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El almacenamiento de datos para su posterior aprovechamiento siempre ha existido. Son las nuevas tecnologías y tendencias las que han propulsado el desarrollo del concepto de big data, que se plantea como uno de los avances más prósperos para las industrias de todos los sectores de cara al futuro.

La clave en el proceso del aprovechamiento del dato será, con los datos disponibles, identificar aquellos que sean relevantes para conocer el comportamiento de los consumidores, ser capaces de entender su punto de vista y, con este conocimiento, poder tomar decisiones estratégicas en cada una de las fases del funnel de conversión.

Etapa 1. Descubrimiento

La primera etapa del funnel de conversión, sirve para dar a conocer la marca o producto y alcanzar al target objetivo. Se trata de conseguir impactar a un determinado lead que sea más propenso a generar conversiones que otro.

Los datos nos proporcionan los insights de los consumidores y los traducen en ventajas competitivas. Asimismo, cuando se perfila a un consumidor potencial, es posible identificar comportamientos similares y establecer patrones de forma instantánea.

Gracias a la recopilación de datos, en esta etapa se llevará a cabo:

  • Smart content curation. Gracias a la inteligencia artificial se podrá seleccionar y ofrecer el contenido más relevante para cada usuario en función de lo que otros compradores potenciales han comprado en el pasado.
  • Programmatic buying. Aprovechando la data que se dispone sobre las audiencias, para automatizar la compra de inventario a tiempo real de una manera más eficiente.
  • Artificial intelligence generated content. Destacando que actualmente más del 50?% del contenido que se publica en internet ha sido generado automáticamente por ordenadores y que se prevé que aumente al 90% en los próximos años.
  • Voice search. Es una tecnología de inteligencia artificial basada en la experiencia de las empresas GAFA (Google, Apple, Microsoft y Amazon) utilizada para incrementar el tráfico orgánico utilizando asistentes personales.

La combinación de las búsquedas predictivas con la información de la que disponemos de los usuarios, podremos anticiparnos a las necesidades de los usuarios.

Etapa 2. Consideración

La segunda etapa del funnel tendrá el propósito de activar al lead potencial realizando recomendaciones personalizadas. Se emplearán técnicas como:

  • Propensity modeling. Creados a partir de los algoritmos de machine learning que utilizan una gran cantidad de datos históricos con la finalidad de realizar predicciones acertadas sobre lo que sucederá.
  • Predictive analytics. Permite a las empresas ser más proactivas, ya que pueden anticipar resultados y comportamientos gracias a la minería de datos.
  • Lead scoring. Técnica que consiste en calificar los leads y determinar cuáles son más propensos a generar una conducta u otra. De este modo, se puede priorizar recursos y prestar más atención a aquellos segmentos que se consideran más probables de generar conversiones.
  • Ad targeting. Utiliza datos históricos para determinar qué anuncios funcionan mejor con un determinado perfil de usuario y, en etapas específicas del proceso de compra.

Etapa 3. Decisión

Este tramo se centra en acotar las dudas del cliente e impulsarlo a tomar la decisión. Para ello, se realizarán acciones de:

  • Retargeting. Gracias a todo el conocimiento de los datos de los consumidores, las empresas son capaces de realizar acciones basadas en compras anteriores, productos más vendidos o productos potenciales que se han consultado o que no se hayan comprado después de incorporarlos en el carrito de la compra.
  • Dynamic pricing. Pueden orientar ofertas especiales para incentivar la conversión únicamente a los usuarios que lo necesiten, ajustando la oferta y demanda en tiempo real.
  • Web & App personalisation. Permite mostrar el contenido más relevante en función de la etapa de compra dónde se situé el consumidor.
  • Chatbots. Son softwares capaces de mantener una conversación vía audio o texto, imitando la inteligencia humana al interpretar de manera automatizada las consultas de atención al cliente.

Etapa 4. Recomendación

En último lugar, la meta principal será la de crear engagement con la marca. Se querrá establecer un compromiso mutuo que genere la entrada del cliente en el loyalty loop, evitando pasar por el principio del funnel de nuevo. Esto se conseguirá a través de:

  • Predictive customer service. De este modo se es capaz de comunicar de una forma más personalizada a los clientes para evitar su descontento.
  • Marketing automation. Permite averiguar cuáles son los momentos más oportunos para establecer contacto con los clientes, qué mensajes son los más adecuados para ellos, etc.
  • 1:1 dynamic content emails. Gracias a los análisis de los suscriptores, se establece la propensión a comprar en ciertas categorías, tamaños, colores y mostrar qué productos y servicios son más oportunos para promocionar asegurándose el stock y el precio correspondiente en el momento de apertura del email.

En conclusión, una eficaz gestión e integración de los datos, combinada con las aplicaciones de big data e inteligencia artificial, presenta la oportunidad de anticiparse y ofrecer personalización. Todo aquello que no se mide no se puede mejorar.

Resumen extraído del artículo de investigación "Big data: Aplicaciones de la gestión del dato en las distintas etapas del funnel de conversión", ganador de un accésit en el Premio Estudios Financieros 2018, un premio que aporta más de 85.000€ a los autores de trabajos de investigación en diferentes categorías entre las que se encuentra "Marketing y Publicidad", dicho premio se celebra cada año y actualmente tiene abierto el plazo de presentación de trabajos hasta el 3 de mayo 2019.

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