Cómo conocer a tu usuario de una manera 360º

Cuando impactas a un usuario ya sea cliente o no con una aplicación web, móvil, un sms, un email, una notificación push, etc., ¿te has planteado si ese impacto le corresponde o no realmente a dicho usuario o para él es spam?

En el mundo digital que nos rodea necesitamos tener el conocimiento de nuestro usuario lo más completo posible, es decir, de manera 360. De esta forma, es importante que tengamos en cuenta todas las características tanto online como offline de nuestro usuario para poder realizar un perfilado del mismo.

Para ello bajo un enfoque CRO (conversión rate optimization) conoceremos cada vez más a nuestro usuario, mejorando a su vez su experiencia y logrando por tanto nuestros objetivos de negocio.

Los primeros pasos serán apoyarnos en la analítica del canal y complementaremos esta información con otro tipo de herramientas como son los CDPs o los DMPs, teniendo así información de todas las fuentes posibles. Conocer cada vez más a nuestro usuario nos permitirá impactarle cada vez de manera más personalizada y nos ayudará a realizar acciones de mejora en nuestro canal que ayuden a mejorar nuestra conversión.

A continuación explicaremos paso a paso cada uno de los conceptos y fases que abordaremos para construir a nuestro usuario 360.

 

¿Qué es la analítica digital y qué información nos proporciona?

 

La analítica digital es aquella información agregada del comportamiento del usuario en un canal digital (web, app, asistente conversacional, etc.). Esta información se compone principalmente de métricas (datos cuantitativos) y dimensiones (datos cualitativos) que nos ayudarán a conocer el comportamiento de nuestro usuario sin identificarle en la propia herramienta analítica.

El tipo de información que nos puede proporcionar puede ser el tiempo que está en el canal, las interacciones que realiza, la duración de la sesión, el contenido visualizado, los pasos que realiza en una funcionalidad concreta, si es un usuario nuevo o ha estado ya otras veces, etc. Esta información puede ser tan detallada como nosotros definamos y su objetivo principal siempre será dar respuesta a los objetivos de negocio que se quieran alcanzar con el canal.

 

¿Qué es un enfoque CRO? ¿Cómo puedo optimizar la experiencia?

 

Una vez tenemos implantada la analítica digital en nuestro canal, empieza a cobrar sentido la implantación de un enfoque CRO en nuestra metodología de trabajo.

Un enfoque CRO (conversion rate optimization) consiste en un proceso cíclico y repetitivo en el cual nunca se para de mejorar la experiencia de nuestro usuario y que por consiguiente nos ayudará a conseguir una conversión mayor. Una vez tenemos el conocimiento del comportamiento del usuario en el canal (a través de la analítica digital), comienza la etapa de análisis de la información para obtener conclusiones de los comportamientos del usuario y realizar hipótesis de posibles cambios en el canal que pudieran mejorar esa conversión/experiencia. Dado que son hipótesis que hay que comprobar si verdaderamente optimizan la experiencia del usuario, se hacen desarrollos con herramientas de testing y optimización que que comprueben éstas versus las versiones originales para garantizar que nuestro planteamiento efectivamente mejora y optimiza la experiencia. Si analizando los resultados de nuestro test, comprobamos que nuestra hipótesis funciona mejor que lo que hay implementado actualmente en el canal, se pasará a los equipos de desarrollo para que lo integren en el canal como la versión definitiva. A partir de ahí, continuaremos analizando para extraer conclusiones de las cuales derivarán nuevos tests para optimizar la experiencia.

En el siguiente gráfico se puede ver el proceso cíclico en el cual se basa un enfoque CRO una vez ya hay una analítica implantada en el canal comenzando por el análisis de los KPIs:

 

 

Si trabajo en un enfoque CRO además de la analítica o la optimización, ¿necesito algo más para conocer a mi usuario 360?

La respuesta es SI. Si solo utilizo como fuente de información la analítica digital, tendré conocimiento de mi usuario solo de ese canal y comportamental en el mismo. Me faltará información de mi marca con dicho usuario en canales offline u otro tipo de canales como comerciales, call centers, etc.

Para complementar dicha información surgen los DMPs (Data Management Platform) y los CDPs (Customer Data Platform). Dichas herramientas nos van a ayudar a tener información de nuestros usuarios de otras fuentes ya sean datos de primera parte (CRM, bases de datos, etc.) como de segunda o tercera parte (Facebook, google, datos publicitarios, datos comprados, etc.). El concepto de un CDP y un DMP es prácticamente el mismo, con la particularidad de que los CDPs están más enfocados en datos de primera parte, y los DMPs en datos de segunda y tercera parte. Ayudándonos con estas herramientas, generaremos un perfilado de usuario más exacto y podremos impactar de manera más acertada a nuestros usuarios. Ambas herramientas nos permitirán construir las audiencias a las cuales vamos a dirigirnos, de manera que terminaríamos acercándonos a ese conocimiento del usuario 360.

 

Vamos a poner un ejemplo de usuario 360 con la unión de todas estas herramientas.

 

Supongamos que nos encontramos ante una marca de ropa que tiene tanto tienda física como tienda online y María, una chica joven enamorada de la ropa a la cual sus amigas han recomendado esta marca que desconocía, entra por primera vez en la web para conocer el estilo de la ropa que oferta esta marca. Tras estar navegando unos cuantos minutos por la web, se da cuenta que es un estilo de ropa que encaja con ella, pero le gustaría antes de comprar por primera vez, ver los productos en la tienda. Además ha visto que hay una que le pilla cerca de casa si va en metro. En el trayecto del metro sigue curioseando la ropa a través de la aplicación móvil que tiene la marca y se suscribe a la newsletter.

Una vez en la tienda, encuentra multitud de ropa que decide comprar aprovechando que comienza la nueva temporada de otoño. Al llegar a caja para pagar, le preguntan si es socia y ella responde que no. La chica de la caja, le cuenta las ventajas y decide hacerse socia facilitando el email que ya tiene suscrito a la newsletter.

Al llegar a casa, recuerda que pronto va a ser el cumpleaños de su hermana y piensa que ese tipo de ropa a su hermana le puede gustar, por lo que decide hacerse una cuenta en la web de la marca para realizar una compra online. Así podrá utilizar un código de descuento que le han regalado por hacerse socia en la tienda. Por lo tanto, termina comprando el regalo en la web con envío a casa.

 

 

Si analizamos este ejemplo paso por paso podemos ir viendo cómo vamos reconociendo a nuestro usuario sin darle un nombre y un apellido para no afectar a su privacidad, pero sí conociendo su perfil para un impacto más acertado:

 

  • Cuando entra en la web por primera vez, sabemos simplemente que es un nuevo usuario del cual desconocemos sus características. A medida que va navegando por la web, la analítica nos va a ir dando ideas de qué tipo de perfil es. Por ejemplo, si solo ve ropa de mujer, podemos intuir que esta persona pueda estar interesada en ropa femenina.
  • Al entrar en la aplicación móvil, como lo está haciendo desde un dispositivo nuevo, para nosotros de momento seguirá siendo un usuario nuevo y distinto al de la web. Al registrar su email en la newsletter, ya tenemos más información del usuario que nos puede ayudar a conectar la información con otros canales que registren ese email. La analítica de esa aplicación irá obteniendo también los datos de comportamiento del usuario.
  • Ya en la caja de pago de la tienda, al hacerse socia y dar el mismo email que en la newsletter, podemos unir a través de un CDP tanto los datos de nuestro sistema de registro en la tienda como los registrados de la aplicación móvil. Además podremos tener información también de la compra que ha realizado.
  • En su casa cuando visita la web para el regalo de cumpleaños de su hermana y se crea una cuenta, deja de ser un usuario desconocido en la web hasta el momento, para poder unir esa información con las de otros canales como son la tienda física o la app, a través del CDP. Por lo tanto, conocemos aún más de nuestra clienta y podemos unir todos sus canales de interacción.

Una vez comenzamos con esta construcción del perfil a través de los DMPs también nos podemos ayudar para impactar en redes sociales u otro tipo de herramientas de segunda y tercera parte (publicidad, datos comprados, etc.).

Con la creación de estas audiencias las promociones que les lancemos a nuestros clientes pueden ser más acertadas ya que además el CDP nos permite actualizar este perfil en tiempo real. Esto nos da la ventaja de que si por ejemplo queremos lanzarle a María una promo en un vestido y justo cuando se la vamos a lanzar, vemos que acaba de comprarlo, no le impactaremos con esa promo.

Todo este comportamiento de María, unido con toda la información recabada por las diferentes fuentes, deriva en un análisis profundo que nos permitirá optimizar la experiencia en los canales y podremos testar si nuestros cambios, ayudan a María y por lo tanto, a la marca auna mejora de la conversión.

Con todas estas herramientas podemos dirigirnos de manera más personalizada a nuestros clientes y llegar a ese conocimiento del usuario 360 que con mayor probabilidad se fidelizará a la marca y a su vez nos ayudará a captar más tráfico. Hasta aquí esta visión a alto nivel de cómo llegar al usuario 360.

En próximos posts profundizaremos en cada uno de los temas tratados. Mientras tanto sigamos poniendo las herramientas para nuestro usuario 360!