La visión 360 en el recorrido del cliente hacia la conversión. (Customer journey)

Como se debe trabajar para contar con una estrategia de analítica predictiva eficiente

Este artículo explica porque desde NDW entendemos que una visión 360 sobre el cliente es algo imprescindible en el mapa de ruta de las empresas. Lograr sus objetivos de negocios y ganarle a su competencia, y porque debe profundizar en la manera en la que colectan los datos e información del usuario, debiendo adquirir las habilidades para encontrar información oculta que permita lograr mejoras en el negocio a futuro.

Vamos a repasar las mejores prácticas, y a entender la facilidad que podemos tener para colectar datos del flujo de tráfico del sitio y pasarlos a un tablero de datos que alimenten nuestro conocimiento acerca del “Viaje del cliente”, (customer journey) así como del modo en el que estos datos pueden impactar en las mejoras de nuestro negocio en el futuro. Esta es la base para poder predecir la conducta y el hábito del consumidor.

 

Como utilizar los datos que deja el usuario para crear estrategías para el negocio del mañana.

Si queremos predecir hábitos y conductas como por ejemplo:

  1. Reducir las tasas de bajas de los clientes
  2. Reducir y hacer más eficiente la relación costo/beneficio en la difusión de una marca
  3. Mejorar el abandono en el proceso de compra

Es necesario que obtengamos cierto nivel de madurez en la manera en la trabajamos con la analítica web. Vemos que muchas empresas comienzan a segmentar audiencias y personalizar experiencias, sin haber pasado por los procesos de analizar y cruzar los datos y hábitos de un usuario de manera seria y profunda, y es por eso que en la mayoría de casos esas empresas fallan con ese tipo de proyectos.

Es importante una correcta validación de datos, cuidando la calidad de los mismos y la correcta manera de guardarlos, administrarlos bien y procesándolos tomando como pilar los insights obtenidos para nuestro negocio.

Por lo cual es fundamental obtener datos de calidad para acceder al siguiente nivel que significa entender e identificar al visitante y al viaje del cliente y la conducta en el sitio web. Con la combinación del cliente y la información de su viaje ya estaremos preparados para predecir las acciones que ocurrirán en el futuro.

Una vez que aprendemos basados en las predicciones, básicamente estamos listos para crear acciones y encarar las siguientes fases basadas en casos de uso del usuario, es decir, pensando y manejando las distintas etapas desde esa perspectiva, con una base sólida y con información de calidad. Un aspecto importante es crecer con datos desde múltiples canales a insights centrados en el cliente (customer centric insights), esta es una fase importante en la analítica predictiva.

Para entender la importancia de los insights centrados en el cliente y entender porque una empresa debería tener esa visión 360 es clave analizar los patrones de conducta de sus clientes observando el comportamiento en detalle de cada escalón en su viaje hacia la conversión, basada en la necesidad de personalizar la comunicación y las experiencias.

En términos generales, una empresa requiere este tipo de visión para lograr mejorar la experiencia del cliente, un mayor involucramiento, mas ventas y una baja en la tasa de recambio de clientes. Y para lograr los objetivos de negocios las empresas necesitan básicamente descubrir los valores en los datos que deja el cliente. La pregunta es cómo hacerlo.

La primera fuente de la cual nos debemos alimentar, es la de las fuentes tradicionales, CRM, campañas, Call center y otras fuentes. El siguiente paso son los datos provenientes del flujo de navegación de la web. Con esto se completa el viaje del cliente y se obtiene una verdadera visión panorámica 360. Una vez colectada la data se comienza con el desarrollo de la analítica web, para descubrir los eventos que son relevantes en el viaje del cliente y lograr los objetivos, por ejemplo, reducir la tasa de recambio de clientes o generar más conversiones. En esta etapa es fundamental visualizar los datos y experimentar y evaluar si las hipótesis de trabajo se corresponden con los hechos derivados de las acciones.

Es una etapa exploratoria de descubrimientos y hallazgos que se convertirán en eventos significativos en el viaje del cliente para mejorar los objetivos del negocio. La preparación y recolección de datos son los pilares para obtener buenos datos, y esto es una oblicación si queremos descubrir el valor de los datos del cliente y colectar la información de manera apropiada.

 

 

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