Cómo optimizar la experiencia digital del consumidor desde el marketing basado en datos
Los consumidores están impulsando las transacciones online en medio de la pandemia por COVID-19. En varios países de América Latina, las plataformas de comercio electrónico muestran una escalada del 40% en sus operaciones al tiempo que cuatro de cada 10 consumidores han cambiado sus hábitos confiando más en las ofertas online. En este contexto, ¿cómo pueden los negocios digitales optimizar la experiencia de sus consumidores?
El comercio electrónico acelera el volumen de sus transacciones en América Latina en medio de la pandemia por COVID-19. En México se espera que las ventas online crezcan más de 40 por ciento, al tiempo que en Colombia estiman que cuatro de cada 10 consumidores han cambiado sus hábitos de compra privilegiando canales digitales. La ruta hacia una nueva normalidad post pandemia plantea un interrogante: ¿están todas las empresas preparadas para comprender el comportamiento del nuevo consumidor digital?
Conocido también como data-driven marketing, el marketing basado en datos aporta metodología renovada para el análisis del comportamiento del consumidor, agilizada por las herramientas de big data, para optimizar la experiencia digital de los consumidores e impulsar la conversión en los negocios.
Según la firma 451 Research, sólo en los Estados Unidos las empresas tienen la posibilidad de incrementar sus ingresos en 500 mil millones de dólares, aplicando mejoras en las experiencias digitales de los consumidores, que van desde mejoras de personalización hasta la mitigación del abandono en los carritos de compras en el comercio electrónico y otros puntos de fricción con los clientes. Estos analistas de procesos de transformación digital afirman que son muy pocas las empresas que aplican métodos consistentes para la medición del rendimiento digital, incluidos los distintos funnels y custorme journeys,
Para Miguel Ángel Blanco Cedrún, director y fundador de Spaìn Business School, el marketing basado en datos, o data-driven marketing facilita el análisis tras la captación de datos a través del seguimiento constante de las interacciones con los clientes y de terceros, para obtener una mejor visión de las motivaciones, preferencias y comportamientos de los clientes. «La implantación de esta perspectiva colabora en optimizar el rendimiento de los canales de marketing al tiempo que logramos mejorar la experiencia de los clientes. Objetivos que determinan el éxito del abordaje omnicanal de los procesos de ventas».
¿Cuál es la importancia del marketing basado en datos?
Los profesionales pueden utilizar las prácticas del data-driven marketing para establecer objetivos aprovechando diversas fuentes de datos. En el mercado B2C, por ejemplo, éstas pueden incluir datos demográficos, psicográficos, métricas de los medios sociales, CES (puntajes de esfuerzo del cliente), NPS (Net Promoter Scores), y otros.
«El estudio de estos datos puede revelar segmentos de una población general que tienen preferencias, comportamientos o inclinaciones similares. Comprender los datos alcanzados, ayuda a las marcas en refinar sus mensajes y sus ofertas para que se ajusten lo más posible a dichos segmentos. Ese proceso aclara el establecimiento de objetivos que posteriormente serán los KPIs de la estrategia», destaca Blanco Cedrún.
¿Cómo se utilizan los datos? Si se realizan campañas de comercialización de productos a través de varios canales, los datos pueden utilizarse para identificar cuál es el canal con el mejor rendimiento en cada etapa del funnel de la marca, y así sacar ventajas de soluciones de atribución para el marketing.
Las empresas de streaming por ejemplo, tanto audio como vídeo, sugieren películas o canciones, con base en las recomendaciones de los usuarios o las búsquedas que realizan en el pasado. Por otra parte, las grandes marcas de retail, organizan y planifican ofertas o descuentos especiales con base a las búsquedas que han los clientes en sus páginas.
Existen referencias sobre cómo cadenas como Walmart apela al uso de la Inteligencia Artificial y el aprendizaje automático para identificar los productos más buscados por los consumidores y automatizar campañas de descuentos que les ha impulsado en 10% y 15% la tasa de conversión de su página web.
Pasos para una estrategia de marketing basada en datos
1. Identificar los objetivos de la estrategia, bajo una perspectiva S.M.A.R.T. en su definición:
- Específicos (Specifics). En lugar de «aumentar» los ingresos, sé específico: «aumentar los ingresos en un 12%».
- Medibles (Measurables). Deben ser reducibles a un número.
- Alcanzables (Achievable o attainable). Los objetivos deben ser alcanzables. De lo contrario, no sirven para nada.
- Relevantes (Relevants). El cumplimiento de la meta debe beneficiar a la empresa de alguna manera.
- Oportuno (Time-bound). Establece un plazo razonable para cumplir cada objetivo.
2. Definir qué tipo de objetivos quieres establecer. Estos podrían referirse a la atracción de nuevos clientes, ingresos, ganancias, mejorar la experiencia del cliente, o una mezcla de los anteriores.
3. Construir un equipo con las habilidades necesarias para analizar los datos que logres captar. Valor la incorporación de equipos interdisciplinarios: ventas, IT, marketing y servicio al cliente, por ejemplo
4. Trabajar en la definición de tus buyer persona.
5. Priorizar los datos que se necesitan. Dependiendo de los objetivos de una campaña determinada, es posible que necesites observar el tiempo de vista a la página web, rutinas de navegación, las interacciones con los medios sociales, los datos capturados por el CRM, los resultados de una encuesta, o más.
6. Automatizar el workflow. Si la cantidad de datos disponibles excede la capacidad de la mayoría de los equipos para procesar y obtener perspectivas perspicaces. Selecciona herramientas de automatización que funcionen con el tipo de datos a recopilar.
7. Capturar los datos, ya sea que vengan en tiempo real, a través de un intermediario o de terceras fuentes. Luego, utilizar las herramientas de automatización que hayas seleccionado para el análisis.
8. Seleccionar los canales que utilizarás para llevar a cabo tu campaña. Puedes elegir anuncios PPC, e-mail marketing, marketing de contenidos o cualquier método compatible con tus necesidades.
9. Monitorea los resultados. Calcula tu ROI, y luego retomar lo aprendido para mejorar la siguiente iteración.
Herramientas esenciales para el marketing basado en datos
Las herramientas de análisis de sitios web como Google Analytics te informarán sobre las acciones que realizan sus visitantes en su sitio, cómo llegaron allí, qué compraron, cuál es tu contenido más atractivo. También puedes aprovechar la herramienta de Google Data Studio para recopilar informes adicionales de canales de marketing digital fuera de su sitio web.
Encontrar clientes potenciales es fácil. Encontrar clientes potenciales de alta calidad que realmente hagan crecer tu negocio es lo complicado. Software de automatización de marketing como Marketo, HubSpot o Pardot puede ayudarte a capturar, calificar y distribuir clientes potenciales de alta calidad.
Un software de atribución de marketing como Bizible te proporcionará información estratégica sobre el customer journey de tu negocio. Con tendencias como la reducción de los períodos de atención y el uso excesivo de las redes sociales, los especialistas en marketing necesitan herramientas que les ayuden a comprender de manera efectiva cómo gastar mejor sus recursos.
Salesforce u Oracle son excelentes opciones para el software de gestión de relaciones con los clientes, o CRM. Puedes crear una base de datos para almacenar información sobre sus prospectos y clientes a lo largo del funnel, y estos datos te brindarán un estatus sobre el retorno de la inversión y la retención.
A medida que recopilas datos, es fundamental mantener la información precisa y segura. Las plataformas de datos como Segment, mejoran la integridad de sus datos. Según una encuesta realizada por PwC, el 94 por ciento de los CEO cree que los datos sobre las necesidades y preferencias del cliente son relevantes. Este software ayuda a los especialistas en marketing a mostrar a la gerencia que están tomando los datos del consumidor tan en serio como su equipo de liderazgo.
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