¿Confías en tus “predicciones” en analítica de clientes? | #WithWebtrekkYouCan

 

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Para hacer predicciones en tu analítica de clientes necesitas, o sabiduria divina-ancestral o un conjunto de datos bien estructurados y generadores de valor; y esto último es justo lo que tenemos – y sabemos manejar – en Webtrekk. Una vez que tengas los datos necesarios, debes identificar o “preever” un evento futuro por parte de tus usuarios. Sin embargo, este evento debe estar centrado en el histórico de comportamiento de tus usuarios, no en la semi-final de la Liga Española. 😉

Una de las predicciones en analítica de clientes más comunes es la tasa de churn y bounce rate de los usuarios. ¿Volverán a nuestro sitio web o nos han dejado su “carta de renuncia”?. Otro de los temas espinosos es el “Avg Order Value” o el ticket medio; si el usuario realiza una compra: ¿Cuál será el valor de su pedido? o por último, el LCV (Lifetime Customer Value).

Ahora que sabemos qué predecir, necesitamos los datos. Sin embargo, sé cauto; no es cuestión de exprimirlos hasta la saciedad. Si haces eso, tendrás toda la información, pero… seguramente no obtengas los resultados que buscas. Por ello, proponemos dividir los datos en 2 momentos, a los que llamaremos:

  • Conjunto de entrenamiento
  • Conjunto de evaluación

El conjunto de entrenamiento se usa para crear un modelo que hace la predicción, mientras que el conjunto de evaluación se usa para probar el resultado del modelo ante la realidad.  ¿Complicado?. No lo es tanto. Vayamos paso a paso.

Imagina un modelo de ciencia de datos o más conocido por “data science” como una fórmula, por ejemplo: “2x+3y/4z=predicción”. La creación de este modelo es fácil: tratas de encontrar una fórmula que produzca el resultado deseado cuando reemplazas las variables con tus datos. En la analítica web, las variables pueden llegar a ser múltiples, como el número de impresiones por página, la duración de la sesión, los canales de tráfico, el navegador que se ha utilizado, etc…

Predicciones | Cómo descubrir usuarios valiosos

El primer nivel de análisis es averiguar qué ha sucedido en tu web o cómo se han comportando los usuarios mientras navegaban. En un segundo nivel, descubres los motivos del comportamiento de los usuarios y ya, en el tercer nivel… nada; ya que es el segundo nivel donde se quedan la mayoría de las empresas.

Por lo que el tercer nivel se basa en las denominadas predicciones: averiguar qué sucederá en el futuro. Es ahí donde Webtrekk tiene mucho que decir ya que brinda la posibilidad de predecir :

  • Probabilidad de conversión
  • Probabilidad de que el usuario regrese o no al sitio web así como que realice la temible acción churn (pérdida de un cliente) en los próximos 90 días.
  • El próximo valor de la cesta de la compra (si un usuario transacciona, cual será el valor de su cesta independientemente de la probabilidad de conversión).
  • El Customer Lifetime Value

Además, Webtrekk también proporciona predicciones en tiempo real basadas en las sesiones activas y se calculan mientras el usuario se encuentra en el sitio web. Las predicciones en tiempo real están disponibles a través de la herramienta de “Marketing Automation”; desde este módulo se pueden activar acciones de marketing; como por ejemplo: añadir a usuarios a listas de remarketing, mostrarles layers o pop-ups con ofertas o contenido específico, solicitar datos de contacto, etc…

Tras completar la primera ronda de casos de uso con nuestros clientes, estamos orgullosos de compartir nuestros resultados:

Caso 1 | Envío de códigos descuento

Un comercial de viajes quiere recordar a sus usuarios los paquetes turísticos que tiene en cartera enviándoles un cupón de regalo de 10€. Pero… ¿es este cupón realmente necesario si el comercial supiera que sus usuarios van a convertir independientemente de este incentivo?. Para resolver esta duda, se realizó el siguiente experimento: un grupo de usuarios con altas probabilidades de conversión se dividió, a su vez, en 2 grupos.

El primer grupo recibió un recordatorio por correo electrónico con el cupón de regalo de 10€. El segundo grupo recibió solo un recordatorio por correo electrónico. ¿Cuál generó la tasa de conversión más alta?. Se aceptan apuestas…

¡Resultó que son exactamente igual! Una vez que los usuarios tienen la predisposición de transaccionar – convertir- , el incentivo adicional no contribuyó  a aumentar la tasa de conversión en del primer grupo. No es necesario enviar cupones de regalo a todos los clientes, solo al segmento donde realmente marque la diferencia.

Caso 2 | (Re)marketing efectivo

El remarketing puede llegar a ser una estrategia costosa, pero las predicciones te ayudan a aprovechar el máximo rendimiento de tu inversión. En lugar de llegar a cada visitante con tus anuncios en Google Adwords, crea listas “smart lists” – listas inteligentes – que te permitan distinguir a los usuarios por las métricas que más valor aporten: las probabilidades de conversión y las probabilidades de retorno.

Pon el foco en los segmentos predictivos:

  1. Para clientes fieles, que tienen una probabilidad de retorno a la web muy alta, puedes dejar de pujar por tu término de marca. Éstos harán clic en el primer resultado orgánico.
  2. Los usuarios que tengan un muy bajo ratio de conversión pueden ser excluídos o puestos en una lista con pujas muy bajas.
  3. Los usuarios, por el contrario, que ofrezcan altos ratios de conversión, inclúyelos en la lista con pujas de alto valor.
  4. Los usuarios que están a punto de convertir, pujas de alto valor (para darles el “extra-punch”).

Las audiencias “Look-Alike”

A través de las predicciones de Webtrekk, puedes crear audiencias similares proporcionadas por Facebook y Adwords, por ejemplo, según su lista de usuarios con alta probabilidad de conversión. Seguramente ya estés trabajando con audiencias “Look-Alike” de tus compradores (sino, ¡a qué estás esperando!). Sin embargo, esta lista de “usuarios similares” suele ser pequeña, al menos en comparación con la lista de probabilidades de conversión. Una lista más grande se traducirá en más candidatos, lo que te otorgará un mayor alcance para atraer nuevos clientes.

Así mismo, incluír usuarios a tus listas de AdWords u otros servicios se puede realizar con Webtrekk Audience Stream. Si aún no lo has utilizado, pruébalo, forma parte de la plataforma de analítica de clientes de Webtrekk, junto a otras herramientas de marketing.

Caso 1 | ¿Activamos acciones on-site?

La predicción en la conversión de sesión de Webtrekk también puede actuar como un desencadenante de acciones futuras por parte de los usuarios. Ej: Si me impactas con incentivo para finalizar la compra de un producto que he visitado 3 veces y lo he incluído en mi wishlist quizás acabe comprándolo, ¿cierto?.  Si lo haces está genial, ¡pero no olvides excluir a aquellos que no les interese ese producto!.

Caso 2 | Reemplaza los “exit intent” en versión móvil

En dispositivos móviles, la intención de salida no funciona de la misma manera que desktop, ya que no existe cursor de mouse que se mueva para cerrar la pestaña de navegación. En cambio, puedes ver la caída en la probabilidad de conversión. Cuanta más larga sea la sesión, más improbable es la conversión sin una push adicional. Puedes comenzar a interactuar con el usuario ya sea solicitando la dirección de correo, un comprobante o creando una nueva cuenta.

Si quieres ampliar esta información, no dudes en ponerte en contacto con nosotros a través del siguiente enlace . Estamos deseando ayudarte a optimizar tus procesos de marketing y potenciar tus ratios de conversión.

 

 

 

 


 


		
				


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