Categoría: Customer Data

En un mundo ideal, tu cliente hace clic en un anuncio, se enamora de tu producto y convierte al instante. Sabes exactamente qué campaña funcionó, a qué canal atribuir la venta y dónde aumentar tu inversión publicitaria. Fácil.

Pero no vivimos en ese mundo perfecto. El customer journey no es unicanal ni lineal. Vivimos en la era del marketing omnicanal. La realidad es que una sola compra podría estar influenciada por una búsqueda en Google, un video de TikTok, un webinar, un email promocional o una conversación con tu equipo de ventas.

La atribución — el proceso de asignar el crédito por las conversiones a los puntos de contacto que realmente influyeron en el buyer journey— ya no es simple. Es un rompecabezas complejo con muchas fuentes de datos. Y sin resolverlo, te arriesgas a gastar tu presupuesto de marketing en los lugares equivocados.

Así que, vamos a profundizarnos en lo que realmente significa la atribución en las campañas de marketing omnicanal y a qué desafíos nos enfrentamos como marketers para asignar el crédito donde corresponde.

¿QUÉ ES LA ATRIBUCIÓN?

En esencia, la atribución se trata de asignar crédito a cada paso que ayudó a llevar a un cliente a su decisión de comprar.

Si el customer journey fuera unicanal o lineal, esto sería fácil. Pero hoy en día, los marketers utilizan una mezcla de canales digitales y offline que trabajan juntos, lo que significa que el proceso de atribución ha tenido que evolucionar.

Veamos algunos modelos de atribución comunes:

Primer contacto (First-touch): Otorga todo el crédito a la primera interacción. Si queremos centrarnos en las métricas de awareness, este modelo es ideal, pero ofrece poca información en términos de conversiones.

Último contacto (Last-touch): Acredita el clic final antes de una conversión. Muchas plataformas utilizan este como el modelo predeterminado, pero representa una simplificación del buyer journey.

Lineal: Distribuye el crédito de manera uniforme entre todos los puntos de contacto. Aquí, se tiene en cuenta todo el recorrido, pero no de forma muy estratégica.

Deterioro temporal (Time-decay): Otorga más crédito a los puntos de contacto recientes. Este modelo se adapta bien a ciclos largos.

En forma de U (U-shaped): Enfatiza los puntos de contacto primero y último, con menos crédito al centro. Aquí, hay un énfasis en las etapas de conocimiento y decisión del funnel, pero el modelo es propenso a subestimar las acciones de engagement entremedias que podrían haber sido clave.
Basado en datos (Data-driven): Utiliza el aprendizaje automático para asignar pesos basados en datos de conversión reales. Este modelo ofrece importantes ventajas, pero requiere un volumen alto de datos fiables

Cada modelo tiene sus propias ventajas y su propio sesgo. En campañas omnicanal con muchos puntos de contacto diferentes, se vuelve cada vez más importante ir más allá de los modelos simplistas y adoptar la atribución impulsada por la IA, que puede analizar conjuntos de datos grandes y centrarse en lo que está impulsando las conversiones de verdad.

¿POR QUÉ SE COMPLICA LA ATRIBUCIÓN EN LAS CAMPAÑAS OMNICANAL?

En el mundo del marketing omnicanal, el buyer journey rara vez sigue un camino predecible. El journey hoy en día es no lineal, fragmentado y, a menudo, una parte del journey se realiza mientras el usuario aún es anónimo.

Algunos motivos por las cuales la atribución es tan complicada hoy en día:

El usuario salta entre varios dispositivos: Imaginemos: Tu lead ve un anuncio de Instagram en su móvil, busca tu producto en Google en su portátil en casa y luego se registra para recibir tu newsletter desde un ordenador sobremesa en el trabajo. Una configuración correcta de tracking es esencial para poder hacer incluso un seguimiento básico.
Ecosistemas cerrados (Walled gardens): Plataformas como Meta, Google y Amazon a menudo no comparten datos entre sí, ¡ni contigo! En estos casos, cada plataforma gestiona la publicidad y su posterior análisis de datos dentro de su propio ecosistema utilizando métodos de atribución y seguimiento propietarios, al tiempo que limita el acceso a los datos brutos para la exportación a otras plataformas.
Influencias offline: Las llamadas de ventas, los materiales impresos, los eventos o el boca a boca son poderosos pero difíciles de rastrear.
Regulaciones de privacidad: Con la depreciación de las cookies de terceros y las regulaciones de protección de datos más estrictas, el seguimiento a nivel de usuario es más limitado, lo que hace que la atribución granular sea aún más desafiante.

¿El resultado? Mucha conjetura y gasto mal asignado.

COMO IMPLEMENTAR ESTRATÉGIAS DE ATRIBUCIÓN EN CAMPAÑAS DE MARKETING OMNICANAL

La clave de la atribución en el marketing omnicanal es dejar de aspirar a una atribución perfecta y comenzar a aspirar a tener una información útil y práctica.

Aquí te mostramos cómo empezar:

Unifica tus datos y sistemas de tracking:
- Implementa parámetros UTM limpios y coherentes.
- Tu CRM tiene que estar conectado con las plataformas publicitarias que utilizas. Una Plataforma de Datos de Cliente (CDP) como FLYDE puede unirlos todos (hablamos más sobre esto más adelante).
Invierte en analíticas más inteligentes:
- Desarrolla dashboards vinculados con tus KPIs.
- Implementa modelos de aprendizaje automático si el volumen de tus datos lo permite.
Establece expectativas realistas:
- La atribución nunca será 100% precisa.
- Céntrate en la información direccional que pueda informar tus decisiones estratégicas.
- Alinea el análisis de atribución con los objetivos de tu negocio (no solo con los clics).

En lugar de perseguir la perfección, persigue el progreso. Mapea los buyer journeys, unifica tus datos de cliente y utiliza una herramienta como FLYDE para revelar tendencias. El objetivo no es la asignación perfecta ya que hay muchos factores influyentes; el objetivo es recopilar la información que te permita tomar decisiones más inteligentes y con mayor confianza.

LA VISIÓN DE FLYDE SOBRE LA ATRIBUCIÓN EN LAS CAMPAÑAS OMNICANAL

Para abordar los desafíos del marketing omnicanal y la necesidad de tener una visión unificada, una Plataforma de Datos de Cliente (CDP) como FLYDE se vuelve esencial para consolidar datos de diversas fuentes.

FLYDE centraliza datos de diversos puntos de contacto tales como tu CRM, redes sociales, correo electrónico, navegación web y eventos offline. Ya sea que trabajes con docenas de fuentes fragmentadas o simplemente intentes obtener una visión completa del buyer journey, FLYDE une tus datos para ofrecer claridad e información.

Aquí tienes un ejemplo del poder de análisis con FLYDE:

Imagina que ejecutas una campaña de generación de leads utilizando una campaña CPC en Google, anuncios de Meta, un webinar de producto y flujos de correo electrónico de seguimiento. Con FLYDE:

Todos los puntos de contacto se unen, incluso entre plataformas.
Puedes ver cuántos leads vieron un anuncio y asistieron al webinar.
Puedes comparar el rendimiento entre las distintas fases del funnel.
La atribución se basa en la lógica del buyer journey real, no solo en el valor predeterminado del último clic de Google.

Este tipo de transparencia impulsa una mejor toma de decisiones. Cuando sabes lo que funciona, puedes invertir más. Cuando algo tiene un rendimiento inferior, puedes pivotar rápidamente. En última instancia, una atribución eficaz conduce a un gasto publicitario optimizado, una comprensión más profunda del comportamiento del cliente y un mejor ROI.

Contáctanos para solicitar una demo y te mostraremos cómo FLYDE aborda la atribución omnicanal en nuestra plataforma intuitiva.

En el mundo del análisis de datos de clientes, el análisis RFM ha sido durante mucho tiempo uno de los favoritos para segmentar a los clientes según sus comportamientos de Recencia, Frecuencia y Monetarios. Si bien RFM proporciona una base sólida, muchas empresas buscan técnicas de segmentación más avanzadas para capturar la imagen completa del comportamiento del cliente. Uno de estos métodos es el modelado del Customer Lifetime Value (CLV), que estima los ingresos totales que es probable que un cliente genere durante toda su relación con tu marca.

En esta publicación, exploraremos cómo funciona el modelado CLV, sus beneficios y cómo complementa, o incluso supera, el análisis RFM tradicional.

¿QUÉ ES EL CUSTOMER LIFETIME VALUE (CLV)?

Customer Lifetime Value (CLV) es una predicción del beneficio neto total atribuido a la relación con un cliente. CLV recopila datos del pasado, pero también mira hacia el futuro. Permite a los especialistas en marketing estimar no solo quiénes son sus mejores clientes hoy, sino también quiénes serán los más valiosos en el futuro.

COMPONENTES CLAVE DEL CLV

Frecuencia de compra: Con qué frecuencia se espera que compre un cliente.
Valor promedio del pedido: El valor típico de cada transacción.
Vida útil del cliente: La duración estimada de la relación.
Margen de beneficio: La rentabilidad de cada venta.

Al incorporar estos elementos, el CLV proporciona una visión dinámica y completa del valor del cliente.

¿POR QUÉ IR MÁS ALLÁ DE RFM?

El análisis RFM es idóneo para una segmentación rápida, pero tiene sus limitaciones:

Enfoque histórico: RFM es inherentemente retrospectivo. Categoriza a los clientes en función del comportamiento pasado sin necesariamente predecir el potencial futuro.
Falta de poder predictivo: Si bien RFM puede identificar segmentos, no pronostica los ingresos o las ganancias futuras, lo cual es esencial para la planificación a largo plazo.
Suposiciones simplistas: RFM trata todas las transacciones por igual, ignorando matices como la evolución de las condiciones del mercado.

El modelado CLV, por otro lado, aborda estas deficiencias al proporcionar información práctica sobre el valor futuro del cliente.

COMO IMPLEMENTAR EL MODELADO CLV PARA UN SEGMENTACIÓN AVANZADA

Recopilación e integración de datos: Primero, hay que recopilar los datos del cliente, tales como los historiales de transacciones, datos de comportamiento y métricas de engagement. Una Plataforma de Datos del Cliente (CDP) como FLYDE puede integrar datos de múltiples fuentes, asegurando una visión unificada de las interacciones del cliente.
Define el modelo CLV: Elige un modelo que se ajuste a tu negocio. Los enfoques más comunes incluyen:
- CLV histórico: Basado en el comportamiento de compra pasado, este modelo estima el valor futuro utilizando los datos de transacciones existentes.
- CLV predictivo: Utiliza técnicas estadísticas o de machine learning para pronosticar el valor futuro del cliente basado en tendencias históricas, señales de comportamiento y patrones de engagement.
En FLYDE, utilizamos una metodología híbrida, que combina el modelado histórico y el predictivo para obtener lo mejor de ambos. CLV histórico impulsa los cálculos en tiempo real, brindando una visión actualizada del valor del cliente. CLV predictivo va más allá, proyectando el valor del cliente durante los próximos 6, 12, 18 y 24 meses, proporcionando información clave para la planificación estratégica a medio y largo plazo.
Segmenta tu audiencia basada en CLV: Una vez que hayas calculado el CLV para cada cliente, segmenta tu audiencia en grupos como:
- Clientes de alto CLV: Tus clientes más valiosos merecen ofertas personalizadas y programas de fidelización.
- Clientes de nivel medio: Desarrolla estrategias para clientes de potencial moderado para aumentar su valor.
- Clientes de bajo CLV o en riesgo: Clientes que podrían requerir estrategias de reenganche para mejorar la retención.
Adapta tus estrategias de marketing: Con tus segmentos ya definidos, desarrolla estrategias dirigidas para cada grupo. Por ejemplo:
- Alto CLV: Ofrece a tus clientes más valiosos ofertas exclusivas, como acceso anticipado a nuevos productos o soporte premium.
- Nivel medio: Fomenta el rendimiento de estos clientes a través de recomendaciones personalizadas para cross-selling y upselling.
- Bajo CLV: Implementa campañas de reenganche o contenido educativo para impulsar una mayor interacción.
Mide y perfecciona: Analiza las métricas de rendimiento como la tasa de conversión y la tasa de retención para evaluar continuamente tus segmentos CLV. Actualiza periódicamente tu modelo con datos nuevos para mantener una segmentación relevante.

LOS BENEFICIOS DE LA SEGMENTACIÓN BASADA EN EL CLV

Optimización de recursos: Al centrarte en los clientes de alto valor, puedes optimizar el presupuesto de marketing.
Personalización en campañas de marketing: Comprender el potencial del cliente te permite diseñar programas de fidelización y estrategias de reenganche optimizados para cada segmento.
Planificación estratégica: El CLV proporciona una visión prospectiva que ayuda en la planificación estratégica y el establecimiento de objetivos de crecimiento realistas.

Si bien el análisis RFM ofrece una visión rápida del comportamiento del cliente, la segmentación avanzada a través del CLV proporciona conocimientos más profundos que impulsan el éxito a largo plazo. Al predecir el valor futuro del cliente y adaptar tus estrategias de marketing en consecuencia, puedes maximizar el ROI, mejorar la satisfacción del cliente e impulsar el crecimiento de tu empresa.

¿POR QUÉ FLYDE?

Adoptar la segmentación avanzada con el Customer Lifetime Value puede incrementar el engagement con tus clientes e impulsar el crecimiento de tu empresa. La CDP de FLYDE automatiza la recopilación e integración de datos de varios puntos de contacto, unificando los datos necesarios para realizar el cálculo de CLV.

¿Quieres que tu empresa de el siguiente paso? Un CDP es la herramienta clave que te permitirá maximizar el potencial de tus datos y hacer que tu empresa crezca. Tener el control sobre todos tus datos es ahora muy sencillo.

Además, si no cuentas con equipos de IT o Data Scientist esta herramienta te permitirá externalizar esta función. Y si cuentas con ellos pero quieres rebajar su carga de trabajo y dar más autonomía a tus equipos de marketing y negocio a la hora de trabajar con datos, contratar un CDP sencillo de usar y que cualquier miembro de tu empresa pueda manejar es la mejor opción.

Las cookies de terceros agonizan lentamente, los principales navegadores ya las han eliminado. Pero, ¿qué significaría esto para las empresas? ¿Estamos ante una nueva Era del Marketing?

Todas tus dudas serán resueltas en este artículo. También veremos las posibles alternativas o si no hay alternativas viables para las Third-Party Cookies y las empresas tendrán que cambiar completamente sus estrategias basadas en el consumidor.

Privacidad

Las Third-Party Cookies son una herramienta que permite a las empresas rastrear información sobre sus consumidores en sitios web ajenos al suyo. Esta herramienta generaba un gran valor a las empresas en cuanto a conocimiento del consumidor y facilitaba una segmentación por perfil y comportamiento. No obstante, resultaba increíblemente invasivo para muchos usuarios, que las consideraban un ataque a su privacidad.

No sólo esto, el hecho de que, como comentábamos, este tipo de cookies van a desaparecer de los principales navegadores (si no lo han hecho ya), nos plantea un panorama en el que el futuro del marketing digital parece estar directamente enfocado al uso de los datos que el cliente te proporciona directamente: los First-Party Data.

Diferencias entre Third-Party Cookies y First-Party Data

Las Third Party Cookies o Cookies de terceros sirven para recopilar información importante de los usuarios. Se podría decir que tienen finalidad analítica ya que registran desde datos demográficos (edad, ubicación, sexo…) hasta datos comportamentales, permitiendo a quien las recoge obtener perfiles y segmentaciones basadas en los hábitos e intereses del usuario extremadamente detalladas.

Por ello, siempre han sido una herramienta muy útil para las empresas. Hasta ahora, momento en el que su uso ha quedado muy limitado y próximamente obsoleto.

Es en este punto donde debemos mirar al futuro, a los First-Party Data o datos recabados directamente por tu empresa. Son datos que tus clientes o usuarios comparten voluntariamente y que nos ayudarán a cumplir con la premisa de tener un conocimiento profundo de ellos al mismo tiempo que les escuchamos, respetamos su voluntad y creamos, de esta manera, relaciones de mayor calidad y más profundas con ellos. Algo de lo que muchas empresas se vanaglorian pero que no terminan de llevar a cabo.

Entonces, ¿cómo lograr recoger estos datos? La respuesta es sencilla: a través de experiencias personalizadas y relevantes para ellos. Experiencias que les den motivos y les convenzan de que merece la pena compartir sus datos. Y esto sólo lo conseguiremos con un buen perfil de cliente: una fotografía real, actualizada y verídica de ellos.

En la actualidad, y gracias a la tecnología existente, este proceso es relativamente sencillo. Las empresas tienen la posibilidad de recabar ingentes cantidades de datos propios que les ayudan a trazar estos perfiles 360. El problema principal es que en la mayoría de los casos estos datos no son almacenados, estructurados, ni mucho menos analizados de manera correcta. Debemos tener en cuenta que de nada sirve recabar los datos de clientes si luego no se les saca todo el potencial que tienen.

Nuevas posibilidades que te permite un CDP

Surge así una nueva posibilidad, un nuevo mercado en auge exponencial en EE.UU., el mercado de los CDP o Customer Data Platforms. Un CDP es una herramienta que permite a tu empresa almacenar la totalidad de tus datos (tanto offline como online), que los une a los datos que tengas de tus clientes en otras plataformas (Redes Sociales, CRM, etc.) y los suma a los datos sociodemográficos disponibles en cada territorio. Una vez se juntan y almacenan todos estos datos en el CDP, podrás sacarles partido de una manera eficaz gracias a la capacidad de análisis que te permite este tipo de plataformas.

No obstante, existen muchos tipos de CDP con funcionalidades diferentes y que permitirán a tu empresa beneficiarse de distintas maneras de ellos. Pero sin duda, si tu intención es sustituir a las Third-Party Cookies, lo mejor será buscar un CDP Inteligente ya que te permitirá realizar análisis exhaustivos de datos de manera sencilla y con el apoyo de la Inteligencia Artificial para beneficiarte de detalles que escapan a la vista humana. Y de esta forma obtener los perfiles detallados que comentábamos.

¿Por qué FLYDE?

A medida que el mundo se vuelve cada vez más competitivo, las empresas deben centrarse en la satisfacción y lealtad del cliente para tener éxito. Si bien la adquisición de clientes es esencial para el crecimiento, la retención de clientes es aún más crítica. La retención de clientes existentes es esencial para la salud a largo plazo de cualquier negocio, ya que los clientes leales tienden a gastar más, referir más y cuestan menos de retener.

En este blog, discutiremos la retención vs. adquisición de clientes y por qué las tendencias actuales muestran que la retención es mucho más importante. También exploraremos cómo una Plataforma de Datos de Clientes Inteligente (CDP) puede ayudar a las empresas a aumentar la retención.

La importancia de la retención de clientes

El costo de adquirir nuevos clientes es significativamente mayor que retener a los existentes. Según un estudio de Harvard Business Review, aumentar la retención de clientes en solo un 5% puede aumentar las ganancias entre un 25% y un 95%. Esto se debe a que los clientes leales tienden a gastar más, referir más y cuestan menos de retener. Además, los clientes leales brindan feedback valioso y pueden ayudar a las empresas a mejorar sus productos y servicios. Por lo tanto, es esencial que las empresas se centren en retener a los clientes existentes.

Marketing: Retención vs Adquisición

Si bien la adquisición de clientes es necesaria para el crecimiento, no debe hacerse a expensas de la retención de clientes. Muchas empresas cometen el error de centrarse demasiado en adquirir nuevos clientes y descuidar a los existentes. Sin embargo, las investigaciones muestran que las empresas que se centran en la retención de clientes tienden a ser más exitosas a largo plazo. La retención de clientes debe ser una prioridad principal para cualquier empresa que quiera crecer y prosperar.

Los beneficios de centrarse en la retención en lugar de la adquisición

Centrarse en la retención de clientes en lugar de la adquisición puede brindar una serie de beneficios a las empresas, incluido un aumento en el valor de por vida del cliente (CLV), una mejora en la lealtad del cliente y una reducción en los costes de marketing. Al retener a los clientes existentes, las empresas pueden aumentar el CLV al fomentar compras repetidas y reducir la rotación. Además, los clientes leales tienden a referir a otros a la empresa, lo que puede ayudar a reducir los costes de marketing asociados con la adquisición de clientes. Al priorizar la retención, las empresas pueden crear un ciclo positivo de crecimiento que lleva al éxito a largo plazo.

Cómo una Smart CDP puede ayudar a aumentar la retención

Una Smart CDP puede proporcionar una vista completa de los clientes de una empresa, lo que les permite personalizar mensajes de marketing, mejorar el servicio al cliente e identificar oportunidades para aumentar las ventas cruzadas y por impulso.

Por ejemplo, supongamos que un minorista recopila datos sobre el historial de compras, el comportamiento de navegación y las preferencias de un cliente. Con una Smart CDP, el minorista puede utilizar estos datos para enviar mensajes de marketing personalizados basados en los intereses y comportamientos del cliente. También pueden utilizar los datos para recomendar productos complementarios, ofrecer promociones personalizadas y mejorar el servicio al cliente al abordar las necesidades y preocupaciones específicas del cliente. Al utilizar un Smart CDP, el minorista puede crear una experiencia más personalizada y atractiva para sus clientes, lo que puede generar una mayor lealtad y retención.

¿POR QUÉ FLYDE?

¿Quieres que tu empresa de el siguiente paso? Un CDP es la herramienta clave que te permitirá maximizar el potencial de tus datos y hacer que tu empresa crezca. Tener un control sobre todos tus datos es ahora muy sencillo.

Según Harvard Business Review, el 73 % de los consumidores utiliza varios canales a lo largo de su proceso de compra.

En la era digital actual, los clientes esperan experiencias personalizadas y sin fisuras en todos los canales. Para satisfacer estas expectativas, las empresas deben aplicar estrategias de marketing omnicanal que integren todos sus canales de marketing. Sin embargo, esto puede resultar complicado si no se cuenta con las herramientas y la tecnología adecuadas.

En este blog, exploraremos los beneficios del marketing omnicanal para las empresas y cómo una Plataforma de Datos de Clientes (CDP) puede ayudar a hacerlo más fácil y eficaz.

Cómo crear perfiles de cliente omnicanal 360

Para crear perfiles de cliente omnicanal 360, las empresas necesitan agregar y unificar datos de clientes de todas las fuentes. Esto incluye interacciones en línea y fuera de línea, como compras, visitas a sitios web, participación en redes sociales e interacciones en tiendas. Un CDP puede ayudar en esta tarea ingiriendo datos de diversas fuentes, limpiándolos y deduplicándolos, y uniéndolos en un único y completo perfil de cliente.

Una vez integrados los datos en el CDP, la empresa puede empezar a crear una visión de 360 grados de cada cliente. Esto implica trazar un mapa de las interacciones de cada cliente a través de diferentes canales, realizar un seguimiento de sus preferencias y comportamiento, y segmentarlos en función de atributos como la demografía, el historial de compras y el compromiso.

Cómo obtener información de los perfiles de cliente 360

Una vez creados los perfiles de cliente omnicanal 360, puede empezar a aprovechar los insights para mejorar su experiencia de cliente. Un CDP, además de ingerir y estructurar datos, puede utilizarse para obtener insights, ya que son plataformas que contienen diferentes herramientas para trabajar los datos.

Una forma de obtener información de los perfiles 360 de los clientes es utilizar la personalización en tiempo real. Aprovechando los datos del CDP, los minoristas pueden crear experiencias personalizadas para cada cliente en función de sus preferencias y comportamiento. Esto puede incluir recomendaciones personalizadas de productos, promociones específicas y mensajes personalizados.

Aplicación de Inteligencia Artificial con un CDP inteligente

La IA puede utilizarse para analizar grandes volúmenes de datos de clientes y descubrir perspectivas que podrían no ser evidentes a partir de un análisis manual. Por ejemplo, el análisis predictivo potenciado por IA puede utilizarse para anticipar las necesidades y preferencias de los clientes, así como para identificar oportunidades de venta cruzada y de upselling.

Otra forma de aplicar la IA a los perfiles de 360 clientes es a través del aprendizaje automático. Al entrenar modelos de aprendizaje automático con datos de clientes, los minoristas pueden automatizar tareas como las recomendaciones de productos y la personalización de contenidos, así como mejorar la precisión de los análisis predictivos.

En definitiva

La creación de perfiles de cliente 360 omnicanal con un CDP es un paso crítico para los minoristas que buscan proporcionar experiencias personalizadas y sin fisuras en todos los canales. Al aprovechar los análisis y la personalización basados en IA, los minoristas pueden obtener información valiosa de estos perfiles y utilizarla para mejorar la experiencia del cliente. Por lo tanto, si usted es un minorista que busca mejorar su relación con el cliente, considere la implementación de un CDP y comience a crear perfiles de cliente omnicanal 360 hoy mismo.

¿POR QUÉ FLYDE?

¿Quieres que tu empresa de el siguiente paso? Un CDP es la herramienta clave que te permitirá maximizar el potencial de tus datos y hacer que tu empresa crezca. Trabajar como las grandes multinacionales del mercado, que ya cuentan con este tipo de software, y tener un control sobre todos tus datos es ahora muy sencillo.

Entender las necesidades y deseos de tus clientes es esencial para construir un negocio exitoso. Sin embargo, no basta simplemente con preguntarles a tus clientes lo que quieren. Para comprender verdaderamente sus necesidades, debes identificar los trabajos o tareas que están tratando de llevar a cabo. Es aquí donde entra en juego el marco de Jobs-To-Be-Done (JTBD).

En este blog, veremos cómo mejorar tu estrategia de JTBD con una Plataforma de Datos del Cliente (CDP, por sus siglas en inglés). Al utilizar una CDP, puedes obtener una comprensión más completa de tus clientes y sus comportamientos, lo que puede ayudarte a mejorar tu estrategia de JTBD.

¿Por qué entender JTBD es crucial para tu negocio?

Jobs-To-Be-Done (JTBD) es un marco que ayuda a las empresas a comprender las necesidades y deseos de sus clientes al centrarse en los trabajos o tareas que los clientes están tratando de llevar a cabo. Al comprender el JTBD de tus clientes, puedes diseñar productos y servicios que satisfagan sus necesidades y diferenciarte de la competencia.

Cómo mejorar tu estrategia de JTBD con una CDP

Una Plataforma de Datos del Cliente (CDP) es una herramienta de gestión de datos que te permite recopilar, unificar y analizar datos de clientes de múltiples fuentes. Al utilizar una CDP, puedes obtener una comprensión más completa de tus clientes y sus comportamientos, lo que puede ayudarte a mejorar tu estrategia de JTBD.

Cuatro formas de mejorar tu estrategia de JTBD con una CDP son:

1. 1. Recopila y unifica los datos de los clientes de múltiples fuentes: Una CDP te permite recopilar y unificar los datos de los clientes de múltiples fuentes, lo que te da una visión más completa de tus clientes.
  2. Analiza los datos de los clientes utilizando el marco de JTBD: Utilizando el marco de JTBD, puedes analizar los datos de los clientes para identificar los trabajos específicos que tus clientes están tratando de llevar a cabo.
  3. Personaliza la recomendación de marketing y productos: Al utilizar la CDP para personalizar la recomendación de marketing y productos, puedes satisfacer mejor el JTBD de tus clientes y aumentar la participación y las ventas.
  4. Optimiza el inventario para satisfacer mejor las necesidades del cliente: Al comprender el JTBD de tus clientes, puedes optimizar tu inventario para satisfacer mejor sus necesidades, reduciendo el desperdicio y mejorando tus resultados finales.

Caso de Uso – ¿Cómo podría un marca de ropa mejorar su estrategia de JTBD con una CDP?

Un minorista de moda utiliza una CDP para recopilar y unificar datos de clientes de múltiples fuentes, lo que les permite obtener una visión completa de sus clientes y sus comportamientos. Utilizando el marco de JTBD, el minorista analiza los datos para identificar los trabajos específicos que sus clientes están tratando de llevar a cabo cuando compran ropa, como buscar ropa elegante y de moda, priorizar la comodidad y la funcionalidad o encontrar ropa para ocasiones específicas.

El minorista utiliza la CDP para personalizar sus recomendaciones de marketing y productos para satisfacer mejor las JTBD de sus clientes. Al crear campañas de correo electrónico dirigidas y recomendaciones de productos personalizadas, el minorista aumenta la participación y las ventas a los clientes, lo que conduce a una mayor lealtad y repición de compras.

Además, el minorista puede optimizar su inventario para satisfacer mejor las necesidades de sus clientes, reducir el desperdicio y mejorar su resultado final. De esta manera, el uso de JTBD y una CDP puede ayudar a los minoristas de moda a comprender mejor a sus clientes y mejorar los resultados de su negocio en una industria altamente competitiva.

Conclusión y próximos pasos

En conclusión, comprender las JTBD de sus clientes es esencial para diseñar productos y servicios que satisfagan sus necesidades. Al utilizar una CDP para recopilar, unificar y analizar los datos de los clientes, puede obtener una comprensión más profunda de sus clientes y mejorar su estrategia JTBD. Para comenzar, considere implementar una CDP y utilizar las cuatro estrategias descritas en la sección dos para mejorar su estrategia JTBD. Con un enfoque más centrado en el cliente, puede diferenciarse de la competencia y construir relaciones más sólidas y leales con los clientes.

¿POR QUÉ FLYDE?

Si buscas una forma de comprender mejor a tus clientes y su comportamiento de compra, el análisis RFM es un excelente punto de partida. Esta potente herramienta te permite segmentar tu base de clientes en función de la Recurrencia, la Frecuencia y el valor Monetario, ofreciéndote información valiosa sobre el comportamiento de los distintos grupos de clientes.

¿Qué es el análisis RFM?

El análisis RFM es un enfoque basado en datos para la segmentación de clientes. Analizando los datos de los clientes en términos de Recencia (cuánto hace que han comprado), Frecuencia (con qué frecuencia compran) y Valor monetario (cuánto gastan), puedes obtener información sobre el comportamiento de los distintos grupos de clientes.

¿Cómo funciona el análisis RFM?

Para realizar el análisis RFM, debes recopilar datos sobre el historial de compras de tus clientes, incluida la fecha de su última compra, el número de compras que han realizado y el importe total que han gastado. A continuación, puedes clasificar a los clientes en función de cada una de estas métricas y asignarles una puntuación entre 1 y 5 para cada métrica.

Por ejemplo, a un cliente que haya realizado una compra en la última semana se le asignaría una puntuación alta en frecuencia, mientras que a un cliente que no haya realizado una compra en varios meses se le asignaría una puntuación baja. Del mismo modo, a un cliente que haya realizado muchas compras y gastado mucho dinero se le asignaría una puntuación alta en frecuencia y valor monetario, mientras que a un cliente que haya realizado pocas compras y gastado poco dinero se le asignaría una puntuación baja.

Una vez que hayas asignado puntuaciones a cada cliente, puedes utilizarlas para segmentar a tus clientes en diferentes grupos en función de su comportamiento. Por ejemplo, podrías tener un grupo de clientes de alto valor que realizan compras frecuentes, un grupo de clientes de bajo valor que realizan compras poco frecuentes y un grupo de clientes recientes que aún no han realizado muchas compras.

¿Cómo puedes utilizar el análisis RFM para mejorar tu negocio?

Una vez que hayas segmentado a tus clientes mediante el análisis RFM, puedes utilizar esta información para adaptar tus estrategias de marketing y ventas a cada grupo.

Por ejemplo, puedes crear diferentes tipos de contenidos o promociones para dirigirte a cada grupo.

Si tienes un grupo de clientes de alto valor que compran con frecuencia, puedes centrarte en ofrecerles ofertas y promociones personalizadas. También puedes plantear crear un programa de fidelización para recompensarles por su fidelidad.

Si tienes un grupo de clientes recientes que aún no han realizado muchas compras, puedes centrarte en ofrecerles contenidos educativos que les ayuden a comprender el valor de tus productos o servicios. También podrías considerar ofrecerles una promoción especial para incentivarles a realizar una compra.

Al utilizar el análisis RFM para segmentar a tus clientes y adaptar tus estrategias de marketing y ventas a cada grupo, puedes mejorar la retención y satisfacción general de tus clientes, lo que en última instancia puede conducir a un aumento de los ingresos y el crecimiento de tu negocio.

¿Qué herramienta tecnológica necesitas para llevar a cabo un análisis RFM correctamente?

Si deseas realizar un análisis RFM efectivo, una herramienta tecnológica que te podría ser útil es una Plataforma de Datos de Clientes (CDP). Con esta herramienta de software, podrás recopilar, analizar y segmentar datos de clientes provenientes de múltiples fuentes, como tu sitio web, canales de redes sociales e interacciones con el servicio de atención al cliente, entre otros.

Para realizar un análisis RFM utilizando un CDP, primero debes integrar los datos de tus clientes en la plataforma, conectando tu herramienta de análisis de sitios web, tu plataforma de marketing por correo electrónico, tu sistema CRM y cualquier otra base de datos con información de clientes que tengas disponible al CDP. Una vez integrado, el CDP asignará automáticamente puntuaciones a cada cliente en función de su comportamiento en términos de Recencia, Frecuencia y Valor monetario.

Gracias a la información obtenida del análisis RFM, podrás segmentar a tus clientes en diferentes grupos y adaptar tus estrategias de marketing y ventas a cada uno de ellos. Mediante el uso de un CDP para realizar análisis RFM, puedes obtener una comprensión más completa del comportamiento de tus clientes, tomar decisiones de negocio informadas y mejorar tu rendimiento general.

¿POR QUÉ FLYDE?

En los últimos años hemos visto un avance en la Inteligencia Artificial sin precedentes. ChatGPT, Wall-e, y otros modelos que simulan el comportamiento y aprendizaje humano. Pero todavía no se ha conseguido que una IA desarrolle Inteligencia Emocional, la pregunta aquí es si es posible que la alcance.

Es complicado saber si un amigo o un familiar necesita un abrazo, los humanos utilizamos nuestra Inteligencia Emocional para leer las necesidades de esa persona. ¿Podríamos saber entonces si una persona que no conocemos directamente necesita un abrazo o no?

Inteligencia Emocional ¿cómo funciona?

Para pasar del prejuicio al juicio los seres humanos necesitamos de información o datos que nos acerquen al conocimiento sobre una cuestión concreta. Así, la Inteligencia Emocional, al igual que cualquier otro tipo de Inteligencia, necesita ser alimentada de conocimiento. Este conocimiento se compone de la información nueva que hemos obtenido sobre la cuestión concreta y de la validación del conocimiento previo de situaciones similares que hemos vivido.

Cuando un amigo nos cuenta una situación que está viviendo, cotejamos esta información con datos del pasado, vemos si puede ser algo problemático o no para esa persona y actuamos en consecuencia, con un abrazo o con una reprimenda, todo dependerá del juicio que hagamos con la información de la que disponemos.

Inteligencia Emocional vs Inteligencia Artificial

La pregunta obvia que viene a continuación es: ¿Podrá la IA en algún momento realizar todo este proceso? Pues la respuesta es igual de obvia: ¿Quién sabe?

De lo que sí podemos estar seguros es de las capacidades actuales de la IA. La Inteligencia Artificial en la actualidad puede aproximarse e incluso superar a los seres humanos en parte del proceso mencionado anteriormente.

Siguiendo con la explicación de lo que es la Inteligencia Emocional, la parte de generar y procesar la información previa a realizar el juicio, puede ser llevada a cabo actualmente con la IA. Incluso un buen modelo de IA, con los suficientes datos de una persona (básicos, de actitud y de comportamiento), podría llevar a cabo este procesamiento de datos mejor que un ser humano.

En la actualidad la IA sigue necesitando del ser humano para realizar ese juicio final con los datos procesados. La IA podría decirte que una persona está mal y cómo de mal está, pero es un humano el que tiene que decidir si darle un abrazo o no, y sobre todo es el que tiene que dar ese abrazo.

La necesidad de entender a tus clientes

Todo esto nos lleva a un punto fundamental para las empresas en términos de evolución tecnológica. La Inteligencia Artificial en el punto actual en el que está permite a las empresas saber si tu cliente quiere un abrazo o no, y cuánto lo quiere o si vas a perder a ese cliente por dárselo.

Conociendo el nivel de Customer Engagement de un cliente, en base al procesamiento de todos los datos que tenemos las empresas al alcance de nuestra mano, podremos ubicar el punto en el que está un cliente con nuestra marca, y no sólo eso. Como hemos comentado previamente, la IA puede hacer cosas de manera similar o incluso mejor que los seres humanos y, por tanto, actualmente podríamos predecir qué va a hacer nuestro cliente una vez le abracemos.

La IA, como vemos, no es simplemente un generador de Chat o de Imágenes, la IA brinda una serie de posibilidades infinitas a los seres humanos, y las empresas no deberían tardar en comenzar a beneficiarse de estas.

¿POR QUÉ FLYDE?

La Inteligencia Artificial (IA) es la simulación de la inteligencia humana en máquinas programadas para pensar y aprender como los humanos. Es una rama de la informática que se ocupa de crear máquinas inteligentes que puedan pensar, aprender y adaptarse como los humanos.

La IA se utiliza en diversas aplicaciones, como el reconocimiento de imágenes, el procesamiento del lenguaje natural, la toma de decisiones y muchos otros campos.

Tipos de IA que pueden ser útiles para los equipos de marketing

La inteligencia artificial (IA) se utiliza cada vez más en marketing para ayudar a las empresas a comprender mejor a sus clientes y orientar sus esfuerzos de marketing de forma más eficaz. Algunas de las formas específicas en que se está aplicando la IA en el marketing incluyen:

Personalización: la IA se puede utilizar para analizar los datos de los clientes y crear campañas de marketing personalizadas que se adapten a cada persona.
Chatbots: los chatbots impulsados por IA se pueden utilizar para interactuar con los clientes en tiempo real, proporcionándoles información y respondiendo a sus preguntas.
Análisis predictivo: la IA se puede utilizar para analizar los datos de los clientes y hacer predicciones sobre el comportamiento de compra futuro, lo que puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas sobre sus estrategias de marketing.
Reconocimiento de imágenes y vídeos: las tecnologías de reconocimiento de imágenes y vídeos impulsadas por IA pueden utilizarse para analizar contenidos visuales y extraer ideas, que pueden utilizarse para informar las estrategias de marketing.

Marketing basado en datos

El marketing basado en datos o Data-Driven Marketing, es una estrategia que utiliza datos y análisis para fundamentar las decisiones de marketing. Implica recopilar, analizar e interpretar datos sobre el comportamiento de los clientes, datos demográficos y otros factores para obtener información que pueda utilizarse para mejorar las campañas de marketing e impulsar el crecimiento del negocio.

El objetivo del marketing basado en datos es utilizarlos para comprender las necesidades y preferencias de los clientes y desarrollar campañas de marketing eficaces que lleguen al público adecuado. Este enfoque permite a las empresas tomar decisiones basadas en datos, como qué productos promocionar, qué canales utilizar y cómo asignar el presupuesto.

Plataforma de datos de clientes para unificar el marketing y la inteligencia artificial

Una plataforma de datos de clientes (CDP) es un sistema que permite a las empresas recopilar, integrar y gestionar datos de clientes de diversas fuentes para obtener una visión única y unificada del cliente. Las CDP se utilizan para respaldar el marketing basado en datos, ya que proporcionan una ubicación centralizada para almacenar y gestionar los datos de los clientes, que luego pueden utilizarse para fundamentar las decisiones de marketing. Para que un CDP sea útil, necesita que se ejecuten modelos de Inteligencia Artificial para procesar correctamente esta enorme cantidad de datos y para impulsar modelos predictivos.

Estas son algunas de las formas en que se puede utilizar un CDP en marketing:

1. Segmentación de clientes: Los CDP se pueden utilizar para segmentar a los clientes en función de su comportamiento, datos demográficos y otros factores, que se pueden utilizar para crear campañas de marketing específicas.
2. Personalización: Los CDP pueden utilizarse para crear campañas de marketing personalizadas que se adapten al individuo. Esto puede hacerse analizando los datos de los clientes e identificando patrones que pueden utilizarse para crear mensajes y ofertas específicos.
3. Optimización de campañas: Los CDP pueden utilizarse para analizar la eficacia de las campañas de marketing y realizar los ajustes necesarios. Esto puede hacerse mediante el seguimiento del rendimiento de las campañas y la identificación de áreas en las que pueden mejorarse.
4. Gobernanza de datos: Los CDP ayudan a garantizar la gobernanza de los datos al proporcionar una ubicación central para almacenar y gestionar los datos de los clientes, y también ayudan a garantizar que los datos sean precisos y estén actualizados
5. Marketing omnicanal: Los CDP pueden utilizarse para coordinar los esfuerzos de marketing a través de múltiples canales, como el correo electrónico, las redes sociales y la web.
6. Atribución: Los CDP se pueden utilizar para identificar qué canales de marketing son más eficaces para impulsar las conversiones y los ingresos, lo que puede informar las futuras inversiones en marketing.
7. Modelado predictivo: Los CDP pueden utilizarse para analizar datos sobre el comportamiento de los clientes y hacer predicciones sobre el comportamiento de compra futuro, lo que puede informar las decisiones de marketing.

¿POR QUÉ FLYDE?

La Transformación digital lleva siendo un problema para las empresas varias décadas ya, ha ido cambiado en función de la evolución y adaptación tecnológica de las empresas, pero sigue ahí. Hoy, la transformación digital de las empresas pasa principalmente por el uso de grandes cantidades de datos, y especialmente por la capacidad de almacenarlos y hacerlos accionables.

En este sentido existen algunos problemas que se repiten, en el blog trataremos los 3 principales y veremos posibles soluciones.

No tener los datos organizados

Ser capaz de almacenar datos y estructurarlos puede no parecer tan difícil si sólo tenemos en cuenta los datos básicos, como hacían las empresas hace 20 años. El problema de las posibilidades actuales es que las empresas se enfrentan a enormes cantidades de datos procedentes de miles de fuentes, y no sólo datos básicos, sino también datos de actitud o de comportamiento.

Estas posibilidades hacen que la estructuración de los datos sea bastante dura, muchas empresas utilizan diferentes plataformas donde almacenan diferentes datos, lo que hace aún más compleja la unificación de información. Una plataforma en la que las empresas pudieran almacenar todos sus datos para hacerlos procesables, teniendo en cuenta todos ellos, y ahorrando grandes cantidades de tiempo a los empleados, hace las cosas más fáciles y manejables. Una Plataforma de Datos de Clientes permite a las empresas almacenar todos los datos relacionados con los clientes, las ventas o las campañas.

No obtener información útil a partir de los datos

Una vez que estos datos se obtienen y se unifican en un solo lugar, las empresas necesitan obtener información de ellos. Conseguir que estos datos sean procesables es también mucho más difícil de lo que puede parecer, ya que la tecnología actual permite a las empresas llegar mucho más lejos que antes.

La aplicación de la Inteligencia Artificial sobre estas grandes cantidades de datos (Big Data) es una necesidad si tu empresa quiere conseguir los mayores insights posibles, ya que la IA permite una capacidad de procesamiento de datos que los humanos no pueden alcanzar. Esto ayudará a obtener insights y también a predecir tendencias con un nivel de precisión realmente alto.

No ser capaz de gestionar correctamente las herramientas

Las tecnologías y posibilidades mencionadas anteriormente pueden parecer lejanas a las posibilidades de tu empresa. La mayoría de las plataformas o sistemas que permiten a las empresas desarrollar esta tecnología suelen ser difíciles de utilizar debido a su complejidad técnica. Esto es un gran problema, ya que si las empresas contratan tecnología que no pueden utilizar correctamente o totalmente, entonces será inútil.

Contratar tecnología fácil de usar y poder entenderla con Webinars o mediante el contacto directo con los desarrolladores ayudaría enormemente a las empresas a explotar los datos como nunca antes. Haciendo que la Transformación Digital sea una realidad y no un objetivo a alcanzar.