Categoría: Marketing

FLYDE se incorpora al programa, Amazon Web Services (AWS) Independent Software Vendor (ISV) Accelerate, una iniciativa de co-venta dirigida a socios que ofrecen soluciones de software que se ejecutan sobre AWS o se integran con su ecosistema. Este logro refleja la excelencia técnica de FLYDE, su compromiso con los clientes y su alineación con las mejores prácticas de AWS, tras un exigente proceso de evaluación y aprobación.

El programa AWS ISV Accelerate está reservado exclusivamente a proveedores de software que cumplen con los más altos estándares técnicos y comerciales. La aceptación en este programa significa que la plataforma de datos de clientes de FLYDE ha sido evaluada rigurosamente por AWS en términos de escalabilidad, seguridad y rendimiento en la nube.

“Este no es un reconocimiento al que simplemente se aplica; se gana,” afirmó Paco Herranz, CEO de FLYDE. “Entrar al programa AWS ISV Accelerate es el resultado de meses de revisiones arquitectónicas, documentación técnica y validación. Confirma que nuestra infraestructura es sólida y que estamos preparados para crecer con el respaldo de AWS.”

Además, FLYDE ha dado un paso más al realizar la revisión de AWS Well-Architected Framework, que evalúa el diseño de soluciones en unos pilares fundamentales: excelencia operativa, seguridad, fiabilidad, eficiencia en el rendimiento, optimización de costos, y sostenibilidad. Esto valida que FLYDE no solo opera de forma eficiente sobre AWS, sino que sigue las mejores prácticas nativas en la nube para asegurar una infraestructura escalable, segura y preparada para entornos empresariales. Es una garantía adicional de que FLYDE está construido sobre una base de infraestructura en la nube robusta, resiliente y segura.

¿QUÉ SIGNIFICA ESTO PARA LOS CLIENTES DE FLYDE?

• Despliegues más rápidos y seguros, gracias a la arquitectura nativa de AWS
  
  
• Escalabilidad optimizada para empresas en crecimiento
  
  
• Nuevas vías de soporte e innovación a través de la colaboración directa con los equipos comerciales de AWS
  
  
• La confianza de contar con una solución verificada, diseñada para cumplir con los estándares más exigentes del mercado empresarial

La participación de FLYDE en el programa ISV Accelerate también allana el camino para integraciones más profundas con servicios de AWS y acceso a oportunidades conjuntas de salida al mercado en Marketplace, lo cual se traducirá en implementaciones más ágiles y soporte mejorado para nuestros clientes.

Lee más información sobre la plataforma de datos de clientes nativa en AWS de FLYDE y como funciona para unificar datos en entornos omnicanal.

ACERCA DE FLYDE

FLYDE es una plataforma de datos de clientes (CDP) que unifica información procedente de múltiples fuentes—como eCommerce, compras en tienda física, sistemas CRM, campañas de email marketing y plataformas publicitarias—en un único perfil integral de cliente. A través de modelos predictivos impulsados por ML/IA, FLYDE procesa estos datos en tiempo real para ayudar a las empresas a anticipar comportamientos, preferencias y tendencias de sus clientes, y así aumentar la adquisición, el valor del ciclo de vida (LTV) y la retención. Al hacer que los datos sean accesibles y accionables, FLYDE permite ofrecer experiencias más inteligentes y personalizadas.

Contáctanos para solicitar una demo y te mostraremos cómo FLYDE hace que tus datos sean más accesibles y accionables. 

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 

1. 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.  
2. 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.  

3. 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.
4. 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.
5. 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.