Data Analytics

¿En Qué se Parecen «El Rey León» y el Análisis de Marketing?

A muchos os sonará la famosa canción del Rey León «El Ciclo Sin Fin». Pues por muy loco que suene, la Analítica de Marketing tiene cierto parecido con esta banda sonora. El marketing analítico se podría definir como un ciclo sin fin que, como dice la canción, lo envuelve todo. Os lo explicamos:

La analítica es un ciclo progresivo de varias fases, y los aprendizajes de cada fase impulsan la siguiente, de forma que cada mejora amplifica el impacto de las inversiones generales en marketing. En definitiva, todo está relacionado y las fases del marketing analítico funcionan como piezas de dominó: los avances en una de ellas desenvuelven mejoras en el resto, convirtiéndose en un ciclo sin fin.

A continuación, revelaremos las cuatro fases principales de la analítica de marketing: la visión 360 de los clientes, la realización de análisis de retorno de la inversión (ROI), la optimización de las campañas de marketing y el despliegue de enfoques analíticos avanzados basados en Data Science.

Inicia el viaje: Customer 360

Para crear perfiles 360 de tus clientes, tienes que registrar cada interacción de los clientes con tu organización. Lo ideal es que se obtengan estos perfiles con información de todos los puntos de contacto de la empresa: los correos electrónicos, llamadas telefónicas y chats intercambiados con ese cliente; todas las visitas al sitio web, las interacciones con la app y las transacciones en el punto de venta que el cliente haya realizado; todas las publicaciones en las redes sociales que el cliente haya compartido; todos los eventos a los que haya asistido; y todas las interacciones con el servicio de atención al cliente. La información personal y demográfica complementa estas transacciones y puede combinarse con datos de terceros.

El objetivo es crear una visión integral de la experiencia del cliente con la empresa. Tras definir los elementos de datos clave y los puntos de interacción relevantes, puedes empezar a clasificar a cada cliente por grupos con atributos similares y asignar cada grupo a un segmento de marketing. Con esta simple segmentación se pueden enviar mensajes y ofertas relevantes a través del marketing multicanal, desde el que se hace un seguimiento de las comunicaciones salientes y de las respuestas de cada individuo.

Hoy en día los marketers buscan una gran variedad de estrategias analíticas diferentes, con la esperanza de progresar en una curva ascendente de madurez de marketing.

Persigue El Análisis Del ROI

Todas las empresas analizan su gasto en marketing en cierta medida, pero muchas de ellas se ven frenadas por su falta de profundidad analítica. Para llevar a cabo un análisis del ROI eficaz, debes evaluar las campañas más profundamente. Por ejemplo, de los 10 touchpoints que realizó un cliente en la web, ¿Qué acciones le llevaron a completar su compra? ¿Respondieron mejor a los ads de búsqueda en Google o a las ofertas de correo electrónico personalizadas?

El punto de partida para una atribución consistente es reunir los datos que se encuentran en silos. Necesitas ser capaz de ver y analizar todos los datos de un cliente desde una ubicación central. Sin esta plataforma común, no podrás completar la imagen de lo que ocurrió en los días o semanas anteriores a una compra, y mucho menos atribuir el valor de cada compra a partir de los touchpoints significativos. En resumen, no sabrás qué gasto de marketing es el responsable de impulsar los ingresos.

Este conocimiento es especialmente importante para las empresas B2B debido a la duración y complejidad de sus ciclos de venta. Un ciclo de ventas B2B suele durar 90 días o más y puede incluir docenas de contactos entre muchas personas. Es esencial tener los resultados de esas interacciones en un mismo lugar para averiguar qué inversiones de marketing están proporcionando rendimientos útiles. A continuación, puedes crear informes de ROI que profundicen más y te ayuden a comprender el impacto que tienen diferentes tácticas en los canales y touchpoints. El objetivo es poder realizar estos procesos rápidamente y de forma automática, para poder analizar el gasto y hacer ajustes cuando las campañas están en marcha.

Optimiza tus Campañas

El estado actual de muchos equipos de marketing se conoce como «batch and blast», que consiste en lanzar mensajes generalizados a grandes grupos de clientes, sin importar los datos obtenidos sobre sus experiencias individuales. Este enfoque, también conocido como macrosegmentación, implica utilizar un único modelo para todos.

Muchos marketers no van más allá del análisis del «último clic», ni consiguen analizar más de un canal simultáneamente. ¿Qué campaña originó la compra? ¿Qué anuncios están impulsando las mejores conversiones? Optimizar un solo canal no es suficiente. Los marketers quieren entender cómo todos los touchpoints conducen a una compra.

Según un estudio realizado por Forrester en un informe de 2020 titulado «El Marketing Obsesionado con el Cliente Exige una Medición Unificada», las campañas multicanal pueden mejorar su eficiencia presupuestaria entre 15-20 %, siempre que se puedan atribuir correctamente las acciones de los clientes a las campañas y tácticas de marketing.

La optimización de una campaña implica perfeccionar el targeting para mejorar la conversión dentro de segmentos de clientes y audiencias específicas. En esta fase, las organizaciones de marketing profundizan usando la analítica para crear microsegmentos, es decir, segmentos más granulares de clientes, permitiendo una mayor personalización. A su vez, la microsegmentación crea nuevos datos para análisis más profundos, que afectan directamente a la elaboración de presupuestos y a la planificación. Por ejemplo, puedes plantearte invertir más dinero en la optimización de los motores de búsqueda (SEO) y en el marketing por correo electrónico si estos canales ofrecen mejores resultados de tus clientes a un menor coste.

QUE NO SE TE ESCAPE

…Presta atención a las acciones que indican la probabilidad de que un cliente realice una compra -como cuando un cliente ve un artículo en diferentes tallas, estilos y colores- y considera la posibilidad de dedicar más dinero de la campaña a la reorientación de estos segmentos. Revisa también los frutos más fáciles de conseguir, como cuando los clientes de la web que añaden productos a sus cestas, pero nunca los compran. Puedes reorientar estos grupos a través de incentivos de seguimiento para que acaben comprando.

Recuerda además que, a través del análisis del ROI, puedes verificar que lo que estás haciendo merece la pena y de esta forma continuar con esas prácticas o incluso hacer hincapié en ellas en tus campañas. Este tipo de análisis es descriptivo o retrospectivo: se determina lo que ocurrió ayer o la semana pasada revisando los datos históricos, como el examen de un dashboard de Business Intelligence (BI) que muestra los resultados de una campaña reciente.

La optimización de una campaña es más prescriptiva y está más orientada al futuro, ya que implica activar los datos para la próxima campaña (e idealmente mejorar los resultados antes de que la campaña haya finalizado). Para influir en el comportamiento de los clientes de forma significativa, debes adquirir, fusionar y analizar los datos continuamente, para ello puedes usar una plataforma de datos en la nube.

CONSIGUE CONOCER “REALMENTE” A TUS CLIENTES

El one-to-one marketing o marketing personalizado implica conocer a los clientes como individuos. Este proceso es aún más granular que la microsegmentación; como cada cliente se convierte en su propio segmento, hay muy poca dosificación. Para lograr este nivel de personalización, debes supervisar las elecciones de los clientes individualmente y adaptar tu alcance en función las mismas. Las dos formas básicas de conseguirlo son:

  • Personalización: Averigua las preferencias personales de cada cliente y personaliza tu alcance hacia ellos. Piensa en cómo los servicios de suscripción de música más populares (como Pandora y Spotify) recomiendan canciones y artistas en función de tu historial de música.
  • Customización: Ofrece la posibilidad de que los clientes personalicen las ofertas en función de sus necesidades únicas. Por ejemplo, en Pandora y Spotify puedes crear listas de reproducción, etiquetar canciones favoritas e incluso crear grupos de amigos, de forma que tu servicio sea más relevante para ellos

Este el siguiente paso de la fidelización de los clientes y de la agregación del customer data para entender las tendencias de compra.

Este marketing hipersegmentado o «de nicho» se basa en los mismos principios que el marketing de masas, pero con masas mucho más pequeñas. Los segmentos a los que te diriges siguen siendo receptores pasivos de tus iniciativas. El one-to-one marketing, por el contrario, es altamente colaborativo. Los clientes reciben mensajes personalizados basados en su comportamiento. En algunos casos, los productos, servicios y experiencias se diseñan de forma dinámica para cada individuo.

TEN EN CUENTA QUE…

Una de las principales ventajas del one-to-one marketing o marketing personalizado es que aumenta la fidelidad de los clientes. Sus productos y servicios se vuelven más personalizados con el tiempo, incrementando el factor de «adherencia». A medida que los clientes invierten más esfuerzo en la personalización – ya sea creando listas de reproducción, personalizando las noticias o guardando sus preferencias de moda – más cómodo les resulta continuar siendo fieles y es menos probable que se tomen la molestia de personalizar la web de un competidor con esas mismas preferencias. Nadie quiere repetir lo mismo dos veces. No decepciones a tus clientes. Ponles fácil la decisión de quedarse contigo una vez hayan invertido.

Aunque parezca obvio, muchas empresas no lo hacen bien. Los compradores que miran abrigos deportivos de hombre no quieren ver anuncios de zapatos de mujer: les hace preguntarse, «¿realmente me entiende esta marca?». Haz optimizaciones obvias y de sentido común para atender mejor a los clientes adaptando tu objetivo. Por ejemplo, a las personas que han estado mirando camisas de hombre enséñales americanas complementarias, para que piensen: «Tienes razón, debería comprar una americana a juego con mi nueva camisa». Si se hace bien, los ingresos aumentan y se evita la pérdida de clientes.

En el caso de las compras e-commerce, donde las interacciones son 100 % digitales, se puede seguir el flujo de clics y definir reglas para ofrecer contenido personalizado basado en el comportamiento de navegación pasado y presente. Aunque estas tácticas de marketing personalizado representaban antes la vanguardia del comercio electrónico, ahora son necesarias para mantenerse en el juego. Las empresas con conocimientos tecnológicos, como Amazon y Netflix, han puesto el listón muy alto: ahora muchos clientes esperan un servicio personalizado. En los mercados altamente competitivos, las marcas son castigadas por no cumplir las expectativas básicas de los clientes o por no adaptar la experiencia del cliente.

¿SABÍAS QUE..?

El éxito en marketing se consigue a través de una serie de mejoras incrementales. Disponer de datos coherentes te permite perfeccionar la segmentación y el targeting continuamente. Por ejemplo, puedes empezar clasificando a los clientes en tres segmentos. A continuación, puedes ofrecer contenidos personalizados y experiencias a medida para esos segmentos basándote en el análisis del comportamiento común. Por último, crea markets of one en los que puedas enviar ofertas personalizadas a cada individuo.

CONSIGUE UN TRATO PERSONAL SIN SER INDISCRETO

Cuando se ven en conjunto, los datos de los clientes te ayudan a detectar tendencias generales para obtener una imagen más clara del posible comportamiento de los clientes. Debes equilibrar estas observaciones generalizadas con los datos específicos que recopiles sobre los consumidores individuales. Ten en cuenta que existe una fina línea entre la personalización y la intrusión, especialmente con los nuevos clientes.

Los data brokers y marketplaces han acumulado miles de atributos sobre millones de personas, incluyendo propensiones, segmentos y afinidades, así como datos sobre sus compras directas. Puedes utilizar estos datos para enriquecer los registros de tus clientes, pero ten cuidado de no cruzar la línea que separa la ayuda de la intromisión. ¿Cómo te sentirías si un vendedor desconocido te enviara un mensaje diciendo: «¡Nos encantan tus nuevos muebles de salón! Echa un vistazo a estas cortinas complementarias». O peor aún: «Hemos oído que estás esperando un bebé. ¿Has visto nuestra nueva línea de ropa infantil?»

Estas precauciones son especialmente importantes en la publicidad de las redes sociales. Las empresas de redes sociales no suelen vender datos de los usuarios, per se. Venden predicciones sobre el comportamiento de los usuarios. Sus motores de recomendación y sus modelos de propensión evalúan los gustos, las aversiones, las publicaciones, los comentarios, los grupos de amigos, los seguidores y otras inferencias implícitas y explícitas de cada usuario. A medida que estas predicciones se van afinando, los anuncios se vuelven más específicos.

No dejes todo en «manos» de una máquina…

Hay que ser consciente de las limitaciones de los motores de inteligencia artificial (IA) que impulsan las plataformas de las redes sociales. Estos servicios pueden trocear los datos de los usuarios de un millón de maneras diferentes y dirigirse a grupos y subgrupos muy específicos con sus anuncios y ofertas respectivos. Sin embargo, las correlaciones son tan útiles como la precisión de la información en la que se basan. Este tipo de segmentación automatizada puede conducir a mejores resultados de marketing, pero algunas de estas correlaciones pueden estar basadas en suposiciones falsas que confunden, molestan o incluso perturban a tus clientes. Quieres que los consumidores vean tus anuncios como sugerencias de lo que podrían querer y no como suposiciones sobre quiénes son. Lo último que quieres es que los clientes se pregunten cómo sabes tanto sobre ellos.

Aplica Analítica Avanzada

Los equipos de marketing buscan análisis avanzados para destilar los datos de engagement en conocimientos específicos a nivel personal. Una vez que hayas definido suficientes puntos de datos a escala, puedes empezar con las iniciativas de análisis avanzado. Al igual que con las demás fases de la curva de madurez de la analítica de marketing, la motivación es la misma: el deseo de lograr un mejor engagement del cliente, campañas más eficientes y mayores tasas de conversión. La diferencia con esta fase es el grado de automatización (velocidad y granularidad).

Los Data Scientists construyen modelos de Machine Learning que predicen cómo responderán los clientes potenciales a distintas campañas, ofertas y canales basándose en las características deducidas sobre cada oportunidad a partir de los datos disponibles. Los modelos de Data Science pueden hacer recomendaciones en tiempo real analizando los clics y los movimientos de cada usuario mientras visitan la web. Los típicos casos de uso de Data Science incluyen los análisis del churn y la retención, sugerencias de venta, recomendaciones de la siguiente mejor oferta y el análisis de sentimientos de los clientes.

Un modelo de Data Science puede abordar muchas variables simultáneamente. Por ejemplo, el modelo puede determinar las variables óptimas para proporcionar los miembros potenciales del gimnasio en función de su sexo, número de hijos, código postal y nivel de ingresos. El modelo puede recomendar nuevos servicios a los socios basándose en sus hábitos diarios, gracias a los datos de las transacciones que realizan al inscribirse en las clases, cuando se conectan a diferentes máquinas o pasan sus tarjetas para acceder a los servicios del gimnasio. servicios del gimnasio. Cada día, el modelo perfecciona sus sugerencias basándose en lo que ocurrió ayer, la semana pasada o el mes pasado, optimizando los ingresos y fidelizando a los clientes al sugerir una paleta de servicios única para cada miembro.

TIP importante:

Los modelos de Machine Learning ayudan a segmentar a los clientes, a predecir el churn, a mejorar la retención y a recomendar productos basándose en el comportamiento del comprador que obtienen de los datos de las redes sociales, el correo electrónico, los datos del clickstream y las fuentes de datos de terceros. Para optimizar el Data Science en tu empresa, ejecuta tus modelos usando los datos más recientes y mantiene todos tus datos en un mismo sitio para facilitar el acceso, el análisis y la colaboración.

Referencias: Todos los derechos reservados a Snowflake

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