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Analítica sobre el comportamiento personalizado: Clave de éxito en procesos digitales

Escrito por Roberto Robles
Director Corporativo de Soluciones de Negocio y Tecnología @ Marktel Linkedin

Desde hace ya bastante tiempo, el viaje que realiza un cliente o consumidor dejó de ser lineal pasando a convertirse en un proceso más caótico.

Somos conscientes desde hace ya unos cuantos años que la decisión de compra puede ser completada desde multitud de posibles puntos, con diferentes recorridos en base a las distintas preferencias de cada persona.

Esto nos ha llevado a repensar, cómo podemos conocer más en profundidad a los usuarios, ya que se han convertido en objetivo prioritario para establecer relaciones que finalicen en un beneficio mutuo. Para conseguir nuestro objetivo, ponemos encima de la mesa multitud de preguntas……

¿Sería suficiente para ello recabar multitud de datos operacionales?, ¿tendría lógica disponer de información sociodemográfica para posteriormente poder segmentarla y a partir de ahí, establecer acciones de contacto con criterios puramente estadísticos?… How do we do it?

El éxito pasa por ahondar sistemáticamente en el conocimiento y el comportamiento del consumidor

El éxito pasa por ahondar sistemáticamente en el conocimiento y el comportamiento del consumidor

En un mundo cada vez más conectado, cohesionado y vinculado, los decisores nos están constantemente enviando señales, y estas, bien analizadas, nos sirven para acompañar nuestra estrategia de análisis global orientándola a la consecución de objetivos de negocio. Comparando insights que proceden de diferentes fuentes de datos, podemos llegar a apreciar la potencial ventaja de la analítica del comportamiento.

Y…. ¿De dónde pueden salir todos estos insights de conducta? Pues… claramente de los datos. El foco que hemos puesto en las organizaciones por profundizar en la analítica de los datos ha ido “in crescendo” y, como cualquier corporación hemos convertido la necesidad y la creatividad en algo que va más allá, transformado la información en algo que nos entrega da mucho más valor, mejora de eficiencia, reducción de costes, procesos dirigidos, diseño de la experiencia…… toda una ventaja competitiva.

Hemos conseguido que los datos jueguen a nuestro favor, y en algunos casos, que sea el principal valor de la empresa. ¿Alguien recuerda cuánto dinero pagó Facebook por tomar el control de la plataforma de mensajería instantánea de más uso en del mundo? (WhatsApp) y esto, ¿no nos dice nada?.

Con las actuales tecnologías, el acceso a internet y el uso masivo de las plataformas sociales, nos ha permitido que las entradas de información puedan llegar a multiplicarse exponencialmente. Si a todo ello le sumamos la mejora de los sistemas de información, tenemos una oportunidad increíble para poder digitalizar y estructurar diferentes procesos, pudiendo optimizar el análisis de millones de fuentes de datos en un tiempo cada vez más pequeño.

¿En qué consisten los datos de comportamiento? La denominada analítica de la conducta o en su término en inglés “Behavioral Analytics”, nació de la pura necesidad de conocer cuándo, cómo y por qué una persona puede llegar a interactuar con medios digitales a través de cualquier canal de comunicación, ya sea un e-commerce, una app, un juego online, una aplicación web, o un sistema de mensajería instantánea.

Todo se basa en su último fin, que no es otro que comprender de la mejor manera posible, cómo actúan los usuarios y consumidores, permitiendo realizar predicciones ajustadas y precisas sobre su potencial consumo, y el más que probable comportamiento futuro.

Tenemos un objetivo claro, y es comprender por qué los potenciales clientes realizan determinadas acciones. Este entendimiento nos dará “Luz” sobre cómo y dónde actuar para optimizar nuestro ciclo de vida de cliente, generando mayor interés para los usuarios y aumentando nuestras oportunidades de negocio, y todo ello, pudiendo detectar cada punto de interacción en cada una de las fases dentro del customer journey del cliente.

Llegados a este momento, nos tenemos que hacer la siguiente pregunta…. ¿Con qué tipos de datos vamos a encontramos?

Si queremos conocer un comportamiento de usuario para generar nuestra estrategia y que estas dos acciones vayan alineadas, debemos de conocer, que dentro de la inmensidad de los datos que podemos conseguir, principalmente existen tres tipologías con las que “jugaremos”, y que estas las podemos analizar y transformar para sacar conclusiones valiosas:

Datos que tenemos almacenados y debidamente registrados en nuestro CRM, o en cualquier herramienta de marketing automation que pueda existir en nuestra compañía.

Datos que provienen de la monitorización del comportamiento de nuestro usuario en nuestra página web o de cómo interactúa en cada plataforma en la que la compañía tiene presencia. Esta manera de comportarse nos lleva a disponer de ciertas pistas sobre su actuación, descubriendo sus potenciales intereses, su forma de comunicarse ante nuestros mensajes, como navega por las diferentes páginas web, el tiempo que nos dedica en nuestros espacios digitales, elementos que impactan con el usuario y cómo este reacciona, tipo de dispositivo que maneja…. Y un amplio abanico de datos que son susceptibles de ser analizados y que se relacionan de manera directa con su forma de actuar.

Su voz, la denominada “voz del consumidor” que nos muestra cómo se siente el consumidor dándonos feedback al respecto de nuestros productos o servicios. Con esta manera de expresarse el consumidor nos entrega su percepción de la marca, ya sea de forma reactiva, a través de encuestas, focus group, workshops, o bien de forma proactiva, a través de escucha social, donde el usuario expresa su opinión, resuelve o expone sus dudas, recomienda potenciales mejoras o simplemente participa en conversaciones abiertas sobre los productos y servicios de la marca.

A partir de este momento, podemos empezar a desenmarañar la bobina de hilo que tenemos, aprovechando los datos

A partir de este momento, podemos empezar a desenmarañar la bobina de hilo que tenemos, aprovechando los datos.

En función del grado de madurez de nuestra implementación tecnológica para el tratamiento de los datos, y una vez depuradas todas esas fuentes de información anteriormente mencionadas, más de las que podemos disponer dentro de la compañía que normalmente se encuentran almacenadas en “silos” …. tenemos que determinar si existen relaciones entre dichas fuentes, cruzando información entre nuestro CRM y el resto de los orígenes disponibles.

Normalmente la explotación de estas fuentes de datos conlleva grandes cantidades de tiempo y esfuerzo. Esta forma de actuar no es operativa si nuestra intención es dar una respuesta rápida a los potenciales consumidores según su patrón de comportamiento, y mucho menos cuando la cantidad de datos analizados son de gran volumen.

Para solventar esta situación, se deben determinar diferentes audiencias a través de un Data Management Platform (DTM). Este tipo de plataformas nos ayuda a fusionar diferentes fuentes de datos y así poder segmentar combinando múltiples inputs de distintos orígenes.

No tenemos que olvidarnos nunca de utilizar economías de escala ni elementos de búsqueda de eficiencia dentro del proceso de análisis, ya que cuando utilicemos todas las señales digitales que un consumidor nos entrega, podemos llegar a personalizar el contenido que le vamos a ofrecer dándole una respuesta automatizada, generando ahorros de costes de manera recurrente.

Para generar una visión extendida sobre el consumidor, nos tenemos que centrar en la construcción de un perfil unificado del mismo, que aglutine, no solo su información demográfica, las preferencias o las necesidades de dicho usuario, sino que nos permita integrar variables como el punto en el que se encuentra en su ciclo de customer journey, y cualquier fuente añadida que nos entregue su contexto, como pueda ser; su posición laboral, su comportamiento en los diferentes canales, la afinidad por diferentes productos o servicios o su respuesta ante las diferentes ofertas enviadas.

Todo este compendio de datos que nos da una visión integral y unificada de nuestro cliente, quedará reposicionada en las diferentes plataformas tecnológicas que deberemos implementar para poder tratar los datos, convirtiendo estos en oportunidades de negocio.
y……Ya solo nos queda la estrategia. Implementar una solución tecnológica conectada a todas esas fuentes de información de comportamiento del consumidor no es la panacea, si esto no se acompaña de una estrategia que defina claramente cuáles son los objetivos perseguidos. Tenemos que identificar quién es el público objetivo que buscamos, cómo queremos que ellos nos perciban, que productos se adecuan más y mejor al target, o qué valor le entregaremos, ya que se si no tenemos esta estrategia definida, los trabajos planteados se resumirán en acciones verticales de un solo impacto que no se retroalimentarán las unas con las otras, reduciendo mucho nuestra eficacia.

En paralelo a esto, deberemos desarrollar también un plan que especifique de qué forma se van a individualizar nuestros mensajes en función de los datos que hemos analizado, qué formatos enviamos, qué creatividades diseñamos, cómo será nuestro estilo de comunicación, o cómo se van a organizar los datos en un futuro… En definitiva, una estrategia integrada digital que bascule sobre los datos de comportamiento que proporciona la base tecnológica.

Con la implementación de esta iniciativa, nos acercamos a un mundo cada vez más profundo y real con la analítica de los datos, en el cual, las tendencias, los modelos predictivos, o los análisis individualizados, cada vez son más precisos, siendo la eterna aspiración de las organizaciones que anhelan lograr modelos de comportamiento individualizados, para así, entregar más valor potencial al consumidor, y esto materializarlo en negocio.

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