subconjunto de paneles detallados dentro de cada una. 

Las Data Driven Decision Companies

Ser capaces de desarrollar un modelo de decisiones ecommerce basado en datos no es algo que simplemente “estaría bien tener”. Se trata de una decisión estratégica que puede significar la diferencia entre que nuestro negocio online prospere o fracase, o aún peor, que se quede en ese punto que ni avanza ni retrocede pero no nos atrevemos ni a potenciarlo ni a cerrarlo.

Existen estudios que demuestran que cada vez son más las empresas que toman decisiones de negocio basadas en datos (Data Driven Decision Companies) y que hacerlo aumenta su ventaja competitiva, incluso en un sector como el ecommerce en el que cada vez es más complicado posicionarse y obtener beneficios.

      Fuente: Capgemini Research Institute, Data-powered enterprises survey, Agosto 2020, N=1.004 organizaciones.

Para finalizar el artículo nos gustaría compartir algunos “datos” sobre las ventajas que tienen las Data Driven Decision Companies, según las principales consultoras de negocio digital del mundo (extracto del articulo publicado en https://www.sharpgrid.com/business-data/data-driven-is-the-new-normal-at-least-in-businessones):

• McKinsey: Las organizaciones basadas en datos tienen 23 veces más probabilidades de adquirir clientes y 19 veces más probabilidades de ser rentables
• PwC: Las empresas basadas en datos superan a sus competidores en un 6% en rentabilidad y un 5% en productividad
• Forrester Consulting: Las empresas que utilizan herramientas de datos para la toma de decisiones tienen un 58 % más de probabilidades de alcanzar sus objetivos de ingresos y un 162 % más de probabilidades de superarlos que sus competidores

EcommGuard: La herramienta de Cuadros de Mando para Ecommerce de Etailers

En el Departamento de Negocio Digital de Etailers, somos conscientes de la importancia de los datos y de cómo a través de la información que nos proporcionan, podemos ayudar a nuestros clientes a convertirse en empresas que toman decisiones de negocio basadas en datos.

Por ello, desde nuestra Área de Data ofrecemos, entre otros, servicios relacionados con: 

• Análisis y definición del modelo de datos a nivel estratégico 
• Desarrollo a nivel operativo (ETL) de los modelos de datos
• Creación de Cuadros de Mando personalizados mediante nuestra herramienta EcommGuard.

Si eres consciente de la importancia que pueden tener los datos en la toma de decisiones en tu empresa pero todavía no has implantado un modelo, no esperes más y contacta con Etailers para que podamos ayudarte a recorrer el camino que ha de llevar a tu empresa a convertirse en una Data Driven Decision Company.

Volver a captar clientes inactivos a través de la personalización

En el sector ecommerce, la personalización en el contenido y los puntos de contacto con el usuario se han convertido en la clave para el éxito en la captación y fidelización de clientes. En este aspecto, conocer la huella digital que deja un usuario en nuestro negocio durante su journey puede permitirnos crear estrategias hiper personalizadas a través de los diferentes canales con los que interactúa. 

Mediante un enfoque Customer Centricity, donde situamos el foco en el usuario, y no en el producto, se puede ofrecer una personalización de contenido en las comunicaciones y acciones con la finalidad de mejorar la eficiencia en las ventas y la satisfacción de nuestros usuarios. 

En este artículo, exploraremos cómo la personalización, aplicada a nuestra estrategia, puede ayudarnos a captar clientes inactivos y evaluar las estrategias de conversión. 

Clasificación de usuarios inactivos 

Para detectar los diferentes grupos de usuarios podemos tener en cuenta la clasificación de segmentos RFM comentada en el artículo anterior, fijándonos en la predicción que se atribuye a cada usuario en función de su comportamiento. Usando este criterio, recogeremos en un segmento los grupos de usuarios : “Necesitan atención”, “En riesgo”, “No se pueden perder” e “Hibernando”, y posteriormente realizaremos acciones personalizadas que fomenten su interacción con nuestra página web. 

Otra opción es crear segmentos dinàmico plus con una segmentación más precisa si cabe, teniendo en cuenta la peculiaridad de cada negocio y su sector, ya que diferentes sectores conllevan diferente comportamiento por parte de los usuarios. Un ejemplo puede ser el sector moda, en el cual los usuarios suelen tardar entre 6 meses y 1 año en realizar compras, mientras que en alimentación hablamos de 15 días a 1 mes para considerarse inactivo. 

Un ejemplo de segmento personalizado sería el siguiente (usuarios con más de 3 compras, que no hayan comprado en los últimos 120 días:

Este tipo de segmento, que puede ser válido para el sector de la alimentación, recogerá aquellos usuarios que han comprado múltiples veces en mi negocio, pero llevan un tiempo relativamente largo (teniendo en cuenta el sector) sin comprar. 

Otro criterio válido para crear grupos de clientes a través de segmentos puede ser separar los usuarios con Churn rate elevado o P-Alive bajo de el resto, ya que la probabilidad de que los primeros nos dejen de comprar es elevada y es preciso intervenir cuanto antes para evitar perderlos. 

Teniendo en cuenta diferentes opciones según las cuales podemos segmentar a nuestra audiencia, pasemos a analizar diferentes estratégias a realizar con nuestras audiencias ya creadas.

Estrategias para captar clientes inactivos a través de la personalización 

Las estrategias de captación de clientes inactivos se centran en que estos vuelvan a interactuar de algún modo, llamando su atención y ofreciendo productos que son de su interés, con el objetivo de que vuelvan a generar una conversión después de cierto tiempo. El contenido que ofrecemos en cada acción debe ser único e intransferible para cada usuario, mostrando el mensaje personalizado y así aportando valor (añadiendo su

nombre en las comunicaciones, ofreciendo productos de su talla o accesorios a una compra anterior,….). 

Podemos ofrecer esta personalización en los diferentes canales de captación de usuarios, incluso una vez el usuario llega a la web, por ejemplo mostrando un Popup o Banner personalizado con los productos afines a sus intereses. 

Un punto positivo en este tipo de clientes es que tenemos un historial de datos que nos permiten conocer sus gustos, intereses y comportamiento. Según numerosos estudios, es mucho más probable recuperar un cliente antiguo, de lo que lo es captar a uno nuevo (probabilidad de recuperación entre el 20 a 40% dependiendo del sector). 

Dependiendo del tiempo que haga que estos clientes están inactivos, podemos realizar diferentes acciones personalizadas. A continuación veremos un ejemplo real, y posteriormente comentaremos otros acciones que también aportan valor a nuestros segmentos personalizados:

1. Envío de email recordatorio “Te echamos de menos” con productos que previamente había comprado o productos relacionados con sus intereses + envío posterior de cupón si no ha comprado:

Siguiendo en el supuesto de tratar con audiencias RFM, impactaremos a los segmentos “Necesitan atención”, “En riesgo”, “No se pueden perder” e “hibernando”; mediante una newsletter que contenga un contenido personalizado con los productos más afines a ese usuario según las visitas o las compras realizadas con anterioridad; logrando así captar su atención. Mostrar los últimos productos comprados en este mail o añadir un CTA (Call To Action) para repetir una compra realizada anteriormente son acciones interesantes para incentivar de nuevo la conversión y facilitar el proceso al usuario. 

Recordemos que debemos despertar emociones al cliente, lamentando su ausencia y ofreciendo contenido de su interés, como los últimos productos que ha comprado o novedades acordes a sus gustos. 

Hay que tener en cuenta que para realizar este caso debemos contar con el consentimiento del usuario, por lo que sólo es aplicable a usuarios suscritos a la Newsletter. 

Para poder desarrollar este workflow, es importante conocer el número medio de compras por usuario al mes o al año, de manera que podamos detectar cuándo el cliente empieza a estar inactivo después de haber sido impactado con el mail anterior y no permitir que deje de comprarnos. En el ejemplo que tratamos, podemos observar, utilizando la herramienta

Data Explorer de Connectif, que el número medio de compras por contacto al mes, tiene una media de 1.2, por lo que consideraremos que el contacto empieza a estar inactivo a los 45 o 60 días aproximadamente, dejando un margen prudente para no ser muy intrusivos y que ello provoque rechazo a la acción que queramos realizar.

Si transcurridos estos 45 días el cliente sigue suscrito a la Newsletter y no ha hecho compra, le volveremos a impactar con un segundo email, este con un cupón de descuento interesante con validez limitada para incentivar a la compra inmediata. 

Es importante destacar que en este ejemplo se ha introducido un nodo “ha recibido email”, para descartar los usuarios que hayan recibido Newsletters comerciales con otros cupones en la última semana, evitando así un solapamiento de las acciones de cupones y avasallar al usuario con comunicaciones comerciales.

2. Envío de recuperación de carritos abandonados al cabo de 60 días.

En muchas ocasiones se utilizan estrategias a corto plazo para la recuperación de carritos abandonados. Sin embargo, muchos de ellos quedan en el olvido en el caso que transcurrido el tiempo estimado, no se haya acabado realizando la compra. 

Para recuperar estos clientes que han abandonado el carrito y hace tiempo que no compran, se les puede incentivar de tal manera que tengan una última oportunidad de recuperar ese carrito pasados los 60 días, con un incentivo extra para realizar esa compra. Vemos un ejemplo del workflow necesario a continuación:

3. Popup para los compradores no suscritos (compran como invitados o no dan consentimiento para ser impactados por correo), que hace tiempo que no realizan compras.

Para poder llevar a cabo esta acción necesitaremos crear un segmento dinàmico con los usuarios no suscritos que hayan realizado más de 3 compras y no hayan comprado en los últimos 120 días (insistimos, dependiendo del sector el período a tener en cuenta puede ser diferente). La idea es mostrarles un Popup una vez accedan a la web, y allí ofrecerles un cupón de descuento al realizar compras con ciertas condiciones (por ejemplo, compras mayores a 50€) con el objetivo de poder reactivar estos clientes anónimos, no suscritos e inactivos. Aquí podemos ver un ejemplo, partiendo de una audiencia como la especificada (compradores a los cuales no podemos dirigirnos por correo, que hace tiempo que no realizan compras).

4.Envío masivo de SMS personalizados 

Para poder realizar este workflow debemos contar con el número de teléfono del usuario y su consentimiento para ser impactado mediante este canal. 

La intención de esta acción es mantener la marca en el top of mind de los clientes perdidos y para ello requiere de un trato exclusivo y personalizado. Los mensajes de texto son un canal olvidado por muchas marcas, y precisamente este es el motivo por el cual es interesante utilizarlo. Es un hecho contrastado que el 98% de los SMS son leídos por los usuarios que los reciben, mientras que, si comparamos con el emailing, estos solo consiguen un 22% de lecturas por parte de sus usuarios.

En el Área de Data del Departamento de Negocio Digital de The Etailers, aplicamos toda esta metodología para ayudar a nuestros clientes a aumentar la eficiencia de sus campañas de marketing digital y a conseguir sus objetivos de negocio. 

¿Necesitas ayuda con ello? Contáctanos y estaremos encantados de ayudarte.