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¿Por qué es importante la identificación de nuestros usuarios web?

El panorama actual, resalta lo importante que es que las empresas generen un banco de datos propio, con el cual sean capaces de ofrecer a sus clientes experiencias únicas y mantener la propuesta de valor de sus productos.

Las compañías que tienen enfoque Data Driven están centradas en el conocimiento de su consumidor, debido a que esto aporta un gran valor para todas sus estrategias. Cuando logramos identificar a nuestros usuarios y clientes potenciales, podemos conocer las tecnologías con las que se relacionan y los comportamientos habituales que tienen; esto posibilita definir cuáles son las herramientas más adecuadas para enriquecer, activar y contactar a nuestros clientes.

Cada vez que alguien interactúa con alguna de nuestras plataformas, debemos guardar la información de esas acciones. Dicha información nos permitirá generar segmentación basada en los comportamientos digitales y físicos de nuestros usuarios. Aquí surge la importancia de producir datos propios, de los que tengamos el control y la seguridad de su buen uso. La 1st Party Data es sin duda, la fuente más valiosa de conocimiento, sobre todo porque la obtenemos de primera mano.

¿Qué debemos estar construyendo con nuestra 1st Party Data?

Hay que crear un perfil del cliente que contenga datos cualitativos, cuantitativos y comportamentales, tales como: Trakeo en punto de venta, Estilo de Consumo, Datos Sociodemográficos, Intereses, Actividades Digitales e Información Transaccional.

Por ello, Yopter ha desarrollado una metodología de identificación de usuarios web a la que llamamos Unique Identifier Yopter. Con dicha herramienta es posible crear un banco de información integral en el que se recopilan datos clave de los internautas que navegan en nuestro sitio web. A través de segmentos específicos es posible identificar a los visitantes web; detectamos la información sociodemográfica, el NSE potencial, Metadata Digital, geolocalización, zona de influencia de retail y gastronómica y el indice de conectividad que tiene el usuario.

Gracias al UIDY puedes aprovechar la huella digital de forma segura y sin necesidad de cookies de terceros. Además, te ofrecemos una taza de precisión del 99.5% y una segmentación de usuarios avanzada y no intrusiva.

Escríbenos a contacto@yopter.com. Nos encantaría ayudarte en tu transformación Data Driven

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¿Qué es un DataWareHouse?

Un Data Warehouse es un almacén electrónico donde, generalmente, una empresa u organización mantiene una gran cantidad de información. Los datos de un data warehouse deben almacenarse de forma segura, fiable, fácil de recuperar y fácil de administrar.

Es un repositorio unificado para todos los datos que recogen los diversos sistemas de una empresa. El repositorio puede ser físico o lógico y hace hincapié en la captura de datos de diversas fuentes, sobre todo, para fines analíticos y de acceso.

Estructuras de un Data Warehouse

La arquitectura de un data warehouse puede ser dividida en 3 estructuras simplificadas: básica, básica con un área de ensayo y básica con área de ensayo y data marts.

  • Con una estructura básica: Son sistemas operativos y archivos planos que proporcionan datos en bruto y que se almacenan junto con metadatos. Los usuarios finales pueden acceder a ellos para su análisis, generación de informes y minería.
  • Con una estructura básica con área de ensayo: El área de ensayo se puede colocar entre las fuentes de datos y el almacén, ésta proporciona un lugar donde los datos se pueden limpiar antes de entrar en el almacén. Es posible personalizar la arquitectura del almacén para diferentes grupos dentro de la organización.
  • Con una estructura básica con área de ensayo y data marts: Son sistemas diseñados para una línea de negocio en particular. Se pueden tener data marts separados para ventas, inventario y compras, por ejemplo, y los usuarios finales pueden acceder a datos de uno o de todos los data marts del departamento.

¿Cuál es la diferencia entre Data Lakes y Data Warehouse?

Los data lakes han surgido en el paisaje de Data Management en los últimos años, sin embargo, data lake no es necesariamente un reemplazo del data warehouse. Mas bien, complementan los esfuerzos existentes y dan soporte al descubrimiento de nuevas preguntas. Una vez que se descubren esas preguntas se optimizan las respuestas. Y optimizar puede significar moverse fuera del data lake para ir a un data warehouse.

Estas son algunas diferencias clave entre data lake y data warehouse:

  • Datos: Un data warehouse sólo almacena datos que han sido modelados o estructurados, mientras que un Data Lake no hace excepción de datos. Lo almacena todo, estructurado, semiestructurado y no estructurado.
  • Procesamiento: Antes de que una empresa pueda cargar datos en un data warehouse, primero debe darles forma y estructura. Con un data lake, sólo se cargan los datos sin procesar, tal y como están, y cuando esté listo para usar los datos, es cuando se le da forma y estructura.
  • Agilidad: Un data lake carece de la estructura de un data warehouse, lo que da a los desarrolladores y a los científicos de datos la capacidad de configurar y reconfigurar fácilmente y en tiempo real sus modelos, consultas y aplicaciones.
  • Seguridad: La tecnología del Data warehouse existe desde hace décadas, mientras que la tecnología del Data Lake es relativamente nueva. Por lo tanto, la capacidad de asegurar datos en un data warehouse es mucho más madura que asegurar datos en un data lake.

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¿Qué es la huella digital del navegador?

La huella digital es un término que se refiere a los registros y rastros que los usuarios dejan al usar un dispositivo para navegar por Internet. Estos registros representan información sobre los internautas, que puede servir a terceros para generar estrategias de marketing y publicidad, pues permite conocer su comportamiento y preferencias.

Cuando las personas navegamos y visitamos una web, entregamos una información concreta al dueño de la página web. Algunos datos que se pueden extraer son la IP, ubicación geográfica, navegador, sistema operativo del ordenador o dispositivo, idioma, sexo, edad, e incluso el último lugar en el que ha estado la persona cuando visitó el sitio web.

Las funciones de los sitios web usan secuencias de comandos: conjuntos de instrucciones que le dicen al navegador lo que tiene que hacer. Estas secuencias, desempeñan su labor silenciosamente en segundo plano y son capaces de identificar una gran cantidad de datos sobre el dispositivo y navegador que conforman una huella digital en línea particular de cada usuario. Esta huella digital se puede rastrear para localizar a los usuarios en Internet y en las distintas sesiones de navegación.

¿Qué es exactamente lo que una secuencia de comandos puede averiguar? Puede dar mucha información sobre el dispositivo que se utiliza, como el sistema operativo, el navegador, el software que se tenga instalado, la zona horaria, el idioma en que se lee el contenido en cuestión, si el usuario utiliza un bloqueador de anuncios o no, la resolución y la profundidad de color de la pantalla, las extensiones de navegador que se hayan instalado y especificaciones técnicas más detalladas.

De igual modo, esta huella digital proporciona atributos específicos suficientes sobre un dispositivo y su configuración para que se pueda identificar de forma casi inequívoca a una persona en una multitud. De hecho, la huella digital de los dispositivos permite identificar a los usuarios con una precisión de entre el 90% y el 99%.

Y entonces, ¿La huella digital en línea es lo mismo que las cookies de seguimiento?

La diferencia más clara entre la huella digital y las cookies, es que el uso de cookies esta regulado por el GDPR, lo que significa que los sitios web están obligados a avisar al usuario y pedirle permiso para usarlas. En el caso de la huella digital no es así, ya que esta se va formando silenciosamente y sin el conocimiento del usuario. Esto permite rastrear al usuario cumpliendo todas las normativas referentes a la privacidad de datos, además, ahora que las cookies están por desaparecer, la huella digital se perfila como una gran solución para la identificación de los usuarios web

Otro aspecto importante es que las cookies se pueden eliminar, pero no ocurre lo mismo con la huella digital. La huella digital permite identificar al usuario y saber que es la misma persona que vuelve a visitar un sitio concreto u otros de la red que emplean huellas digitales. Al reunir la información sobre la actividad de navegación de un usuario, se obtiene una imagen clara de su historial en línea, sus preferencias y sus aficiones: una imagen que le identifica aunque no haya iniciado sesión en ningún sitio o esté utilizando el modo de navegación privada o de incógnito.

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¿Por qué es importante que las empresas cuenten con su propio banco de datos?

Se conoce como First Party Data a aquellos datos que una empresa genera de primera mano y que corresponden, principalmente, a la información proveniente de sus clientes. Su recopilación se hace a través de fuentes propias como: la página web, aplicación móvil, redes sociales, CRM, contact center, entre otros.

Generalmente se incluyen datos sobre los gustos de los clientes, el comportamiento que tienen con la marca en el entorno online, información de contacto, datos sociodemográficos, etc. Los usuarios en alguna ocasión han dejado sus datos a cambio de recibir algún tipo de información o recompensa, y de esta manera se obtiene datos con lo que es posible rastrear la actividad digital de los internautas.

Un Banco de Datos propio es indispensable para una empresa, si lo comparamos con la data que se obtiene de terceros, ya que ofrece insights valiosos respecto a lo que desean los clientes y lo que no. Hoy mas que nunca el comportamiento de los usuarios marca la pauta para la generación de estrategias y permite obtener una radiografía digital que ningún proveedor de datos podría entregar.

En este sentido, lo que si puede hacer un partner, es ofrecer la tecnología necesaria para enriquecer la información que una empresa tiene. Dicha tecnología permite conocer, segmentar e identificar a los usuarios mas valiosos, para entregar el mensaje preciso en la mejor etapa de Shopper Journey.

Nuestra solución Unique Identifier Yopter, permite identificar a los usuarios web, enriquecer sus perfiles y centralizar los datos de todos los canales digitales de una forma estructurada. Con nuestra API, es posible crear un perfil de cliente mucho más completo e identificar segmentos específicos, integrar una lógica de segmentación propia, recompensas y contenido con Datos de todas las aplicaciones.

Algunos de los segmentos que se pueden obtener son:

  • Data sociodemográfica/NSE potencial
  • Metadata Digital
  • Geolocalización
  • Zona de influencia gastronómica
  • Zona de influencia de Retail
  • Índice de conectividad

Además, el UIDY otorga múltiples beneficios como: eliminar el anonimato del tráfico web, calcular el tamaño real del mercado, generar prospección de clientes y contenidos basados en datos, entre muchos otros.

Escríbenos a contacto@yopeter.com para conocer tus necesidades y planear como podemos ayudarte. ¡Nos encantaría saber de ti!

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¿Cómo diseñar una experiencia positiva para el usuario?

La experiencia de usuario (UX) se enfoca en crear productos digitales y materiales de marketing accesibles para ofrecer un recorrido agradable y sin fricciones. Así, la experiencia del cliente resulta positiva y tiene un gran impacto en los resultados de una empresa.

Un reporte de McKinsey & Company sobre el valor del diseño para las empresas, reveló que los negocios que se enfocan en el diseño y la usabilidad tienen un mejor desempeño. Cuando a las personas les gusta usar un producto, es más probable que lo recomienden. Del mismo modo, cuando tienen una experiencia positiva usando un producto, es posible que generen una opinión favorable sobre la empresa que lo produce.

El Marketing desempeña un rol importante en la usabilidad y accesibilidad de los productos, como así también en los sitios web, las aplicaciones, las campañas, las redes sociales, la comunicación del negocio y en la experiencia de usuario.

Entonces, ¿Qué estrategias hay que implementar para mejorar la experiencia del usuario?

  • Analizar los datos para descubrir brechas y oportunidades: Los datos pueden ofrecer claves sobre la experiencia integral del cliente y revelar si hay algún margen para optimizarla. Por ejemplo, si los usuarios abandonan un sitio antes de completar una compra, ¿es posible que sea porque el proceso de pago es complicado o difícil de usar? Testear de manera frecuente la velocidad web y analizar el nivel de participación de los usuarios pueden ayudar a descubrir áreas de oportunidad.
  • Crear una experiencia consistente: El recorrido de compra cambió, y ahora las personas se mueven entre los canales online y offline, entre los dispositivos móviles y el desktop, e investigan antes de comprar. Por eso, es fundamental encontrar formas para evitar posibles confusiones y crear una experiencia sólida desde el backend, con sitios responsivos y aplicaciones que funcionen correctamente en distintos dispositivos. Un desarrollo de marca consistente a través de productos, plataformas, campañas y canales puede ayudar a construir confianza, ya que las personas sabrán qué esperar.
  • Escribir contenidos claros: Los textos también tienen un gran impacto en el rendimiento de un producto, ya que se encuentran en todo el ecosistema digital: desde el sitio web, los correos electrónicos y los slogans, hasta los contenidos en el producto en sí. Es importante usar términos claros, que sean fáciles de entender, con un tono apropiado para la audiencia y un lenguaje inclusivo y equitativo.
  • Diseñar teniendo en cuenta la accesibilidad: El diseño visual es una parte importante para lograr una experiencia de usuario positiva, equitativa y accesible. Para asegurar que las comunicaciones de marketing y los sitios web cumplen con los lineamientos de accesibilidad y que los elementos visuales estén ordenados y sean fáciles de leer o ver, muchas empresas optan por trabajar con agencias y diseñadores gráficos que son especialistas en estos temas y que cuentan con procesos predeterminados para evaluarlo.
  • Simplificar la experiencia del ecommerce: Las personas quieren una experiencia de compra fluida, también durante el proceso de compra en línea. Si es muy complicado, es fácil que el usuario pierda el interés o se frustre, y abandone antes de concretar la compra. Una experiencia agradable es aquella que pide la menor cantidad de clics posible. Los clientes buscan transparencia con los costos de envío, las conversiones, los aranceles y los tiempos de entrega, además de ofrecer una forma cómoda y real de realizar su seguimiento.

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¿Qué es el Madtech y cómo puede ayudar a optimizar las campañas de Marketing?

La suma de Marketing, publicidad y tecnología ha dado lugar a la nueva era del Madtech que estamos viviendo. En ella, la finalidad es aplicar tecnologías basadas en datos a las estrategias de marketing y ventas para alcanzar los objetivos comerciales.

El Madtech, junto a los conocimientos, experiencia y estrategias de los profesionales del marketing, optimiza los resultados de las campañas publicitarias. Además, con esta unión de elementos, las empresas ofrecen experiencias personalizadas y relevantes para cada uno de sus usuarios. Esta fusión nos ofrece una visión más completa del consumidor a lo largo de todos los canales. El dato es pieza central de esta visión conjunta.

El machine learning, la IA y los asistentes virtuales son tecnologías aplicables al marketing Madtech. Con el marketing basado en estas tecnologías, obtenemos información detallada sobre los patrones de compra de los consumidores. Estas herramientas nos permiten adelantarnos a las necesidades del consumidor y ofrecerle el producto o servicio que necesita incluso antes de que lo busque. O lo que es lo mismo, permiten entenderlo a él y su contexto y ofrecerle una experiencia lo más personalizada y relevante posibles.

Así, startups, pymes y grandes empresas pueden utilizar el Madtech para generar experiencias cada vez más personalizadas en tiempo real, a gran escala y de forma automática. Y para ello, los datos son clave. Según Statista, un 31% de las empresas afirman que la falta de datos en tiempo real sobre sus clientes es el mayor problema al que se enfrentan cuando intentan mejorar la experiencia de estos. Sin embargo, una buena noticia es que la pandemia ha digitalizado muchas experiencias de compra, lo que facilita obtener más información. Ahora, el reto es tratar esos datos.

Los datos tienden a estar dispersos en varios sistemas de información. Para poder relacionarlos, existen plataformas de datos como los Customer Data Platform o CDP que buscan unificar y actualizar el perfil del cliente basándose en sus interacciones en tiempo real, y a las que pueden acceder otros sistemas de Madtech. Tener la visión única es una pieza fundamental para personalizar la relación con él incluso antes de que se convierta en cliente.

Por otro lado, también hay que considerar que internet se aproxima a un futuro sin cookies de terceros para respetar la privacidad de los usuarios y reducir su huella digital. Por eso, las principales plataformas publicitarias de internet y especialistas en la materia, trabajan en soluciones basadas en el análisis y activación de los datos, para conectar con los consumidores y ofrecerles contenidos y publicidad verdaderamente interesantes. Los usuarios ya no reciben impactos ajenos a su interés y, de esta forma, es más fácil que entren en el embudo de ventas.

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¿Cómo crear una estrategia de Datos?

La analítica y la estrategia digital resultan primordiales en el día a día, sobre todo, debido al proceso de transformación digital que las empresas experimentan desde hace algunos años. Estas áreas han cobrado gran importancia para cualquier compañía cuya actividad requiera del uso de herramientas virtuales.

Sin embargo, optimizar la analítica digital y construir una estrategia de datos efectiva no siempre es una tarea fácil. Para empezar, si queremos entender el concepto de analítica, debemos remarcar que aunque el término no es nuevo, su aplicación al ámbito digital aún sigue resultando compleja para algunas empresas. Esto resulta porque cuando cada equipo utiliza herramientas específicas para sus funciones, se convierte en un elemento de complicación porque se generan muchos puntos de contacto entre equipos, herramientas y clientes.

Para solucionar este problema, pongamos un ejemplo. Imaginemos que trabajamos en un medio de comunicación y nos preguntan por el rendimiento de los contenidos de deportes en general. Aquí surgiría un problema, ya que ni los sistemas de medición ni las métricas de estos tienen por qué estar unificadas ni medirse de la misma forma. Un ejemplo de esto es la diferencia que existe entre lo que YouTube entiende como una visualización de vídeo y lo que otra plataforma, como Facebook, identifica como tal.

Por eso:

  • Las herramientas de analítica tienen que adaptarse al negocio, no al contrario.
  • Si lo más importante es el usuario, la analítica tiene que estar centrada en él.

Con estas 2 claves en mente, una buena solución es un sistema de procesamiento único. Esto permitiría a todos los equipos de la compañía tener un punto central en el que almacenar, etiquetar y gestionar los datos recopilados. Así como tener datos limpios y transparentes, pero también seguros.

A través del nexo entre los distintos departamentos, se genera un espacio en el que los datos pueden consultarse de forma unificada, lo que posibilita la optimización de procesos. Para su construcción, resulta primordial homogeneizar la nomenclatura de las acciones que realiza el usuario (visitas, compras, reproducciones de vídeo, preferencias…) De esta manera, cada equipo puede utilizar sus propias herramientas y después poner la información en un lugar común.

Para desarrollar estos sistemas, es recomendable recurrir a profesionales o empresas que puedan hacer estas funciones y, si es viable, incorporar alguien al equipo con este fin. Este proceso implica a toda la compañía y debe seguir los siguientes pasos:

  • Definir el modelo de gobernanza de datos: en primer lugar, cuando ya se han identificado las necesidades, hay que decidir si se optará por un modelo centralizado o descentralizado. Una solución híbrida posibilita que los equipos puedan hacer su trabajo como quieran.
  • Reunir a las partes interesadas para intercambiar necesidades: cada departamento o equipo debe exponer qué necesita, qué herramientas emplea para recopilar información y que aplicación le da.
  • Diseñar un modelo de datos: en esta fase, tras escuchar las peticiones, se procede al diseño de un modelo de datos en el que las demandas realizadas se vean reflejadas.
  • Elección de herramientas: el último paso es redefinir qué herramientas se usarán para recopilar los datos que se introducen en el sistema de procesamiento central.

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5 claves para alcanzar el éxito con ayuda de tus Datos

El año 2020 fue un punto de inflexión, en el que vivimos en un contexto para el que no estábamos preparados y debimos enfrentarnos a la frustración de no poder cumplir con lo planeado.

Entre los grandes cambios que vimos, el uso de la tecnología aumentó en los últimos 18 meses, lo que en circunstancias normales hubiera demorado de 5 a 10 años. Las estrategias online ayudaron a aumentar las ventas en las tiendas físicas. Los hábitos de los consumidores cambiaron y siguen cambiando. Los clientes no solo quieren elegir lo que más se acomode a sus necesidades, sino que tienen más opciones y hoy pueden elegir entre más canales.

Por eso, el mejor canal es el que funciona mejor para el consumidor. Y va más allá de pensar en términos de sitios web vs tiendas físicas. Los consumidores van a usar ambos, según el que les funcione mejor. Esto explica por qué, en general, las estrategias ganadoras del último año y medio fueron aquellas que brindaron al consumidor la posibilidad de elegir aquello que más se adecuaba a sus necesidades.

Un escenario tan novedoso, de cambios tan acelerados y difíciles de predecir, trae innegables oportunidades y también grandes desafíos. Por eso es importante preguntarse, ¿Cómo podemos prepararnos para lo que viene?

  • Respetar la privacidad del consumidor: Hoy, este aspecto ocupa un rol de liderazgo en el ecosistema digital y acompaña a los principales actores en el proceso de respetar al máximo la privacidad de los usuarios.
  • La clave son los Insights: La información nos permite encontrar claves para satisfacer las demandas cambiantes de los clientes. Es importante mostrar que comprendemos y podemos ayudar a satisfacer unas necesidades que están cambiando más rápido que nunca.
  • Agilidad: Seguir los cambios en tiempo real y satisfacer las nuevas demandas a gran escala es un reto que exige una enorme agilidad y esto solo se puede lograr de la mano de la automatización, que nos ayuda a dar la respuesta indicada en cada uno de los consumidores, en los momentos precisos.
  • Data Driven: Por otro lado, la agilidad solo es posible si los negocios se basan en datos, y si las empresas pueden ver y medir lo que está sucediendo en cada momento. Por eso, manejarnos con datos de procesos internos y con aquella información que los clientes aceptan compartir es la cuarta clave.
  • Capital humano experto: Es fundamental crear equipos que sean expertos en tecnologías digitales y que cuenten con las habilidades y capacidades adecuadas tanto para generar resultados hoy como para preparar los negocios para el futuro.

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Las aplicaciones del Machine Learning en los modelos de suscripción

Los modelos de suscripción se han convertido en una fuente de ingresos para muchos medios de comunicación y es la forma que tienen para subsistir en un panorama cada vez más competitivo. Con el objetivo de ayudar a las empresas a optimizar y mejorar los procesos de captación de suscriptores, en esta entrada abordaremos cómo los datos potencian la inteligencia artificial y el machine learning para acelerar las suscripciones.

Los sistemas basados en Data Science y machine learning nos permiten detectar cambios en los comportamientos de nuestros clientes, crear alertas ante determinados tipos de cambios que puedan ser relevantes para nosotros, identificar los factores que los causan y generar predicciones de rendimiento.

En el caso específico de la obtención de suscriptores, podemos usar las bondades del machine learning en el análisis del modelo de atribución, es decir, entender el viaje que el usuario hace desde que descubre el medio o la marca hasta que realiza o no la conversión, que en este caso sería una suscripción. Aquí tienen gran importancia los canales de referencia; un visitante que viene de una búsqueda y de una red social tiene un ratio de conversión diez veces mayor que alguien que viene de solo uno de esos canales.

La clave está en el origen de los datos recopilados de los que se nutre la plataforma que cada empresa utiliza. Usar datos de un grupo de clientes no funciona tan bien como generar un modelo entrenado con 1st Party Data.

Y es que el uso de esta información se refleja en 2 aspectos esenciales para los usuarios: la personalización del contenido y la mejora de la experiencia de usuario. Aquí es donde el Machine Learning juega un papel muy importante. Habitualmente, los algoritmos empleados por medios suelen recomendar los contenidos muy leídos, sin embargo, si solo se hacen recomendaciones de cosas populares, nunca aparecera nada nuevo ni se le dará a un contenido especifico la oportunidad de destacar. En este sentido, los algoritmos híbridos seleccionan contenidos en tendencia y a su vez, permiten a los usuarios descubrir algo nuevo.

Con todo esto, podemos concluir en 3 puntos clave:

  1. Lo complejo no siempre es mejor, la complejidad está bien cuando tiene sentido. Sin embargo, a ocasiones es recomendable confiar en el uso inteligente de los datos, la automatización de procesos y las soluciones pre probadas.
  2. Experimentar con Data Science está bien, ya que no todas las soluciones valen para cada medio y deben adaptarse.
  3. Entender qué puede hacer por ti el Machine Learning y qué no; la recomendación de contenidos puede llevarse a cabo en un 90% por los algoritmos. Sin embargo, existen otras tareas importantes donde hay un mayor componente humano, por ejemplo, en las estrategias para mejorar la retención de los suscriptores, el análisis del producto o la mejora de la comunicación del mismo.

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Aprendizajes sobre el comportamiento de compra durante la época de descuentos

Durante la pandemia, se observó un enorme crecimiento del ecommerce en el mundo y sobre todo en Latinoamérica, donde casi llegó a duplicarse. Al mismo tiempo, las personas demandan cada vez más experiencias personalizadas. Y aunque la etapa de inspiración e investigación ocurre normalmente en línea, con el levantamiento de las restricciones de movilidad física, está creciendo el número de usuarios que asisten a tiendas físicas a investigar sobre los productos que les interesan.

Con la temporada de descuentos de fin de año, un estudio realizado por Ipsos y Google reveló 5 aprendizajes fundamentales sobre los comportamientos en LATAM y como las marcas pueden prepararse para las temporadas de promociones:

  1. Crear control a través de compras anticipadas: Hoy los consumidores se anticipan y planifican cada vez más sus compras de fin de año. Los datos del estudio indican que el awareness de los eventos principales de descuento de Navidad y Fin de Año ya rondaba el 90% entre julio y agosto. Las personas necesitan sentirse en control de sus experiencias, sus finanzas y su tiempo. Y en esa búsqueda de control, los consumidores analizan y anticipan sus compras de fin de año. 1 de cada 2 latinoamericanos habrá planeado su compra un mes antes del evento.
  2. Encontrar balance: Los consumidores buscan un equilibrio en el que puedan integrar sus experiencias digitales y presenciales. Con cada vez más opciones a disposición, las personas quieren elegir la forma que les resulte más cómoda a la hora de comprar. 3 de cada 4 usuarios ya piensan en una compra híbrida: comprarán principalmente en Internet, pero también acudirán a tiendas físicas
  3. Cultivar conexiones: Las restricciones de circulación y las medidas de distanciamiento social significaron una barrera para las personas a la hora de acercarse a sus seres queridos. Por eso, de cara a las fiestas de fin de año, los consumidores buscan nuevas formas de conexión.
    Si bien, el 36% de los compradores prefieren tener un gasto conservador para darle prioridad al ahorro, el estudio encontró que el 58% de las personas tienen presente hacer compras de regalos para sus amigos y familiares, así como artículos que necesitan y no han tenido la oportunidad de comprar por la pandemia
  4. Transformar el hogar: La casa se ha convertido en un gran centro de operaciones, por lo que ese ámbito también protagoniza una buena parte de los deseos de compra. Así, se observa en los consumidores una tendencia a invertir en aquellos artículos y productos que necesitan para revitalizar o hacer más cómoda la vida en el hogar. En cuanto al tipo de compras, los datos también revelan que, los latinoamericanos prefieren la comodidad de recibir sus compras directo en su domicilio por encima de la opción de recoger en un punto de entrega o en tienda.
  5. Actuar como aliados: Estar atravesando una crisis sanitaria nos ha vuelto más conscientes de cómo nuestras decisiones de compra afectan el medio ambiente. De hecho, durante 2020, las búsquedas sobre sustentabilidad aumentaron un 46%.11 Y en el caso de México, durante el último trimestre aumentaron un 98% respecto al período anterior. Los consumidores no solo están empezando a priorizar empresas sustentables, sino que también, para las compras de Navidad y Año Nuevo, muestran un particular interés por productos que sean amigables con el medio ambiente. De hecho, más del 80% de los consumidores declararon que van a seguir apoyando a las empresas eco-friendly.

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