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Por Karla Covarrubias, colaboradora de Marketing4eCommerce.mx

Desde hace ya varios años es común escuchar en diversos foros que el marketing gira en torno al usuario y no alrededor de las marcas como antes se realizaba.

Esto ha llevado a las compañías a enfrentar al reto de conocer a profundidad a sus clientes: clasificarlos en grupos según su comportamiento y por medio de expertos que saben de Inteligencia de Mercados, poder predecir su factibilidad para convertirse de prospectos a clientes, el costo de la adquisición de un cliente, el ticket promedio que nos generará, el lifetime value, e incluso, lo que estarán demandando con los años.

Inbound Marketing como solución a retos

Efectivamente, el  mundo digital es cada día más sofisticado y con el pasar de los años se ha estado tornando más complejo y especializado.

Además, a esto se suman los múltiples canales desde los que ahora pueden interactuar nuestros clientes (multicanal con miras a omnicanal).

Y si la ecuación no fuese lo suficientemente retadora, se suma el entender las dinámicas que juegan los usuarios en el camino a la conversión y el brindarles un servicio óptimo (ya no digamos de excelencia) y los diferenciadores que logren que los mantengamos con nosotros.

Para lograr esto, es necesario activar en nuestras tiendas en línea dos cosas básicas:

  1. Un sistema y estrategia de Inbound Marketing
  2. Un especialista en el tema

A partir de este momento, el trabajo de construcción para un sistema predictivo será arduo, pero puede ser el parteaguas para el incremento de las conversiones basadas en toma de decisiones estratégicas con fundamentos claros y comprobados.

Pasos para armar un sistema de Inbound Marketing

El primero será segmentar a los usuarios, identificando cuáles son los factores que comparten los compradores a través de los datos recogidos de las diferentes fuentes que tenemos: Google Analytics, Doubleclick, bases de datos de nuestra tienda en línea, análisis de resultados de campañas, análisis de boletines electrónicos, etc.

Lo segundo, recopilar esa información en el sistema y definir los grupos de audiencias basados en el comportamiento en común entre los clientes y prospectos.

Tercero, identificar qué tipos de publicidad les han impactado, cómo han navegado el sitio web y otros puntos de información a nivel de usuario que permiten modelizar qué puntos del proceso han tenido una mayor contribución a la compra.

Cuarto, definir una estrategia en los diferentes puntos de contacto digitales para incrementar la efectividad de los mismos conforme a lo siguiente:

  • Mejorar los contenidos en todos los canales digitales
  • Re-estructurar la estrategia en medios sociales
  • Mejorar la efectividad en las campañas digitales
  • Identificar las deficiencias en el servicio
  • Predecir el comportamiento de los prospectos y clientes en las diversas etapas de conversión en la tienda en línea

Aunque esto pareciera utópico, empresas como El Corte Inglés –la mayor cadena de almacenes de Europa– han invertido grandes cantidades de tiempo, dinero y equipo en esto y están logrando envidiables resultados.

Según han informado, han logrado detectar (entre otras cosas), que más del 75% de las ventas proceden de usuarios que ya han visitado el sitio web con anterioridad.

Por ello, la compañía se fijó el reto de identificar a aquellos que están más cerca del momento de la compra y entender qué tienen en común.

Parte de los resultados: actualmente cuentan con un modelo que predice al 80% si un usuario que visitó el sitio web comprará un producto de una categoría determinada o lo dejará pasar.

Si quieres que platiquemos de más modelos predictivos para incrementar tus ventas en línea, me encuentras como @antareskcm.

Imagen: Bakhtiar Zein / Shutterstock.com
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