Etiqueta: Datos comportamentales

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Análisis de Datos con un enfoque más humano

Desde su llegada, el Big Data ha generado una revolución en todas las verticales de la industria. Los datos demográficos, como la edad, el sexo, y la ubicación, han sido uno de los componentes más importantes para tomar decisiones mejor informadas. Sin embargo, aunque esta información es un factor clave en los reportes y análisis, no son el tipo de datos que nos hablan sobre las motivaciones de los consumidores para realizar determinadas acciones.

Por eso, es necesario migrar a un enfoque más humanizado dónde se prioricen los datos comportamentales y psicográficos. Los Datos de Comportamiento representan a personas que aparecen en un canal de la marca y toman acciones; permiten la visualización del Shopper Journey, donde se analiza y entiende el viaje de cliente: a que tiendas entró, que hizo para llegar ahí y si realizo o no alguna conversión. Son los mejores indicadores de intereses e intenciones. La información demográfica no se adapta a usuarios y comportamientos de la misma forma.

Recomendaciones para comenzar a trabajar con Datos Comportamentales

  • Marketing de Atribución: Los modelos de atribución son un punto de referencia que identifican los puntos de contacto y que reciben crédito por la generación de conversiones. Estos esquemas permiten determinar ¿Cuándo fue que los clientes se acercaron primero a la marca? ¿Cuándo fue la última vez? ¿De dónde llegan las visitas y los consumidores? La respuesta a estas preguntas nos habla del comportamiento y la motivación de los clientes, que es justo el tipo de datos que estamos buscando.
  • Datos comportamentales como guía central: En lugar de darle seguimiento a datos demográficos hay que poner atención a comportamientos como: la actividad de clics, compras en línea, información de búsquedas y engagement en el sitio. Esta información permite identificar y comprender a los usuarios basándose en sus acciones, así como definir KPI´s que guíen las próximas acciones.
  • Respetar las regulaciones vigentes: Es momento de comenzar a ser más proactivo en este tema. Independientemente de la zona geográfica donde opere cualquier empresa, las regulaciones como el GDPR restringirán el acceso a cierto tipo de datos, y con estas leyes endureciéndose cada vez más, debemos pensar en información que se obtenga en apego estricto a la privacidad de los usuarios.
  • Herramientas adecuadas: Una plataforma inteligente y robusta siempre es necesaria. La elección correcta dependerá del tipo de datos que tenga cada empresa y los recursos disponibles. Solo hay que tener en cuenta que esta herramienta debe lograr una integración de la información y ser capaz de realizar análisis en tiempo real.

La problemática principal es que los informes demográficos y de segmentos nunca se han enfocado en la parte humana de la gente. Por eso, cuando se logra comprender la manera en que las personas interactúan con una marca, las estrategias pueden enfocarse a mejorar inmensamente los resultados que obtenemos.

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Ventajas del uso de Datos para generar recomendaciones predictivas

Los consumidores se encuentran diariamente con un sinfín de marcas y cientos de impactos publicitarios, que buscan atraerlos hacia sus sitios web y conseguir conversiones. Para lograr superar todo este ruido, es fundamental que las empresas logren generar estrategias de Marketing 1 a 1, que ayuden a proporcionar experiencias únicas y mensajes relevantes para cada cliente en específico.

El uso de Datos para crear estrategias personalizadas, genera tácticas que mantienen a los usuarios conectados durante más tiempo. Las recomendaciones basadas en Inteligencia Artificial, muestran contenido de interés según los últimos patrones de comportamiento del usuario, es decir, se presenta el contenido en el que el cliente está interesado en ese justo momento. Por eso, es común que una simple búsqueda se convierta en horas de navegación, donde el continuo desplazamiento lleva al descubrimiento de nuevos productos y al inicio de un proceso de compra.

Al emplear Big Data y tecnología para guiar la navegación del cliente, podemos determinar relaciones significativas entre los productos de interés y las recomendaciones que se muestran. Frecuentemente, vemos estrategias como: “Productos relacionados” o “Usuarios que también vieron”, que dan al cliente la seguridad de ir por el camino correcto hacía lo que está buscando y lo hacen sentir que esta en el sitio dónde entienden sus necesidades.

Otro ejemplo de las ventajas que da el uso de datos en Marketing, es la creación de clientes leales. Las personas valoran a las marcas que ofrecen un servicio excepcional y brindan soluciones específicas por cada problema que se les presenta; en las experiencias online, este grado de atención se logra usando Datos como fuente de conocimiento para determinar qué es lo que el cliente busca y cómo poder ayudarlo.

El Marketing 1 a 1, ayuda a proporcionar un valor real a las estrategias de Marketing Digital; Si acompañamos nuestros esfuerzos con recomendaciones basadas en el comportamiento del cliente y en sus viajes de compra anteriores, es muy probable que el usuario realice una conversión, e incluso, es posible atraer de vuelta a clientes perdidos.

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¿Cómo enriquecer y unificar datos?

Sabemos lo fundamental que resulta la captación y análisis de los datos para usarlos como herramienta de conocimiento. Con este propósito, el enriquecimiento de Datos es el proceso que nos permite explorar las motivaciones, preferencias, intereses y estilo de vida de los consumidores. Además, con estas acciones podemos ir más allá de los datos declarativos, extrayendo conocimiento clave a partir de un dato de origen.

Cuando las organizaciones no cuentan con herramientas propias para analizar sus bases de datos, optan por buscar plataformas especializadas que faciliten el enriquecimiento y dispongan de la tecnología adecuada. Las acciones para lograr el objetivo pueden variar, pero en general, se trata de otorgar un valor a cada dato para que aporte información específica; este proceso puede iniciar con la integración de 1st Party Data de la empresa (incluyen datos sobre las visitas, las transacciones, la navegación en los sitios properties de la empresa, etc.), con segmentos y modelos de atribución que aporta el Partner de Datos a través de su 2nd Party Data.

A la par que esta integración sucede, se enriquece con Insights comportamentales que aportan información geográfica, demográfica, de comportamiento y sobre las actividades digitales e intereses de los usuarios, para generar perfiles completos, encontrar patrones relevantes y momentos clave del shopper journey del consumidor.  Este paso, nos permite segmentar la base de clientes según el comportamiento que tengan, y gracias al uso de la tecnología, continuar diferenciándolos conforme sus interacciones aumentan y su comportamiento cambie, es decir, una gestión de datos en tiempo real que permite la personalización de estrategias, acorde a las necesidades especificas de cada cliente.

Dentro de estas acciones, también debe incluirse la unificación de los datos enriquecidos. Esto se logra mediante la asignación de un ID único, que permita identificarlos rápidamente y jugar con ellos, para obtener una visión única y de 360° de un mismo dato. Finalmente, la información puede disponerse en cualquier plataforma de gestión propia de la marca, como CRM, DSP o DMP, siempre de forma segura y protocolada, para no comprometer la seguridad de la información enriquecida.

Sabemos que podemos encontrar múltiples ventajas del enriquecimiento de datos, desde la optimización de nuestros segmentos, la creación de perfiles completos y la generación de modelos de afinidad de los clientes. En Yopter, podemos ayudarte a extraer el máximo potencial de tu información y transformar tu estrategia de monetización de datos.

Conoce más en Yopter.com o escríbenos a contacto@yopter.com

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4 formas de utilizar Datos para optimizar Campañas

Una de las tendencias más fuertes para el 2021, es la continuidad de la migración de nuestras actividades diarias al mundo digital. Este estilo de vida traerá como consecuencia, el engrosamiento aún mayor de la Data disponible y la puesta en marcha de acciones que posibiliten su aprovechamiento para generar estrategias de valor.

Las herramientas de Big Data e Inteligencia Artificial, ofrecen a los profesionales del Marketing un entendimiento preciso y profundo de los consumidores, que hace unos cuantos años no hubiéramos imaginado posible. Aquí te presentamos algunos ejemplos de cómo los Datos pueden optimizar de forma significativa los esfuerzos de marketing:

  1. Uso de IA para crear segmentos granulares: Las tecnologías basadas en inteligencia artificial permiten escalar la personalización de la segmentación, más allá de factores demográficos. Alimentadas con la creciente cantidad de datos que poseen las marcas, estas herramientas encuentran audiencias de manera consistente. Hay 2 aplicaciones principales de IA para lograr este objetivo:
    • Puntuación de Propensión: Calcula las probabilidades de que un cliente realice una acción determinada, mediante el análisis de su comportamiento anterior con el propósito de encontrar patrones clave que permitan agruparlos.
    • Lookalike Audiences: Se toman segmentos de alto rendimiento de los clientes y se encuentran nuevos clientes con atributos similares para crear “Perfiles de Clientes Ideales”. Estos modelos, por ejemplo, pueden ser muy útiles para adquirir usuarios de una fuente de datos de terceros.
  2. Mensajes One to One:  Los usuarios buscan experiencias personalizadas en todos los dispositivos y canales en los que navegan, esta tarea puede convertirse en un desafío muy grande por los múltiples rastros que dejan. La solución: las recomendaciones predictivas, para mandar mensajes realmente 1 a 1, que toman los datos del cliente, sus interacciones y el contenido que buscan para generar recomendaciones basadas en algoritmos.
  3. Envío de comunicaciones en el momento preciso: Superar el ruido de los miles de mensajes que se muestran a diario, se logra a través de la optimización de los tiempos de envío según los comportamientos que generan conversiones. Es decir, enviar comunicaciones a cada usuario en el momento en el que es más probable que interactúe profundamente con la marca, basándose en su comportamiento más reciente.
  4. Selección del mejor canal: A través de la asignación de puntuaciones predictivas basadas en la participación de los distintos canales, podemos averiguar la probabilidad de que los clientes interactúan con los diversos mensajes que lanzamos y cuáles de ellos resultan más exitosos.

Este listado es solo una pequeña muestra del poder que tienen los datos en las decisiones empresariales. Si quieres conocer más de las posibilidades que ofrece trabajar con Datos, ¡Escríbenos, nos encantaría ayudar!

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La importancia de conocer el Shopper Journey de nuestros clientes

Cuando hablamos del Shopper Journey, nos referimos al recorrido por el que pasa un cliente desde que es consciente de su necesidad hasta que realiza una compra. El conocimiento de este viaje nos permite monitorear el comportamiento, necesidades y problemas de los clientes, para generar estrategias de mejora y potenciar las conversiones.

La construcción y conocimiento de la trayectoria del consumidor posibilita generar ofertas de valor, por lo que es de suma importancia entender que etapas comprenden este proceso. 

Fases del Shopper Journey

  • Visibilidad: Cuando un consumidor tiene un problema, surge un proceso de búsqueda para encontrar opciones que satisfagan su necesidad especifica. En este punto, juega un papel fundamental la impresión general de las diferentes marcas, que se alimenta con anuncios, publicidad, noticias, conversaciones y experiencias de uso de los productos.
  • Evaluación: Al tener diferentes alternativas de compra, se genera una investigación más profunda y se da el primer acercamiento con una marca en concreto: Los blogs, las redes sociales y el sitio web toman gran relevancia, por lo que es necesario identificar los canales de comunicación más efectivos, el leguaje correcto y los Insights que nos ayudaran a desarrollar una estrategia de comunicación exitosa.
  • Decisión: Es el momento en el que el consumidor toma la determinación y realiza la acción de compra.
  • Experiencia:  Suele ser el punto más crítico, pues es donde se crean vínculos emocionales, la fidelización del cliente para repetir la compra y propiciar recomendaciones de boca en boca.

Para conocer el Shopper Journey, es necesario rastrear información que nos dé luz de lo que están buscando los clientes: la fuente de tráfico, las visitas a la página web, interés principal de búsqueda y la construcción de la Buyer Person. Conjuntamente, es importante incluir el comportamiento offline a través de las visitas físicas a los establecimientos y el trackeo de sus ubicaciones geográficas.

Contar con las herramientas adecuadas para el análisis y cruce de esta información, te permitirá desarrollar una estrategia en paralelo a la actividad de los consumidores y en tiempo real. Te invitamos a conocer más de nuestra solución Audience en Yopter.com y como puede ayudarte a construir el mapa del viaje de tus clientes.

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¿Qué son los Datos Comportamentales Geo-Contextuales?

En las estrategias digitales, así como en el Marketing tradicional, el segmentar al público meta es un punto clave para determinar objetivamente a quién dirigirse. Habitualmente segmentamos por región geográfica, así como por características demográficas, psicográficas y conductuales que nos permiten abrir el panorama acerca de los clientes potenciales que tenemos, sin embargo, con esta información no somos capaces de trazar el Shopper Journey de los consumidores con una mayor precisión.

En Yopter llevamos la segmentación al siguiente nivel. Cuando hablamos de Datos Comportamentales Geo-Contextuales nos referimos a la información que es obtenida del comportamiento del usuario en relación a su actividad digital, misma que cruzamos con el tracking de las visitas a sus tiendas favoritas, con el propósito de crear un Shopper Journey en tiempo real que se alimente conforme nuevas interacciones van sucediendo.

A diferencia de la información que recaban las “cookies” (La cual, a menudo son datos aislados que no logran otorgar una visión clara del comportamiento del cliente), en Yopter trabajamos con Datos Vivos que siguen la trayectoria real del usuario y que permiten entender su comportamiento en diferentes momentos de su navegación.

Nuestra tecnología permite crear un perfil comportamental con identificación única por usuario y gracias a nuestra solución Audience podrás visualizar y entender tu propia 1st Party Data, así como generar audiencias enriquecidas con nuestro catálogo de +190 taxonomías comportamentales.

Las empresas Data Driven se centran en conocer y entender a su cliente y generar estrategias optimas basadas en sus necesidades. En Yopter lo hacemos por ti, de forma fácil y sencilla puedes enriquecer tus datos.

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