ASOS lanza asistente digital para ayudar a los clientes a encontrar el tamaño correcto
ASOS lanza asistente digital para ayudar a los clientes a encontrar el tamaño correcto
Link a la nota original en Ingles, por Clare McDonald
El minorista de moda en línea ASOS ha lanzado un asistente basado en Inteligencia Artificial para ayudar a los consumidores a encontrar la talla correcta de ropa antes de hacer un pedido. La herramienta de dimensionamiento, denominada Fit Assistant, utilizará el aprendizaje automático para ofrecer a los consumidores recomendaciones de tamaño personalizadas para productos particulares basados en compras y devoluciones anteriores.
El minorista ha lanzado esta capacidad a nivel mundial como una herramienta integrada en la aplicación, y podrá darles a los clientes una idea más precisa de cómo se adaptará la ropa según los datos anteriores o según la altura, peso y preferencia de ajuste del cliente.
Andy Berks, director de productos digitales de ASOS, dijo que el minorista almacena tantas marcas diferentes de ropa, entre 800 y 900 en total, que puede ser difícil para un cliente saber qué tamaño tienen en cada una de estas marcas.
«Queremos hacer todo lo posible para asegurarnos de que nuestros clientes obtengan el tamaño correcto, la primera vez», dijo. “Aquí es donde entra ASOS Fit Assistant: ahora podemos ofrecer recomendaciones de tamaño personalizadas en colecciones de ASOS, etiquetas exclusivas y favoritos de moda. En última instancia, estamos aquí para facilitar la vida de nuestros clientes, dándoles la confianza de comprar con nosotros y minimizando el riesgo de decepciones cuando llegue su paquete de ASOS «.
Los clientes se vuelven más volubles como resultado de la elección de los minoristas disponibles a través de las compras digitales, pero aunque es menos probable que sean leales, también se ven impulsados por características de minoristas particulares como la personalización, el servicio al cliente, la presencia en redes sociales y la velocidad de entrega.
Este comportamiento inconstante del consumidor es especialmente típico del mercado objetivo de ASOS, que son compradores digitales conscientes de la moda en sus 20 años. Berks dijo que la marca usa tecnología para resolver los problemas de los clientes y mejorar su servicio, atendiendo así a consumidores cada vez más digitales.
La tendencia al «descubrimiento» se está volviendo más común en las compras digitales, ya que el consumidor a menudo es bombardeado con opciones, por lo que necesita ayuda para encontrar los productos que mejor se adaptan a ellos, algo para lo que ASOS utiliza el aprendizaje automático para proporcionar a alrededor de 15 millones de clientes que navegan por su sitio .
En los últimos años, ASOS ha lanzado una serie de servicios de recomendación centrados en el uso del aprendizaje automático y la inteligencia artificial para mejorar la experiencia del cliente, incluidas características de personalización como Your Edit, que muestra los productos que cree que a un cliente le pueden gustar; Style Match, que muestra a los clientes productos similares a los que ya compraron o vieron; y carruseles seleccionados «También te puede gustar».
La firma también lanzó recientemente capacidades de compra por voz a través del Asistente de Google, lo que permite a los clientes usar comandos de voz para navegar por la guía de compras de IA de la marca Enki, creada originalmente como un chatbot de moda basado en Facebook.
Como minorista en línea de pureplay, ASOS siempre ha sido «Digital First», y se considera a sí mismo una empresa de tecnología, utilizando tecnología de empresas como Oracle para respaldar su uso de datos en inteligencia artificial y las capacidades de aprendizaje automático.
Cassandra llega a AWS (Amazon Web Services)
El CEO de AWS, Andy Jassy, anuncia el servicio Apache Cassandra administrado por AWS
Nota original en Ingles de SEAN MICHAEL KERNER
Me parece trascendente compartir con nuestra comunidad la noticia de la integración de Cassandra a la increible gama de servicios de Amazon Web Services. Para todos los que trabajamos con Inteligencia Online y algoritmos en tiempo real, nos representa una gran oportunidad acceder a esta nuevo servicio en la nube.
Los proveedores en el mercado de base de datos de código abierto Cassandra NoSQL expresan sus preocupaciones sobre la entrada de AWS en el campo, ya que el gigante de la nube busca expandir su cartera de bases de datos.
«El anuncio de AWS es una validación adicional del alcance y la creciente importancia de Cassandra«, dijo Jonathan Ellis, cofundador y CTO de DataStax, uno de los proveedores más grandes en el mercado de Cassandra. Agregó que en todas las industrias las empresas han visto grandes ganancias de sus inversiones en Cassandra, una base de datos de código abierto diseñada exclusivamente para satisfacer las necesidades de implementaciones híbridas y de múltiples nubes.
Como proyecto de código abierto, hay varios proveedores que tienen servicios comerciales para Cassandra. Con la incorporación de Cassandra, AWS ahora tiene el conjunto más completo de sistemas de administración de bases de datos (DBMS) en la nube, según Donald Feinberg, vicepresidente y analista distinguido de Gartner. En su opinión, Cassandra era el único DBMS faltante importante en la cartera de AWS antes del anuncio en la conferencia re: Invent 2019 este mes.
«No solo agregaron Cassandra, sino que es la única implementación de Cassandra sin servidor disponible en la nube. Esto hace que administrar un clúster de Cassandra sea tan sencillo de administrar», dijo Feinberg. «La parte más difícil de administrar Cassandra es el entorno de clúster múltiple y sin servidor se elimina ese obstáculo».
Apache Cassandra es un sistema de base de datos distribuida de código abierto que está diseñado para almacenar y administrar grandes cantidades de datos en servidores básicos. Cassandra puede servir tanto como un almacén de datos operativos en tiempo real para aplicaciones transaccionales en línea, como una base de datos de lectura intensiva para sistemas de inteligencia de negocios (BI) a gran escala.
Originalmente creado para Facebook, Cassandra está diseñado para tener nodos simétricos de igual a igual (Peer to Peer), en lugar de nodos principales o con nombre, para garantizar que nunca haya un solo punto de falla (SPoF). Cassandra divide automáticamente los datos en todos los nodos del clúster de la base de datos, pero el administrador tiene el poder de determinar qué datos se replicarán y cuántas copias se crearán.
Después de que Facebook abrió el código, Cassandra se convirtió en un proyecto Apache Incubator en 2008 y en un proyecto Apache de alto nivel en 2010. Al momento de escribir este artículo, las implementaciones de Cassandra incluyen Netflix, Digg, Adobe, Twitter, HP, IBM, Rackspace, Cisco y Reddit
El nombre Cassandra se inspiró en la hermosa vidente mística de la mitología griega cuyas predicciones para el futuro nunca se creyeron.
Debate sobre la arquitectura.
Instaclustr proporciona el servicios de Cassandra alojada y administrada como un servicio. Ben Slater, director de producto de la compañía, calificó la entrada de AWS como una validación para Apache Cassandra y dijo que espera ver un interés y crecimiento continuo en las ofertas de su compañía como resultado. Sin embargo, en su opinión, el servicio Apache Cassandra administrado por Amazon en realidad no se administra Cassandra, agregó.
«Es una versión patentada de AWS de una parte de la base de código de Apache Cassandra que se ejecuta como una capa de traducción sobre DynamoDB. El servicio solo es parcialmente compatible con Apache Cassandra«, dijo Slater.
Sin embargo AWS no está de acuerdo: según Herain Oberoi, gerente general de marketing de AWS para bases de datos, análisis y blockchain, Amazon Managed
Cassandra Service utiliza el código Apache Cassandra.
«Modificamos Apache Cassandra para permitirnos ejecutarlo como una oferta altamente escalable, sin servidor y administrada», dijo Oberoi.
Oberoi explicó que AWS creó Amazon DynamoDB con el solo objetivo de proporcionar a los clientes un servicio de base de datos NoSQL rápido y escalable. Dijo que cuando AWS creó Amazon Managed Cassandra Service, los clientes pedían cualidades similares en un servicio de base de datos compatible con Cassandra.
«Aprendimos mucho de nuestra experiencia operando DynamoDB, y pudimos aplicar ese conocimiento para construir un servicio de base de datos compatible con Cassandra altamente escalable y sin servidor, especialmente diseñado, pero los dos son diferentes», dijo Oberoi.
El enfoque sin servidor (Serverless) podría ser un gran impulso
ScyllaDB, otro jugador en el mercado de servicios Cassandra, recientemente actualizó su plataforma de base de datos homónima para mejorar el rendimiento. ScyllaDB crea su propia base de datos de código abierto, que es compatible con Apache Cassandra.
Dor Laor, CEO de ScyllaDB, destacó la capacidad «Serverless» como la parte más impresionante del servicio Apache Cassandra administrado por Amazon.
«El usuario no necesita aprovisionar ningún servidor, y es posible crear una tabla de inmediato», dijo Laor. «Un enfoque de servicio puro y la usabilidad son las fortalezas clave de AWS, y estoy seguro de que los usuarios que luchan con la complejidad de Cassandra lo apreciarán».
Aunque la nueva base de datos de AWS será una oferta que competirá con la que ofrece ScyllaDB, Laor dijo que lo ve como algo bueno. Dijo que espera que las capacidades de precio y rendimiento de ScyllaDB atraigan nuevos usuarios a medida que analizan las opciones disponibles en el mercado; él prevé que el servicio de AWS eleve los problemas que enfrentan los usuarios de Cassandra, trayendo más atención y aprecio a ScyllaDB.
Laor dijo que también anticipa muchos desafíos técnicos para el nuevo servicio de base de datos de AWS, incluida la compatibilidad con las implementaciones existentes de Cassandra.
«Obviamente, el objetivo del servicio es convertir a los usuarios de Cassandra en usuarios de Cassandra administrada por AWS, sin embargo, el servicio carece de varias características clave, desde múltiples regiones hasta vistas materializadas, contadores, limitaciones en el tamaño del objeto, etc.», dijo Laor. «Por supuesto, todo esto se puede resolver con el tiempo».
AWS reconoce que actualmente no tiene todas las funciones de Cassandra. Oberoi de AWS advirtió que el servicio Amazon Managed Cassandra está en versión preliminar y agregará características con el tiempo. Dicho esto, señaló que la mayoría de los clientes ya pueden usar y probar los servicios durante la vista previa, con pocas o ninguna modificación en su código de aplicación Cassandra existente.
«En el transcurso de la vista previa y en GA, continuaremos agregando funciones al Servicio Cassandra administrado por Amazon que ayudan a los clientes a ejecutar las cargas de trabajo de Cassandra en producción, como la replicación entre regiones», dijo Oberoi. «Creamos el servicio Amazon Managed Cassandra para proporcionar a los clientes un rendimiento de un solo dígito y milisegundos a cualquier escala, y como resultado tomamos la decisión de no agregar soporte para las características experimentales de Cassandra o las características específicas de Cassandra que los clientes nos han dicho que no escalen, no funcionan bien o tienen problemas de estabilidad, como funciones de agregadores, contadores y vistas materializadas «.
Las cinco variables para entender el Marketing de Precisión
LAS 5 VARIABLES DEL MARKETING DE PRECISIÓN
1. Conversacion y "Engagement"con el usuario
3. Ubicación y oportunidad del mensaje y la comunicación
2. Identificar los segmentos
4. Personalización y relevancia de los contenidos
5. Métricas y analítica web, medición del impacto
La primer variable en el Marketing de Precisión es construir el «Engagement» (traducido al español, compromiso, pero no es representativo del término en Ingles) con los usuario y crear las audiencias relevantes.
Tengo el cliente correcto para recibir nuestro mensaje o comunicación. A esto lo llamamos «Conversación con el cliente»
Cuando hablamos de conversación nos referimos a la agregación de todos los componentes del “engagement” del usuario digital con el sitio.
Por lo tanto es importante que entendamos si realmente estamos participando en una conversación relevante con el cliente, o si por el contrario le presentamos contenidos irrelevantes y los tapamos de correos “Bulk” de manera indiscriminada.
Sabemos que eso no es lo que queremos ni tenemos que hacer. No queremos que el sitio web este lleno de contenidos genéricos y sin criterios de personalización para el usuario, ni tampoco queremos habilitar campañas de email que lleguen a «correo no deseado» del cliente, pero si queremos tener grandes conversaciones con los clientes, tener la conversación relevante y eficiente es realmente importante. Así es como comenzamos a co-crear el compromiso del usuario digital (Engagement) y el Marketing de Precisión.
La segunda variable tiene que ver con la identificación de los Segmentos de Usuarios que esta intimamente relacionado con la creación de audiencias.
Esto es algo de lo que hablamos antes, pero es conveniente asegurarnos que los usuarios estén claramente definidos de una manera asertiva y coherente como parte de un segmento o perfil para así resonar más con el mensaje que les publicamos o enviamos.
La capacidad de crear audiencias nos permite detectar las preferencias del usuario a partir de los eventos.
¿Qué significa esto exactamente?
Significa que el punto de referencia para identificar determinados segmentos y generar las audiencias, sucede a partir de colectar la información que el usuario deja al hacer clicks en las distintas piezas (eventos). Esto es fundamental, ya que nos brinda la capacidad de llegar al usuario de manera inteligente y con contenido relevante y adaptado a su experiencia de navegación.
La tercera variable está relacionada con ubicación y tiempo, esto es de vital importancia ya que uno debe asegurarse que el mensaje llegue al canal correcto, en el lugar correcto y en el momento correcto, ya que por más que sea el mejor mensaje u oferta del mundo, sino cumple los 3 criterios, no tendrá la eficiencia deseada.
Ejemplo, si se publica un carrousel en la web con una oferta o promoción que no aplica a la ubicación real del usuario al momento de visitar el sitio, o si una campaña de email llega a las 2:00 AM, es muy probable que no tengan ni la calidad de conversación, ni la participación deseada.
La cuarta variable es la personalización, la mayoria de nosotros hemos experimentado la sensación de que el sitio que visitamos no representa nuestros intereses, hemos visto banners o carrouseles en la web o recibido correos electrónicos que no fueron personalizados, o sea, que no tuvieron relación con nuestra experiencia de navegación en el sitio, que fueron genéricos, poco relevantes y hasta molestos, así que cuando pensamos en experiencias agradables y fluidas de navegación del usuario, todo se reduce a la personalización y la relevancia. Cada usuario debe ser tratado como un individuo único de a millones y las herramientas de personalización ayudan a estar más cerca de ese objetivo.
El último y quinto elemento a tener en cuenta para completar las 5 variables del marketing de precisión es la necesidad de medir el impacto y el uso de la analítica web.
Lo que queremos decir con esto es que después de haber realizado todo el trabajo arduo para interactuar con los usuarios, es necesario ver cómo funcionó y que necesitamos hacer para mejorar, debemos saberlo para que cada vez que se ejecute una campaña con nuevas reglas de negocios podamos comprender con anterioridad cuales son los KPI sobre los que se se pueda hacer una evaluación comparativa y decir: «Tenemos que mejorar» y probemos algunas cosas diferentes, por lo que medir el impacto y las métricas es algo realmente importante.
El uso adecuado de las aplicaciones de medición de métricas nos permite entender realmente lo que los clientes están haciendo y eso es fundamental para impulsar todo lo que deberían hacer. si podemos dominar estas cinco variables, entonces no será tan difícil hacer de la jornada de navegación del usuario algo relevante fluido y util.
¿ Qué es la Inteligencia Online (IO) y de que manera aporta soluciones y eficiencia al ecosistema del E-commerce ?
¿Que es la Inteligencia Online (IO)?
Una manera sencilla de entender la importancía de los datos y los contenidos automatizados
Estamos observando desde hace un par de años cómo va creciendo el conocimiento del concepto “Inteligencia Artificial” (IA o AI, Artificial intelligence en Ingles), pero son pocas las personas que han profundizado y han intentado entender su significado profundo. Es un concepto demasiado amplio, complejo y abarcativo a diversas disciplinas, y no representa exactamente lo que hacemos con nuestra plataforma.
En Braindw nos propusimos trabajar un concepto que define mejor como se aplica la inteligencia sobre Internet, «Inteligencia Online (IO)». En este post explicaré su significado que sintetiza las funcionalidades y características de nuestra plataforma de soluciones online en tiempo real
En un mundo donde todos corremos con el tiempo, es fundamental que los sitios presenten las mejores ofertas y oportunidades en el primer impacto visual con el usuario, sin quedar ocultas en tortuosos arboles de navegación con jerarquías infinitas y complejas, sobre todo desde dispositivo moviles. Es necesario capturar al visitante/potencial consumidor de un primer intento con contenido altamente relevante y preparado a su medida.
Hoy en día muchas empresas tienen que confiar en la selección manual de contenido para crear homepages, listar productos y/o artículos o landingpages. Braindw realiza el trabajo duro por el cliente gracias a un sistema automatizado e hiper-flexible y entrega en tiempo real contenidos que se generan dinámicamente.
La IO funciona a partir de una serie de reglas de negocio en tiempo real que disparan acciones a través de distintos formatos de contenidos online, como emails, banners y góndolas o vitrinas. Estas piezas se populan con productos con sus atributos comerciales, como precio descontado, ahorro, cucardas o imágenes que reflejan alguna oferta o promoción. Y todo esto, en tiempo real, lo que posibilita adaptar los mismos a los diferentes perfiles de usuarios.
Las 3 características principales de la plataforma de IO Braindw
- Automatización en la creación de piezas a nivel front-end y emails administrable vía panel en tiempo real
- Inteligencia para detectar audiencias en función de su comportamientos en el sitio
- Motor de Reglas que acciona la publicación de contenidos en base a las audiencias.
La automatización de piezas es una herramienta muy valiosa ya que permite liberar a las áreas de diseño y maquetación de tareas repetitivas y mecánicas, y utilizarlas en funciones de carácter mas estratégico y más enfocadas en aspectos del negocio y comerciales, permitiendoles ganar mucha eficiencia en los tiempos y capacidad de producción.
Lo que resuelve la automatización es el incremento en la velocidad de respuesta de las áreas de diseño y producción hacia las áreas comerciales y de marketing de las empresas, que por lo general ven frustradas sus necesidades de publicar promociónes, descuentos y ofertas ya que la demanda es diaria y creciente y los recursos de producción son limitados y escasos.
La inteligencia para detectar quien hace y que hace en tiempo real es una de las características fundamentales de una plataforma de Inteligencia Online como la de Braindw. Esto permite establecer qué piezas y contenidos vamos se le muestran a los usuarios en función de las reglas de negocio establecidas, que son las que terminan armando las audiencias.
Por ejemplo, detectar desde que dispositivo se conectan, desde que estado o provincia, si ya esta registrado con email o si tiene una carro de compras abandonado. Estas audiencias, por ejemplo:
- Todos los usuarios que acceden desde dispositivos móviles van a visualizar una UX diferente a los que acceden desde un Desktop o un Smart TV.
- Todos los usuarios que tengan un carro abandonado van a visualizar una góndola en la home con los productos del carro con las ofertas y precios actualizados.
- Todos los usuarios que hayan dejado un email, recibirán cada vez que regresen al sitio un email de Ofertas del Día , con las mejores Ofertas del sitio, que son automaticamente detectadas por Briandw
El Motor de Reglas es el que hace posible definir las variables sobre las que se parametrizan las distintas reglas de negocio con las que se crean las audiencias. Es el corazón de una plataforma de Inteligencia Online como Braindw.
Braindw utiliza datos contextuales, tales como clicks, geolocalización, sistemas operativos o dispositivos, entre otros, para presentar contenidos relevantes en cada categoría del sitio en formatos enriquecidos como vitrinas o gondolas con carrousel, email o video, tomando la información en tiempo real.
¿Cuáles son los mayores desafíos cuando se trata de personalización de contenidos?
¿Cuáles son los mayores desafíos cuando se trata de personalización de contenidos?
Cuando se trata de la experiencia del cliente (UX), la personalización es un aspecto fundamental para aumentar el «engagement» del usuario online.
El uso de datos e Inteligencia online para generar contenidos y anuncios digitales colabora en la creación de experiencias que son altamente relevantes para el usuario. La personalización no solo permite a los profesionales de marketing digital captar la atención del público objetivo (target), sino que además inspira al usuario generando la lealtad con una marca.
A pesar de que la personalización es un aspecto vital de UX, muchos profesionales de marketing (59%) no logran personalizar el contenido a la escala de la demanda dinámica y en tiempo real, siendo este el mayor obstáculo para lograr entregar contenidos en tiempo y forma de manera dinámica y aplicar las ventajas de conocer y capturar los datos de comportamiento de los usuarios. Es ahí donde se puede ver con claridad el beneficio de trabajar con una plataforma de Inteligencia Online y generación automatizada de contenidos en tiempo real.
En una reciente encuesta de Adobe se muestra que menos de la mitad de los encuestados dice que la personalización de los contenidos en su sitio web alcanza a cubrir la extensión de los beneficios que ofrece la inteligencia online a partir de datos en tiempo real.
Principales barreras para la personalización de contenidos y creatividad en publicidad digital.
Personalización de contenidos, Braindw
Un tercio (33%) de los encuestados destacó que el tiempo en la generación de piezas para un sitio es el mayor obstáculo cuando se trata de la personalización de contenidos y la publicidad digital en tiempo real basados en reglas de negocios. Muchos también destacaron que era la segunda (11%) o tercera (9%) barrera.
No es de extrañar que el consumo de tiempo cause tantos problemas, ya que la encuesta también reveló que, en promedio, se necesitan 17 horas para crear un anuncio con contenido personalizado o un fragmento de contenido de formato breve. Es aquí donde se aprecia el aporte de la plataforma de Inteligencia Online y Automatización de contenidos Braindw
La razón principal detrás de la necesidad de estos grandes periodos de tiempo para generar contenidos en tiempo real es que se requieren muchas variaciones para una sola pieza de contenido personalizado. Es necesario crear variaciones para diferentes segmentos, campañas o reglas de negocio. Esto puede significar que se necesita un promedio de 12 días para lanzar una sola pieza de contenido que contenga todas las variables posibles en función de la audiencia que visita el sitio. Imposible llevarlo adelante si no contamos con una plataforma de automatización de contenidos en tiempo real.
Un hallazgo adicional del estudio reveló que menos de un tercio de los encuestados diría que la entrega y la creación de contenido están bien coordinadas, lo que podría agregar un factor adicional a los problemas de tiempos y recursos para conseguir la personalización de contenidos. Este hallazgo se deriva de un estudio de Wrike que reveló que los creativos se enfrentan a una serie de desafíos en lo que respecta a la colaboración.
Fuente artículo: Smartly insights: «What are the biggest challenges when it comes to personalization?», Joanna Carter
Fuente: Adobe a través de gráficos de marketing.
Tamaño de la muestra: 1.037 profesionales creativos, de marketing, publicidad e informática.
Cómo ayuda la personalización a entregar experiencias únicas a los clientes e impulsar la tasa de conversión
«Trabajar de forma más inteligente, no más difícil» es mi mantra. Si bien no siempre he podido lograr esto, y recien estos últimos años lo he conseguido con Braindw, sigue siendo un objetivo noble. Afortunadamente, con las últimas tecnologías y técnicas de venta, ahora es más fácil que nunca crear experiencias de compra de comercio electrónico más inteligentes y mejores tasas de conversion.
Cómo ayuda la personalización a entregar experiencias únicas a los clientes e impulsar las ventas online y la tasa de conversión
Básicamente se trata de poner al cliente en el «centro de todo» (customer centric) y mostrarle lo que busca rápidamente, haciéndolo sentir especial en el proceso de compra. Esto se complica cuando enfrentamos a miles de clientes, siendo difícil poner en práctica nuestras mejores intenciones. El marketing de precisión, la inteligencia online y los contenidos personalizados son factores claves para resolver este dilema.
La “personalización” tiende a verse como una palabra de moda. La gente dice que es importante sin comprender muchas veces de qué se trata fáctica y realmente. Pero hay pruebas contundentes de que los contenidos personalizados cuentan y mucho cuando se trata de convertir a ventas.
¿Recuerdan la campaña “Comparte un Coca Cola (share a coke)” con los nombres de las personas pegados en la etiqueta de la botella?
A esta campaña de personalización se le atribuyó el crecimiento de las ventas de Coca Cola por primera vez en 10 años. Muchas investigaciones muestran que la experiencia de Coca Cola no es aislada. Según un estudio de Accenture, el 75% de los consumidores que compran productos online consideran que es más probable que lo hagan si su nombre aparece en las acciones de marketing digital, y si además en ellas, incluimos recomendaciones personales demostrando que conocemos sus preferencias.
Según un reporte de la empresa Salesforce, el mismo reveló que más del 52% de los consumidores cambiarían de marcas en el caso de que estas no personalizaran sus comunicaciones. Aún así, muchos negocios y comercios minoristas tienen cierta resistencia a llevar adelante un modelo de personalización, siendo reacios por ahora a invertir en este segmento.
De hecho, una encuesta reciente de la publicación norteamericana Retail Week, reveló que solo el 14% de los comerciantes minoristas de USA piensan que la personalización es esencial. Sorprendentemente, todo se reduce a una simple brecha de conocimiento entre ellos y su capacidad de hacer un uso completo de la tecnología disponible. La percepción general es que la personalización es difícil de implementar y eso es un gran error ya que gracias a plataformas como Braindw, implementar un modelo de personalización en tiempo real es sencillo y mucho mas económico de lo que las empresas piensan.
El ecosistema de omnicanalidad de hoy presenta buenas razones y oportunidades para implementar un modelo de personalización ya que los comercios tienen múltiples puntos de contacto con los clientes para gestionar: eCommerce, redes sociales, CRM, correo electrónico, marketing offline y, por supuesto, la tienda física. Estos múltiples puntos de contacto múltiples juegan un importante rol en el viaje del cliente moderno (customer journey). La personalización ayuda a dar sentido a esta complejidad y la traduce en experiencias coherentes y relevantes para los clientes.
Las tecnologías disponibles en la actualidad permiten reunir toda la información en una visión unificada del cliente (customer centric), conectando los puntos entre los datos y viendo cómo los clientes interactúan con los diferentes canales y campañas.
Dando vida a los datos
Una cosa es disponer de los datos, pero otra muy distinta es utilizarlos de manera dinámica para crear experiencias personalizadas en tiempo real con contenidos relevantes y coherentes para el cliente. Es decir, el “Output” de los datos. Las empresas tiene varias herramientas que colectan información y datos del usuario, pero prácticamente ninguna cuenta con una plataforma que le permita generar de manera automatizada contenido en base a ellos. Con lo cual termina siendo poco útil a efectos prácticos
En realidad, resolver este problema es más fácil de lo que muchos piensan. A continuación, voy a mostrar algunos casos con links para que puedan ver de qué manera utilizamos nuestra plataforma de Inteligencia online y contenidos automatizados, Braindw, para poder ofrecerle al cliente experiencias únicas que aumentan la tasa de conversión muy rápidamente.
Contenido personalizado de Email
La personalización en este segmento va más allá de simplemente incluir el nombre del cliente en el correo electrónico. Para establecer una relación profunda y duradera debemos demostrarle al cliente que lo conocemos, sin llegar al hartazgo innecesario. A continuación, les dejo un enlace a nuestro sitio para que vean algunos ejemplos que implementamos en distintas marcas.
Link
Automatizaciones personalizadas
El contenido es solo la mitad de la batalla en la personalización en los sitios de ecommerce. El «timming» es clave para ser relevante.Aterrizar en la bandeja de entrada en un momento oportuno para el destinatario es vital cuando se trata de implementar automatizaciones. Uno de los ejemplos más comunes de una automatización personalizada es el correo electrónico de abandono del carro. Sin embargo, muchos ecommerce aún no han implementado esta automatización imprescindible.
La investigación de Barclay card reveló que los consumidores del Reino Unido dejan productos por valor de 18 mil millones de Libras en carros abandonados cada año. Además, el 60% de las tiendas online desconocen su propia tasa de abandono. Los correos electrónicos de carro abandonado son un excelente ejemplo de inteligencia y automatización online para cualquier minorista que busque aumentar los ingresos del comercio electrónico.
Los correos electrónicos de abandono de carro son claves para hacer que el cliente haga una segunda mirada a los productos en los que estuvo interesado ya que se activan poco después de que el individuo haya visitado el sitio (los tiempos van de 60 minutos a 24 horas dependiendo de cada cliente. A continuación, dejo un link a nuestro sitio con un par de ejemplos de carro abandonado
Link
Recomendaciones personalizadas
Las recomendaciones de productos son bastante comunes en la mayoría de los sitios de comercio electrónico. Sin embargo, los motores de recomendación han avanzado mucho en los últimos años. Esto es gracias al aprendizaje automático (Machine learning) que analiza los comportamientos en tiempo real, las transacciones previas y el comportamiento de navegación reciente para garantizar que se recomiendan los productos correctos a la persona adecuada.
El aprendizaje automático también se basa en la sabiduría de la multitud para determinar recomendaciones. Examina que productos navegaron los usuarios, que cargaron al carro por cada categoría y arma góndolas y emails para presentarle a otros usuarios interesados en las mismas categorías productos asociados.
A continuación, dejo un link a nuestro sitio con un par de ejemplos de recomendación de productos
Link
Venta cruzada y venta incremental
La venta conjunta y la venta cruzada son algunas de las mejores oportunidades que hay para ofrecer una personalización que aumente los ingresos. Si sabemos lo que el cliente ha navegado o comprado, es fácil presentarle artículos similares o complementarios a su compra potencial y predecir su conducta. El objetivo en este segmento es ‘completar la compra’ con elementos adicionales. Es una buena manera de construir el valor del orden potencial del cliente con sugerencias relevantes.
La personalización en los negocios digitales
Muchas estadísticas respaldan y ratifican la necesidad de utilizar plataformas de personalización en las empresas. La totalidad de nuestros clientes experimenta un aumento en las tasas de conversión mediante la personalización. No hay muchas herramientas del marketing digital que puedan demostrar esta contundencia.
Nosotros, desde Braindw vemos que los clientes se sienten muy satisfechos al momento de comenzar a darse cuenta de lo que en los hechos significa la personalización de contenidos en tiempo real. El tiempo de cada uno de nosotros como consumidor es muy valioso, y eso es esencial a la hora de utilizar estas nuevas herramientas del marketing digital.
Al incrementar el contenido dinámico y personalizado en el sitio, las personas pueden encontrar lo que quieren, más rápido, lo que de alguna manera significa facilitar sus vidas y aumentar la posibilidad de que compren en una tienda y no en otra. Esto significa que las tiendas que implementan experiencias personalizadas crecen dos o tres veces más rápido que las tiendas que no lo hacen.
Al hacer una inversión en las 3 patas de la personalización, Marketing de Precisión, Inteligencia Online y Automatización de contenidos, estamos poniendo el dinero en una mejor experiencia del cliente, y la verdad que lo que pasa es que cada vez mas los ingresos online dependen de esto.
Desde Brain, los invitamos a conocernos y entender en persona como profundizar en esta nueva ola de la personalización.
El marketing de precisión, la inteligencias online y los contenidos automatizados en tiempo real
EL MARKETING DE PRECISIÓN EN TIEMPO REAL
La capacidad de interactuar con los usuarios y consumidores en tiempo real, con contenido relevante y recomendaciones de productos, se está convirtiendo en una necesidad para los especialistas en marketing, que tiene muchas ventajas. Sin embargo, hay muchos que aún no usan datos para lograr la personalización, existiendo una falta de conocimiento y experiencia en este tipo de tecnologías que impide que estos profesionales digitales pasen a tácticas de interacción en tiempo real.
En este blog, vamos a ver algunas de las estrategias que empleamos en Braindw en marketing online en tiempo real para crear una mayor relevancia, impulsar el compromiso del cliente y crear urgencia para fomentar las conversiones. Espero que al final de este articulo hayamos ampliado la comprensión de este fenómeno en el lector y también y hayamos podido convencerlo acerca de los beneficios que podrían proporcionarle a su organización, alentándolo en su propio camino hacia la creación y el uso de tácticas de marketing en tiempo real.
PERSONALIZACIÓN
La clave para una estrategia de personalización exitosa comienza con la recopilación de los datos correctos, eso conlleva a establecer con los usuarios una compensación para que ellos decidan dejar información personal. Existe un delicado equilibrio al solicitar datos personales, que incluye el volumen de datos que se están solicitando, el tipo de datos que se buscan y los métodos que se utilizan para recopilarlos.
Se pueden tener mas usuarios registrados si solo le pedimos el correo electrónico y nada más, con eso podemos lograr bastante, pero ¿ Cómo crear mas relevancia y personalización agregando mas información que tan solo el correo electrónico ?.
Las marcas más exitosas en la personalización llevan a sus clientes y usuarios en un viaje de recopilación de datos gradual y escalonado, en lugar de obtenerlos de una sola vez.
El paso 1 es la simple recopilación de la dirección de correo electrónico. Esta opción es muy efectiva ya que permite activar el circuito del envio de campañas de email personalizadas.
El paso 2 es agregar mas datos y vincularlos a la cookie y al email, como el nombre y el apellido, el sexo, la edad, la ubicación geográfica entre otros. Recopilar estos datos adicionales es un desafío y, por lo tanto, un enfoque escalonado no solo ayuda a construir un arsenal de personalización, sino que también inicia un diálogo bi-direccional entre la marca y los clientes, creando la posibilidad de comenzar un intercambio de datos que permite ofrecer sugerencias, consejos, cupones, promociones y otros beneficios a cambio de datos personales.
Informes de USA develaron que el 63% de los consumidores encontraron útiles las recomendaciones personalizadas, y que el 62% de los encuestados compra más cuando se encuentra con experiencias personalizadas, por otro lado un 27% busca activamente ofertas personalizadas al comprar en línea.
Los clientes requieren una razón para renunciar a la privacidad de su información personal y comprender el valor que obtendrá en el intercambio de datos. Otra encuesta realizada en USA señala que el 70% de los consumidores temen que los datos que comparten con las empresas terminen en las manos equivocadas. Sin embargo, si los beneficios son favorables para los clientes (ya sean ofertas especiales, descuentos, puntos de fidelidad, etc.) y existe un nivel de confianza entre ellos y las marcas, muchos parecen dispuestos a compartir los datos.
Un gran porcentaje de clientes considera que las ofertas personalizadas son las más influyentes en su decisión de comprar un producto o servicio, y muchos se complacen en suscribirse e intercambiar cierto grado de privacidad de datos a cambio de productos, servicios y experiencias mejoradas.
CONCLUSIÓN
Siempre que el activador se base en los datos recopilados a lo largo del recorrido del cliente, con un mensaje contextualmente correcto al canal apropiado, entonces creará una experiencia de cliente receptiva, valiosa, relevante y atractiva
PRODUCTOS RECOMENDADOS
Hacer recomendaciones de productos en tiempo real
A partir de la Inteligencia Online, el Marketing de precisión y la automatización de contenidos en Tiempo Real, empresas como Braindw han encontrado soluciones que permiten implementar estrategias de recomendación personalizadas para aumentar los ingresos, las tasas de conversión y los valores promedio de los pedidos de los clientes.
No es de extrañar que las páginas de Amazon, eBay, Netflix y similares estén dominadas por recomendaciones de productos. Utilizando herramientas de personalización en tiempo real, no solo las grandes marcas de comercio electrónico pueden incluir recomendaciones de productos en su sitio web.
Desde el momento en que un visitante llega a un sitio, estas herramientas pueden rastrear cada producto o contenido que navegan en tiempo real, registrando información sobre lo que se está vendiendo o consumiendo, justo en ese momento. Este conocimiento se puede combinar con reglas que decidan sobre qué tipo de pieza personalizada, como un banner, cupón o temporizadores, se incorporarán y mostrarán estos productos populares.
En el caso de nuestra plataforma de marketing de precisión, inteligencia online y automatización de contenidos en tiempo real, Braindw, se pueden ver cómo funciona este modelo en las páginas de entrada de:
Además de la opción de recomendación de producto estándar, hay muchos tipos alternativos, basados en un enfoque de aprendizaje automático, como “Últimos productos navegados por el usuario”, o “Los productos mas agregados al carro”, “Los productos mas vistos en todo el sitio o por categoría” en las últimas 24/48 horas. A continuación voy a mostrar algunos ejemplos, Jumbo Argentina (productos mas buscados en todo el sitio y por categoría, últimos navegados por el usuario), Easy Argentina (Productos más vistos), Wong Peru (Los mas vistos) entre otros..
Top más vistos en todo el sitio, por categoría, últimos productos que navegó el usuario
EMAILS DISPARADOS AUTOMÁTICAMENTE
La capacidad de interactuar en tiempo real usando disparadores es una táctica poderosa pero a menudo significativamente infrautilizada.Estos factores desencadenantes en tiempo real garantizan respuestas oportunas, alertas o asistencia en el momento crítico en el que puede ganar o perder un cliente, y pueden adoptar la forma de diferentes tipos de participación.
Los disparadores de correo electrónico son una herramienta de uso frecuente en cualquier plataforma de automatización de marketing, cuando se utiliza correctamente puede tener un profundo impacto en la adquisición y retención, así como en la venta y la venta cruzada.Lo importante es entender que la personalización y la mensajería con disparadores deben usarse de manera combinada.
Las confirmaciones de compra, las alertas, los recibos y los mensajes de agradecimiento son solo la punta del iceberg para algunos disparadores simples. Cuando se combina con una personalización profunda mediante el uso de métodos de recopilación de datos exitosos y contenido dinámico dentro del mensaje disparado, se convierte en un motor que logre el compromiso del usuario.
Ejemplos de mensajes activados
Braindw tiene dos ejemplos de este tipo de email con disparadores, uno es el email de registro con cupon de descuento. Este es un buen caso de un beneficio que obtiene el usuario por dejar su email. La plataforma puede cargar una cantidad de números de cupones de descuento que se utilizan y queman cada vez que un usuario recibe un email.
Caja registro con 15% Off
Home categoría, dispara email Ofertas
Email disparado con código de descuento único
Email disparado con ofertas en categoría visitada
OFERTAS CRONOMETRADAS
Para comprar en línea, los clientes tienen mucho tiempo para navegar en su tiempo libre. No hay colas en la caja. Si alguien quiere comprar un par de zapatos a las 4 AM un domingo por la mañana, puede hacerlo. Aún así, eso no significa que las marcas no quieran empujar determinadas ofertas para vender determinados productos de vez en cuando.Para los compradores, un banner con una oferta cronometrada es una excelente manera de promocionar el comienzo o el final de una venta, o resaltar un plazo de envío, que puede ser especialmente útil en el período previo a la temporada de vacaciones.
Otro uso de los temporizadores de cuenta regresiva es el de utilizar para notificar al cliente sobre el horario de apertura o cierre de las tiendas físicas. Esencialmente es un «bloque» de contenido en tiempo real, los temporizadores de cuenta regresiva se pueden activar a través del correo electrónico, en las páginas web o en ambas. El temporizador también se puede publicar con productos en función del comportamiento del cliente en tiempo real, lo que significa que se pueden colocar contenidos diferentes según corresponda.
La adición de temporizadores de cuenta regresiva a las páginas de un sitio web o campañas de email marketing puede impulsar el compromiso e involucramiento del cliente, así como promover las ventas, utilizando la animación del “Countdown” para atraer la atención del espectador y generar un sentido de urgencia.
Los temporizadores animados son muy efectivos para generar impacto, atraer la atención y mejorar el rendimiento de la página. Se pueden usar de muchas formas imaginativas.
- OFRECER TEMPORIZADORES FECHAS Y HORAS LIMITES
- Ideal para aumentar la urgencia de un llamado a la acción u ofrecer un recordatorio para completar una transacción antes de una determinada fecha límite. Agregar el tiempo hasta que una oferta finaliza en el encabezado del correo electrónico puede reforzar la necesidad de actuar rápido, independientemente de si el temporizador de cuenta regresiva está animado o no.
- TEMPORIZADORES DE “COMING SOON”
- Los temporizadores de cuenta regresiva de “Coming Soon” son perfectos para eventos como la apertura de una nueva tienda o eventos de temporada como navidades, día de la madre o Hotslaes, tanto en línea como en la tienda. Es una buena manera de mantener informados a los visitantes con anticipación a un evento.
- TEMPORIZADOR DE LANZAMIENTO DE PRODUCTOS
- Aplicando un temporizador de cuenta regresiva de lanzamiento de productos se puede generar interés y entusiasmo por la llegada de algo nuevo como un producto o una oferta especial, para mantener a los clientes comprometidos y ansiosos por ser los primeros en saber la novedad antes que otros.
- TIEMPO DE INFORMACIÓN DE HORARIOS EN LA TIENDA
- Con información de horarios de apertura y cierre de una sucursal física los temporizadores de cuenta regresiva pueden mantener a los visitantes informados sobre este punto.
Entramos a pleno en la era de la Personalización
Entramos en la era de la Personalización
Entramos de lleno en la era de la personalización del contenido que el usuario navega en Internet, y cada vez somos más las empresas que desarrollamos herramientas y aplicaciones para que los marcas puedan acceder a brindar este tipo de experiencias al usuario que visita sus sitios web.Probablemente tengas un sitio con cientos o miles de visitas, eso es esta muy bueno, pero cada visitante tiene sus propios patrones, motivaciones y objetivos y estarás de acuerdo que mostrar siempre el mismo contenido no es inteligente.
La solución es ofrecer contenido personalizado que te permite entregar el contenido correcto, a la persona correcta, en el momento correcto y en la forma correcta
NDW a través de su plataforma online “Braindw” desarrolló una suite de soluciones de inteligencia artificial en tiempo real que brindan una serie de funcionalidades que en base al comportamiento del visitante, tanto histórico como en tiempo real entrega una serie de contenidos adaptados a su perfil.
Veamos cómo funciona el contenido personalizado: digamos que eres el dueño de una compañía llamada “Un vuelo feliz” una compañía que ofrece todo tipo de productos vinculados a los simuladores de vuelo que puedas imaginar.Tomemos entonces un caso imaginario como muestra, por ejemplo, el Visitante 4002 que llego a tu sitio a partir de un término de búsqueda denominado “Joystick para simuladores de vuelo”.
Al llegar a tu página de destino va a encontrar en la home page contenido que muy probablemente no se alinee con sus intereses, pero un momento, ¿Es posible que podamos saber más o tener más información del visitante 4002 ?.
Venta caliente en tiempo real
Es fundamental detectar e interceptar al usuario una vez que nos muestra un determinado comportamiento, por ejemplo, uno básico, enterarnos que está visitando nuestro sitio web. Es como si supiéramos que determinada persona entra a nuestra tienda haciendo sonar una alarma. A partir de ese momento querremos saber todo lo posible sobre el, para captarlo y transformar un visitante anónimo en un cliente fiel y leal.
Aplicaciones como la de Braindw, que funciona a partir de instalar una cookie en el browser del usuario, puede tener datos de esa persona una vez que visita nuestra tienda, y disparar de manera automatizada una serie de acciones. Lo primero que reconocemos es cual es su ubicación geográfica o geo-localización, asi como el dispositivo desde el cual se esta conectando.
Por ejemplo, una de bienvenida, la cual puede tener distintos matices, por ejemplo:
- Si el que entra es un nuevo visitante, le podemos presentar una propuesta que lo ayude conocernos y apreciarnos mejor, presentándole un banner con una caja de registro en la cual puede dejarnos su nombre y email, ofreciéndole a cambio de dejarnos esos datos la posibilidad de conocer nuestras mejores ofertas, por lo que recibirá las mismas en su casilla de email cada vez que detectamos que el usuario está accediendo a una categoría determinada o visitó una variedad de productos. También podemos tentarlo, ofreciéndole un cupón de descuento único y no re-usable que le va a llegar a su casilla de email.
Una vez que nos deja el email, ya queda cookeado, y a partir de ello, traceable cada vez que entra al sitio. De esta manera Braindw puede, a partir de determinadas reglas disparar acciones como impresión de banners o envio de emails.
Ya deja de ser el visitante 4002 y pasa e ser el usuario Pepe.gonzales@mail.com y se integra a la categoría de “contactable” a través de un email cada vez que validemos una regla de negocios que lo incluya
- Si el que entra ya nos visitó en alguna oportunidad, se «cookeo», y nos dejó rastros de sus preferencias en la navegación del sitio, podemos agruparlo con otros que coinciden con dichos rastros e integrarlo en una audiencia determinada. Braindw permite construir una gran cantidad de audiencias, haciendo que cada vez que algún individuo forme parte de una de ellas y entre por la puerta, no solo sepamos que es un viejo amigo, sino también cuáles son sus gustos y que tipos de productos le podemos ofrecer, anticipándonos a su necesidad, haciéndolo sentir más identificado con nuestro sitio, percibiendo que nos adaptamos a él y presentándole contenidos relevantes a sus gustos y costumbres de navegación.
Esto nos va a permitir anticiparnos y predecir de manera bastante aproximada que es lo que viene a buscar al sitio, o detectar de manera automática que su necesidad en ese momento es diferente a su patrón de comportamiento habitual ya que la plataforma de inteligencia online detecta que hizo más clicks en una categoría que esta fuera de su patrón.
Colores inteligentes aplicados a la web
Colores inteligentes aplicados a la web
Una de las últimas aplicaciones que desarrollamos en la plataforma de inteligencia online Braindw fue la de los colores y formas inteligentes que se aplican en base una determinada segmentación o agrupación, ya sea de caracter demográfico, como sexo, edad, etc., de categorías, como televisores, computadoras, de medios de pago, como plan de 18 cuotas sin interés con una determinada tarjeta de crédito o tipo de beneficios en las ofertas, como ahorros o descuentos.
Yo soy arquitecto y durante mi carrera realizamos varios trabajos prácticos en «señalética«, que es la materia que se especializa en utilizar los colores como medio o herramienta para orientar a los usuarios de la manera mas eficiente y ayudarlos a ubicarse en lugares de alta complejidad con áreas o sectores a los que debe llegar, como son los aeropuertos, shoppings o centros comerciales, museos, etc.
Y una de las herramientas que utiliza la señalética es el uso de los colores para diferenciar determinadas zonas o lugares como puertas de embarques, patios de comida, terminales etc. Del mismo modo, la navegación en un sitio de comercio electrónico es altamente complejo, y por lo general confuso y dificil de maniobrar para los usuarios, que la mayoría de las veces siente que esta perdido dada la enorme cantidad de información que se le presenta, la multiplicidad de ofertas, promociones y productos y un sistema de navegación por lo general poco claro y eficiente. Entonces porque no aprovechar la inteligencia online en tiempo real, y vincular o asociar determinados elementos del sitio de e-commerce, como pueden ser las categorías, los tipos de descuento, promociones, etc. con diferentes colores
Por ejemplo podemos asociar colores a un determinado segmento de ahorros en los productos, que pueden ir desde el rojo si el valor se encuentra entre el 20% y 30%, en amarillo sí oscila entre el 11% y el 19%, y en verde si oscila entre el 1% y el 10%. De esta manera el usuario va a saber identificar, sea cual sea la categoría donde se encuentre en la navegación, la magnitud del ahorro en base a los colores que ve.
Otra caso común se da cuando la tienda de e-commerce lleva adelante un acuerdo comercial con alguna tarjeta de crédito o medio de pago, y necesita que el usuario pueda identificar aquellos productos que se encuentran dentro de este acuerdo, por ejemplo 18 cuotas sin interés con determinado medio de pago. La aplicación detecta en tiempo real cuál es el producto que está navegando el usuario e incorpora los colores en las piezas que se publican en tiempo real, ya sean banners o emails.
Este es posible ya que la plataforma Braindw entrega piezas en formato HTML, tanto en banners como en los e-mails inteligentes, de esta manera podemos intervenir tanto en el texto , como en los colores de fondo ,pudiendo incluso mezclar colores que definan determinados segmentos, como una categoría de productos, con un plan de pagos o con un porcentaje de descuento.
A continuación vamos a ver algunos ejemplos de gráfica básica, los que no pretenden ser piezas con diseño, pero sí piezas que ejemplifican cómo se pueden utilizar los colores inteligentes mediante la plataforma Braindw en cualquier sitio de comercio electrónico. En este ejemplo vamos a ver el proceso por el cual se termina generando una pieza del tipo carrousel/góndola que tiene 3 productos en los que vamos a poder ver plasmado este concepto, en base a los colores aplicados a la categoría, al porcentaje de descuento y al plan de cuotas asociada a un medio de pago.
Categoría de producto
En este bloque se definen los colores en función de las distintas categoría, esta imagen corresponde a telefonos celulares y el color para esa categoría es el marron.
Plan de cuotas con tarjeta
En esta columna, definimos en una parte de la pieza un color de fondeo y de texto para identificar un determinado plan de cuotas.
Tipo de descuento
En esta columna se identifica con distintos colores a los diferentes porcentajes de descuento, siendo el rojo el mas alto y el verde el mas bajo.
A continuación podemos visualizar como quedan las piezas armadas con los diferentes casos aplicados a los colores, desde las categorías, pasando por los planes de cuotas con tarjeta de crédito y los diferentes niveles de porcentajes de descuento con una gama que va desde el verde para los mas bajos, hasta el rojo para los mas altos.
Caso 1
En este caso vemos que la categoria de color marron es la de celulares, que el plan de cuotas es el de 18 con todas las tarjetas, y aplica un color gris claro y por último que aplica el menor descuento (10%) por lo que la cucarda es de color verde y el texto de los precios esta en color verde.
Caso 2
En este caso vemos que la categoria de color azule que es la de TV Smart, que el plan de cuotas es el de 12 cuotas sin interés con VISA, y aplica un color amarillo claro y por último vemos que no aplica descuento en este caso, ya que el beneficio esta en las cuotas sin interés.
Caso 3
En este caso vemos que la categoria de color marron es la de celulares, que el plan de cuotas es el de 6 cuotas sin intrés con todas las tarjetas, y aplica un color amarillo huevo y por último que aplica el mayor descuento (30%) por lo que la cucarda es de color rojo y el texto de los precios esta en color rojo.
La visión 360 en el recorrido del cliente hacia la conversión. (Customer journey)
Como se debe trabajar para contar con una estrategia de analítica predictiva eficiente
Este artículo explica porque desde NDW entendemos que una visión 360 sobre el cliente es algo imprescindible en el mapa de ruta de las empresas. Lograr sus objetivos de negocios y ganarle a su competencia, y porque debe profundizar en la manera en la que colectan los datos e información del usuario, debiendo adquirir las habilidades para encontrar información oculta que permita lograr mejoras en el negocio a futuro.
Vamos a repasar las mejores prácticas, y a entender la facilidad que podemos tener para colectar datos del flujo de tráfico del sitio y pasarlos a un tablero de datos que alimenten nuestro conocimiento acerca del “Viaje del cliente”, (customer journey) así como del modo en el que estos datos pueden impactar en las mejoras de nuestro negocio en el futuro. Esta es la base para poder predecir la conducta y el hábito del consumidor.
Como utilizar los datos que deja el usuario para crear estrategías para el negocio del mañana.
Si queremos predecir hábitos y conductas como por ejemplo:
- Reducir las tasas de bajas de los clientes
- Reducir y hacer más eficiente la relación costo/beneficio en la difusión de una marca
- Mejorar el abandono en el proceso de compra
Es necesario que obtengamos cierto nivel de madurez en la manera en la trabajamos con la analítica web. Vemos que muchas empresas comienzan a segmentar audiencias y personalizar experiencias, sin haber pasado por los procesos de analizar y cruzar los datos y hábitos de un usuario de manera seria y profunda, y es por eso que en la mayoría de casos esas empresas fallan con ese tipo de proyectos.
Es importante una correcta validación de datos, cuidando la calidad de los mismos y la correcta manera de guardarlos, administrarlos bien y procesándolos tomando como pilar los insights obtenidos para nuestro negocio.
Por lo cual es fundamental obtener datos de calidad para acceder al siguiente nivel que significa entender e identificar al visitante y al viaje del cliente y la conducta en el sitio web. Con la combinación del cliente y la información de su viaje ya estaremos preparados para predecir las acciones que ocurrirán en el futuro.
Una vez que aprendemos basados en las predicciones, básicamente estamos listos para crear acciones y encarar las siguientes fases basadas en casos de uso del usuario, es decir, pensando y manejando las distintas etapas desde esa perspectiva, con una base sólida y con información de calidad. Un aspecto importante es crecer con datos desde múltiples canales a insights centrados en el cliente (customer centric insights), esta es una fase importante en la analítica predictiva.
Para entender la importancia de los insights centrados en el cliente y entender porque una empresa debería tener esa visión 360 es clave analizar los patrones de conducta de sus clientes observando el comportamiento en detalle de cada escalón en su viaje hacia la conversión, basada en la necesidad de personalizar la comunicación y las experiencias.
En términos generales, una empresa requiere este tipo de visión para lograr mejorar la experiencia del cliente, un mayor involucramiento, mas ventas y una baja en la tasa de recambio de clientes. Y para lograr los objetivos de negocios las empresas necesitan básicamente descubrir los valores en los datos que deja el cliente. La pregunta es cómo hacerlo.
La primera fuente de la cual nos debemos alimentar, es la de las fuentes tradicionales, CRM, campañas, Call center y otras fuentes. El siguiente paso son los datos provenientes del flujo de navegación de la web. Con esto se completa el viaje del cliente y se obtiene una verdadera visión panorámica 360. Una vez colectada la data se comienza con el desarrollo de la analítica web, para descubrir los eventos que son relevantes en el viaje del cliente y lograr los objetivos, por ejemplo, reducir la tasa de recambio de clientes o generar más conversiones. En esta etapa es fundamental visualizar los datos y experimentar y evaluar si las hipótesis de trabajo se corresponden con los hechos derivados de las acciones.
Es una etapa exploratoria de descubrimientos y hallazgos que se convertirán en eventos significativos en el viaje del cliente para mejorar los objetivos del negocio. La preparación y recolección de datos son los pilares para obtener buenos datos, y esto es una oblicación si queremos descubrir el valor de los datos del cliente y colectar la información de manera apropiada.