De un mejor conocimiento de la propia audiencia surgen las mejores y más eficaces campañas: en numerosos artículos de nuestro blog hemos abordado en varias ocasiones el tema del perfil y la segmentación de la audiencia, haciendo hincapié en lo crucial que es para una estrategia de marketing de éxito.
El mensaje adecuado, a la persona adecuada, en el momento adecuado: ahí reside el secreto de una estrategia de marketing orientada al cliente, que hace de la personalización de la experiencia del cliente el elemento fundamental. la personalización de la experiencia del cliente, piedra angular.
Pero, ¿qué datos son realmente interesantes para perfilar mejor a los usuarios? ¿Cuáles son las mejores estrategias para desplegar tanto en B2B como en B2C? Averigüémoslo juntos.
Perfiles de usuario y enfoque basado en datos: no hay estrategia sin información
Si una actividad eficaz de perfilado y segmentación de la audiencia es la base del éxito de una estrategia de marketing, ésta no puede prescindir de un cuidadoso análisis y recopilación de datos: cuanta más información sea posible rastrear, recopilar y normalizar a nivel de la vista individual del cliente, más se conocerán en profundidad los hábitos, intereses, comportamiento de compra y navegación de los usuarios objetivo.
En este contexto, el valor de una plataforma de datos de clientes como ya vimos en un artículo anterior, es crucial precisamente por su capacidad para agregar datos de usuarios procedentes de múltiples fuentes y puntos de contacto, tanto físicos como digitales.
¿La ventaja? La capacidad no sólo de reconstruir todo el customer journey del usuario, analizando cada aspecto y cada interacción, sino también de predecir futuros intereses y necesidades a partir del estudio del comportamiento de usuarios similares. De hecho, es en los datos recopilados donde la inteligencia artificial despliega todo su potencial: aprendizaje automático El aprendizaje automático y la capacidad de predicción permiten analizar y predecir con gran exactitud cuáles serán los comportamientos o solicitudes gratificantes para cada usuario individual perteneciente a cada clúster identificado.
Perfiles de audiencia: con qué datos e información empezar
Cuantos más datos e información podamos recopilar sobre nuestra audiencia, más avanzados serán los métodos de creación de perfiles y segmentación que podamos desplegar. Pero si para muchos datos es suficiente con hacer un seguimiento del comportamiento de navegación y compra del usuario en las propiedades digitales, para otros es necesario evaluar la integración con sistemas externos como CRM, sistemas de ticketing, TPV, por citar las fuentes más habituales, o poner en marcha métodos avanzados de perfiles avanzados a través de formularios o encuestas.
En general, sin embargo, la información sobre los usuarios que puede utilizarse, al menos para un modo de elaboración de perfiles más sencillo, puede adscribirse a las siguientes macrocategorías:
- datos demográficos es decir, toda la información como nombre, apellidos, sexo, dirección, teléfono, correo electrónico, empresa, profesión, etc. Se trata sobre todo de información demográfica que también puede enriquecerse en función de la actividad de cada uno;
- datos sobre el comportamiento es decir, relativos al comportamiento del usuario (por ejemplo, páginas visitadas, días transcurridos desde la apertura del último boletín, mensajes y contenidos vistos);
- datos en tiempo real es decir, información en tiempo real sobre el comportamiento de los usuarios dentro de un sitio o comercio electrónico;
- datos sobre el comportamiento de compra es decir, número de productos comprados, umbrales de gasto, etc
- datos cualitativos recogidos a través de la integración con servicios externos, imagínese por ejemplo la atención al cliente, o por solicitud directa al usuario con formularios y encuestas.
Perfiles avanzados y segmentación en comercio electrónico
Además de los distintos tipos de datos e información mencionados anteriormente, en el ámbito del comercio electrónico también resulta especialmente eficaz perfilar y segmentar a la audiencia mediante el análisis del ciclo de vida del usuario y la matriz RFM.
¿Un usuario recién registrado, un comprador primerizo, un comprador ocasional o un comprador frecuente? Segmentar su audiencia en función del ciclo de vida del usuario es esencial para comprender a quién se dirige y elegir la mejor estrategia para captar o recompensar a los usuarios con el fin de aumentar su valor con el tiempo, optimizando los costes de adquisición iniciales.
Análisis del valor del ciclo de vida del cliente, pero no sólo: el otro modelo de análisis orientado a la creación de perfiles de audiencia que resulta especialmente interesante en el ámbito del comercio electrónico es la matriz RFM que combina la evaluación del aspecto temporal con el monetario y el vinculado a las propias acciones del usuario.
Ampliar el cluster de usuarios que compran más a menudo, gastan más y cuyas compras son más recientes es el sueño de todo profesional del marketing: es, de hecho, este cluster en el que merece la pena invertir recursos y energía, ya que es el más rentable para la empresa. Sin embargo, muy a menudo este cluster está formado por un número limitado de usuarios, y es identificándolo y a aquellos usuarios que aún no forman parte de él como se puede poner en marcha la estrategia adecuada para aumentar su alcance.
En este caso, el análisis RFM puede ser crucial para diseñar una oferta comercial y una propuesta de comunicación específicas para estrategias eficaces de retención y fidelización de clientes.
Perfilado y etiquetado progresivos: perfilado y segmentación en B2B
El perfilado y la segmentación dinámicos de la audiencia son, sin duda, la clave ganadora de una estrategia de marketing eficaz, incluso en el ámbito B2B, donde la calidad de los contactos recogidos inicialmente y su «nutrición» progresiva son las piedras angulares del éxito mismo de la estrategia.
Si el 50% de los clientes potenciales, por muy interesados que estén en un producto o servicio, por término medio no lo compran en el momento en que dan a conocer sus datos e información de contacto, es evidente que todas las actividades deben orientarse a convertir estos clientes potenciales en clientes.
Por tanto, es necesaria una estrategia de lead nurturing, pero para que funcione y proporcione al cliente potencial la información necesaria para guiarle hacia la compra, debe basarse en un perfilado eficaz.
Además de la recogida de datos biográficos y de comportamiento, conviene adoptar una estrategia de elaboración progresiva de perfiles en dos sentidos:
- mediante etiquetas que permiten identificar las secciones consultadas, los contenidos en los que se ha hecho clic, las ferias o eventos a los que se ha asistido, por citar sólo algunos ejemplos;
- mediante formularios de perfiles dinámicos capaces de recoger datos e información en varios pasos.
La realización de perfiles dinámicos y la segmentación serán, por tanto, la clave para planificar actividades personalizadas y rentables, destinadas a convertir más fácilmente a un cliente potencial en cliente.
En un entorno en el que los costes publicitarios tienen un impacto cada vez mayor, crear una base sólida de clientes fieles resulta crucial para fortalecer el propio negocio.
Pero para ello necesita conocer a fondo su base de clientes, ¡sólo así podrá centrarse en personalizar la experiencia del cliente y en estrategias de marketing de éxito!
