Importancia de la analítica de clientes en eCommerce
Importancia de la analítica de clientes en eCommerce
Un eCommerce puede estar haciendo muy bien todo lo relacionado con el email marketing, pueden desarrollar unos textos de productos increíbles, gestionar excelentemente sus RRSS, o incluso llevar una estrategia de PPC perfecta, sin embargo, ¿cómo decide dedicar su tiempo a una acción u otra? La respuesta está en la analítica de clientes. En este post, te voy a contar qué es y qué importancia tiene en el mundo del eCommerce, así como de qué manera puede mejorar tu estrategia. Vamos allá.
La analítica de clientes se refiere a la recogida de datos que nos indican con qué están interactuando los clientes, cómo y durante cuánto tiempo. Una vez obtenidos, estos datos se interpretan, ayudándonos a conocer los diferentes segmentos de nuestros clientes.
Aunque no lo imagines, muchas de las acciones de marketing que analizas en tu día a día, llevan detrás una analítica de clientes. Por ejemplo:
- Número de páginas vistas diarias.
- Número de usuarios que hacen clic en una oferta de página de inicio destacada.
- Porcentaje de usuarios que rebotan en comparación con cuántos se quedan para visitar otra página.
- Cantidad promedio de tiempo dedicado a una página web.
Todas estas métricas, en contexto, pueden ayudarte a comprender mejor el rendimiento de tu sitio, ¿verdad?
Sin embargo, estas métricas cambian todo el tiempo y algunos de los factores pueden estar fuera de tu control. Si tienes un número de páginas vistas por debajo del promedio un sábado, podría deberse a que acabas de cambiar las palabras clave de Google Ads, o tal vez la mayoría de tu audiencia prefiere comprar durante la semana.
Para entenderlo sólo necesitas profundizar, y así, si observas más de cerca los datos, podrás comenzar a tomar decisiones más acertadas basadas en información.
En un eCommerce es evidente que la herramienta de referencia para hacer la analítica de clientes, sea Google Analytics, sin embargo, es necesario realizar un análisis más profundo relacionado con la experiencia de compra de tus clientes con tu eCommerce, y para ello necesitarás otras herramientas y técnicas como el Machine Learning. Además, Google Analytics se limita al sitio web y no siempre ofrece una imagen completa del rendimiento de actividades de marketing más amplias, como el rendimiento del marketing por correo electrónico o información transaccional mucho más compleja.
Al final, la profundidad de ese análisis dependerá de la cantidad de datos que seas capaz de recoger, así como de las herramientas que dispongas para ello. Pero, ¿cómo puede mejorar la analítica de clientes a tu eCommerce?
Cómo la analítica de clientes puede mejorar las estrategias de tu eCommerce.
La experiencia, los pálpitos o incluso las suposiciones, alguna rara vez han acertado. Sin embargo, recopilar, analizar y tomar decisiones basadas en esos datos suele ser la opción más acertada, yendo claramente a tu favor.
Un comercio online, tiene una grandísima capacidad de recoger datos, y es un desperdicio que no los utilizara para aumentar las ventas de nuevos clientes, mejorar la retención, optimizar la experiencia de cliente o incluso crear prescriptores, mejorando el engagement. Esto se logra con:
1. Un conocimiento de cuál es el valor de tu cliente.
Esto se hace con una técnica que se denomina RFM, en la cual se miden tres dimensiones: ¿Cuánto de reciente ha sido la compra de ese cliente?, ¿con qué frecuencia compra? Y ¿cuánto ha gastado en total? Y en base a ello, se crean segmentos con dichos clientes, de cara a poder establecer estrategias diferentes e independientes para cada uno de ellos.
Gracias a la aplicación de este tipo de analítica de clientes, tu eCommerce podrá hacer un marketing más personalizado y eficaz, con ofertas específicas y relevantes para los grupos de clientes adecuados, aumentando así, además, el engagement.
2. Retención de clientes.
Normalmente, los clientes habituales son los responsables de al menos el 40% de los ingresos de una marca. Es por eso que para un eCommerce, centrarse en la retención de clientes es fundamental y una de las mejores formas de reducir los costes de adquisición de clientes (CAC). En esta misma línea, la tasa de compra repetida (RPR) es otra de las métricas que no debes de dejar de rastrear en tu comercio online. Esta te indica cuántos clientes regresan para realizar una segunda compra. Si este número es demasiado bajo, probablemente desees comenzar a esforzarte más en una estrategia de retención de clientes.
Una estrategia acertada podría incluir la creación de más contenido educativo para enseñar a los clientes sobre los beneficios de tu producto, o podría ser la creación de un programa de recompensas para influir en la próxima compra del cliente. Independientemente del método que utilices, la retención de clientes siempre debe ser una prioridad absoluta.
3. Compromiso del usuario.
El hecho de que los compradores visiten tu sitio web y vean tu contenido, no significa que estén interactuando con él. La diferencia entre un sitio web que proporciona valor y otro que simplemente roza la superficie, radica en el análisis del cliente. En este caso, a través de las tasas de rebote y el tiempo en la página.
Si observas que estos números son malos (alta tasa de rebote y poco tiempo promedio en página), piensa en cómo puedes agregar valor a diferentes puntos de contacto a lo largo de su recorrido como cliente. Por ejemplo, si descubres que los visitantes del sitio apenas pasan unos segundos en tu página de inicio, podrías intentar introducir un video en tu página de inicio que cuente la historia de tu marca.
4. Compras dentro de la aplicación.
Las conversiones son probablemente la medida de resultados más importantes para cualquier eCommerce. Por tanto, si tu negocio online tiene presencia o tienes previsto tenerla en dispositivos móviles y aplicaciones, esta es una medida que debes de tener muy en cuenta, separándola por dispositivo.
De manera similar a la adopción de dispositivos móviles, puedes segmentar los análisis de tus clientes por dispositivo. Para obtener una mejor comprensión de las compras en la aplicación específicamente, querrás observar los objetivos y las tasas de conversión. Una vez que tengas estos números, compáralos con lo que estás viendo con el uso de desktop o escritorio.
Si observas un número relativamente bajo de compras en la aplicación en comparación con la adopción de dispositivos móviles y el número de usuarios, lo más probable es que tengas que comenzar a pensar en cómo optimizar la experiencia móvil , ya sea creando una forma de pago más fluida o reconsiderando su diseño para adaptarse mejor a la experiencia del usuario móvil
5. Sistemas de recomendación de productos.
Estos, permiten ofrecer a los clientes los productos que más les pueden interesar en función de factores como su historial de compras o su comportamiento en la propia sesión de navegación. La manera de conseguirlo es a través del Machine Learning que forma parte de la analítica de clientes. En el ML los datos son su materia prima, y tanto el retail como el ecommerce, son capaces de generar una gran cantidad y variedad de estos. Es por eso que el comercio online, es uno de los grandes impulsores de esta disciplina.
6. Buscadores internos de productos y chatbots.
Esto se consigue también a través del Machine Learning, el cual ayuda a los usuarios de tu eCommerce a encontrar productos de forma más directa describiendo algunas de sus características mediante texto. En el caso de los chatbots, como ya todos sabemos, permite experimentar a los clientes, una conversación como si fuera con una persona humana, cuando detrás está un software que es capaz de responder a las preguntas más frecuentes.
7. Buscadores visuales.
También a través del Machine Learning, a través de una imagen introducida en dicho buscador, es capaz de reconocer un producto que queremos comprar o incluso ofrecernos otros productos de aspecto similar. Este tipo de herramientas se pueden incorporar tanto a aplicaciones móviles, que permiten utilizar la cámara para tomar una foto sobre la que se buscará el producto, como a plataformas web, y se está comenzando a utilizar principalmente en tiendas de moda, con resultados que doblan y triplican la conversión en el caso de los clientes que las utilizan.
8. Ajuste de precios de manera dinámica.
El precio es en muchos casos, uno de los principales determinantes de venta de un producto, y asumir que nos la tenemos que jugar a un único precio para cualquier perfil que visite tu tienda online, es desaprovechar cientos de oportunidades de conversión, si ese precio estuviera ajustado a las características personales de ese consumidor. Con la analítica y el Machine Learning, puedes conseguir establecer diferentes precios en función de la situación del negocio, las características del cliente e incluso de la competencia. Aquí podemos encontrarnos el caso de Amazon, que utiliza información sobre la demanda del producto en la web, el historial de compras del usuario y la disponibilidad tanto en la competencia como en los distintos proveedores del marketplace, para mostrar el precio más atractivo para el cliente.
9. El uso de una CDP o Customer Data Platform.
Una plataforma de Customer Data permitirá a tu tienda online poder integrar de manera automatizada, todos los datos, conectándose con fuentes externas que te ayuden a enriquecer las fichas únicas de clientes que esta plataforma almacenará. Además, estas plataformas, se conectan con otras herramientas externas de outbound, las cuales se nutren de la información de tu CDP para afinar las campañas que pongas en marcha.
Disponiendo de una buena plataforma de este tipo, podrás realizar mucho mejor tu analítica de clientes.
¿Quieres que te ayudemos a aplicar la analítica de datos para conseguir todo esto que te acabo de contar? Contacta con nosotros. Estaremos encantados de escuchar tu proyecto y valorar cómo echarte una mano.
Emilio Fernández Lastra
“Después de la hipoteca, el inbound marketing es la mejor
herramienta para asegurar una relación a largo plazo”
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