¿Cómo analizar los datos de los clientes para aumentar las ventas?

¿Estás utilizando datos de tus clientes para optimizar tus acciones de marketing automation y subir las ventas?  

¿Estás categorizando correctamente tus segmentos de clientes?  

¿Cómo puedes identificar las categorías que tienen mayor oportunidad de crecimiento? 

Una de las reglas de oro del marketing automation es que es mucho más económico y eficiente retener un cliente que ya existe que generar uno nuevo. Maximizar el valor del ciclo de vida de tus clientes es más sencillo en buena medida porque tienes mucha más información disponible sobre ellos. 

Sorprendentemente, miles de empresas siguen sin aprovechar adecuadamente todos los datos de primera mano o first party data que tienen a su disposición, incluso ahora que usar cookies de terceros para segmentar publicidad ya no es una opción. 

¿Por qué es tan importante recolectar data de tus clientes y saberlos segmentar correctamente?

Algunas de las preguntas clave sobre tus clientes que puedes contestar gracias al big data de primera mano son:

• ¿Cuál es la frecuencia de compra de este cliente?
• ¿Cuáles son los patrones de compra de mis diferentes clientes?
• ¿Qué factores socio demográficos se asocian a ciertos patrones de compra?
• ¿Cuándo los clientes son más propensos a abandonar el proceso de compra?
• ¿Cuándo son más propensos a adquirir un producto o servicio complementario?
• ¿Quiénes suelen esperar a que los productos estén en oferta, aunque ya no haya tanta disponibilidad de modelos?

Estos son solo algunos de millones de ejemplos posibles, que ya nos hablan de la gran relevancia de los datos.  Ahora bien, con la información que obtenemos del big data, también podemos deducir algunos insights y tendencias mucho más complejos y sutiles, pero infinitamente útiles para tomar mejores decisiones de negocio. 

¿Qué se necesita para aprovechar todo el shopper data de primera mano?

Hay tres cosas básicas que cualquier empresa necesita para comenzar a aprovechar realmente toda la data comportamental y socio demográfica de sus clientes:

1.- Recolección de data omnicanal

Idealmente, deberías poder obtener valiosa información cuantitativa y cualitativa cada que un cliente o prospecto interactúa con cualquiera de tus puntos de contacto. El principal reto suele ser integrar toda esa información en el mismo perfil, es decir, identificar que la compra en punto de venta A corresponde al mismo cliente que exploró determinados artículos en el e-commerce B y que antes de eso abrió el correo con promociones C. 

La manera más sencilla de resolver este problema es asegurarte de que los clientes se identifiquen en cada punto de contacto. Pero para justificar el engorro de pedirles su número o código de cliente cada que ingresan a tu e-commerce o hacen una compra, tienes que ofrecerles algo a cambio. 

Por ejemplo, muchas cadenas de retail le ofrecen a sus clientes un descuento inicial por registrarse y un descuento fijo por todas sus compras si muestran su membresía en caja. Cuando puedes vincular cada porción de data al usuario que le corresponde, entonces realmente puedes generar una personalización 360°. 

2.- CDP

Para poder integrar toda la data disponible necesitamos una herramienta especial llamada Customer Data Platform o CDP. Este sistema no solo recibe grandes cantidades de información y la condensa en un solo lugar, evitando que se formen los llamados “silos empresariales”, sino que puede analizarla gracias a un motor de inteligencia artificial. 

Este análisis te permite obtener insights individuales y generales, es decir, mapear y predecir el comportamiento de cada cliente, de determinados segmentos o de toda tu base en general. 

Una de las características más importantes del CDP es que retroalimenta tus sistemas de marketing automación omnicanal. Es decir, indica acciones específicas y altamente personalizadas que los sistemas deben llevar a cabo. Por ejemplo, desplegar cierto tipo de recomendaciones en tu e-commerce, iniciar el envío de una campaña de mailing particular o mandar una notificación push a su celular en un momento preciso. 

3.- Marketing automation omnicanal

Finalmente, debes contar con la posibilidad de utilizar la data para configurar acciones automatizadas. Preferentemente, desde una sola herramienta, en lugar de tener que configurar, por ejemplo, tu mailing y tus ventajas emergentes en el sitio web por separado. 

Una herramienta todo en uno diseñada para hacer todo esto a la vez de manera completamente escalable, puedes encontrarla en SALESmanago México. 

¿Cómo utilizar el shopper data para segmentar mejor tus acciones de marketing automático?

Veamos un ejemplo práctico de cómo analizar los datos de los clientes para aumentar las ventas con marketing automation.

Imagina que tienes una cadena de tiendas para mascotas. Analizando tu data, te das cuenta de que tus clientes frecuentemente compran ciertos productos juntos. Por ejemplo, alimento para gatos y arena para gatos. ¿Qué pasa con los clientes que te compran croquetas pero no arena? Lo más probable es que sí estén comprando arena, pero con la competencia. 

Ahora bien, estos clientes que compran arena con la competencia pueden ser muy distintos entre sí. Por ejemplo, pueden estar en la categoría de clientes que compran por calidad o en la categoría de clientes que compran por precio.

Si históricamente un cliente siempre ha comprado las croquetas más económicas, probablemente enviarle información sobre los beneficios de la arena que vendes, más costosa que la versión económica de la competencia, no tendrá ningún efecto, más allá de abrumarlo con publicidad. 

Lo que sí podría servirte es ofrecerle primero un descuento especial que nivele el precio de las arenas, y luego hablarle de las ventajas de tu marca. De esta manera llamas su atención, te alineas con sus necesidades y le das el beneficio de poder comprar ambas cosas en el mismo lugar. 

Pero ¿qué pasa si tenemos un cliente que siempre se lleva las mejores croquetas, sin importar el precio? Y que, además, cambia de marca cuando sale una opción más sofisticada, aunque sea más costosa.

Entonces, podemos asumir que está comprando arena de muy buena calidad con la competencia. ¿Qué tipo de acción tendríamos que programar con este cliente? ¿Enviarle una promoción de arena económica? No. Eso no tendría ningún efecto positivo. Si embargo, si generamos una campaña especial de nurturing en la cual poco a poco vayamos educándolo sobre las ventajas de nuestra arena prémium, que probablemente no conoce, es mucho más probable que nos dé una oportunidad en su siguiente compra. 

Si además tomamos en cuenta otras preferencias y datos de este cliente, por ejemplo, qué tanto influye la sustentabilidad en su consumo, cuándo es más probable que haga su siguiente compra o qué tipo de accesorios adicionales adquiere para sus mascotas (coloridos, neutros, elegantes, de materiales reciclados, etc.), podremos incluso definir cuál de nuestras marcas de arena prémium tiene más posibilidades de convencerlo. 

¿Suena muy complejo?, con un buen software de marketing automation que cuente con el respaldo de un CDP poderoso, como SALESmanago, puedes realizar esta clase de análisis y además automatizar las acciones por segmentos para que no tengas que invertir tiempo personalizando comunicaciones uno a uno. 

Llámanos y descubre todo lo que una inversión inteligente en análisis de datos e inteligencia artificial en marketing digital puede hacer por tu negocio.