Lograr clientes online a largo plazo tras el confinamiento
El coronavirus está produciendo un profundo cambio del ecosistema digital y en los hábitos de compra en Internet. El comercio electrónico en España se ha disparado durante las semanas de reclusión. Pero ¿qué ocurrirá en las próximas semanas de desconfinamiento?
Tras superar la pandemia, se estima que se produzca, según un trabajo de la consultora Making Science y la Cámara de Comercio de España, un crecimiento del comercio online de más del 20%. Al mismo tiempo, aquellos negocios recién abiertos en la Red, podrían tener una curva vertical tanto de crecimiento como de retroceso si no introducen las estrategias adecuadas. Muchos se dan cuenta tarde de que ni siquiera tienen una base de datos completa de sus clientes. Zeotap ha analizado esta nueva realidad en un reciente estudio y pone de manifiesto que es crucial para las marcas llegar a los nuevos usuarios de forma personalizada.
El estudio señala, que durante más de una década, los especialistas de marketing han intentado comprender la complejidad de sus clientes a través de tecnologías de gestión de data a menudo incompletas. Las Data Management Platform (DMP), en primer lugar y posteriormente las Customer Data Platforms (CDP). Las DMP se asientan principalmente en datos anonimizados de tercera parte, que se ven amenazados por el reciente anuncio de Google de eliminar las cookies de terceros en 2022. Y las CDPs, aunque expertas en first party data, no están dando solución al problema de la resolución de identidades ni son fiables en la gestión del third party data. En resumen, ambas no pueden comprender en su totalidad quienes son sus consumidores ni cómo se están comportando en un entorno tanto offline como online.
“El ecommerce tiene a su alcance un campo infinito de nuevos clientes potenciales en el entorno online. Contar con un CRM, un DMP o incluso un CDP no es suficiente para captar toda la información necesaria sobre esos usuarios para un marketing efectivo que se transforme en una venta. Las plataformas de inteligencia de cliente o Customer Intelligence Platform (CIP) han llegado al mercado para cambiar esta realidad”, comenta Marc Ginjaume, director de Zeotap en España y LATAM.
Posteriormente analiza las características de las plataformas de inteligencia del cliente o Customer Intelligence Platforms (CIP) que empezaron a surgir a comienzos de 2019. Entre los principales rasgos de las CIP, el estudio señala que son capaces, no sólo de ofrecer a las marcas un conocimiento completo y en tiempo real del consumidor, basado en la resolución de identidades y la combinación del first party data con third party data de calidad. Sino también de predecir comportamientos de estos gracias a la inteligencia de datos. Todos estos factores posibilitan a los anunciantes ofrecer experiencias hiperpersonalizadas para cada persona y lograr un mayor rendimiento de su inversión digital.
Seguidamente, el estudio aporta las claves para que las marcas puedan basar su estrategia digital en un marketing inteligente con el que conseguir un crecimiento a largo plazo de su negocio:
1.- Reunir el first party data, procedente del CRM, la página web o de aplicaciones y unificarlo bajo una única tecnología.
2.- Resolver la identidad de los consumidores conectando al máximo sus identificadores tanto digitales como offline y expandir esas conexiones con la ayuda de un proveedor externo para poder llegar al mismo consumidor de forma omnicanal.
3.- Tras resolver los problemas de identidades, hacer una segmentación de los clientes según los datos históricos de comportamiento.
4.- Combinar los first party data con otros datos externos de tercera parte para obtener una visión 360º del consumidor. Y además, utilizar un espacio seguro para compartir datos (data clean rooms) para que la data no se contamine y su intercambio cumpla con la normativa de privacidad y seguridad de datos GDPR.
5.- Aplicar los propios modelos de propensión y algoritmos que ha desarrollado la marca para predecir mejor cómo se comportarán los clientes en un futuro próximo.
6.- Agrupar de nuevo a los clientes según su comportamiento futuro y decidir a qué grupo o segmento asignar recursos de marketing.
7.- Crear estrategias centradas en el cliente que se ajusten a cada segmento y personalizar cada campaña según la inteligencia de datos del cliente con que se cuenta.
A modo de conclusión, el análisis destaca que, una vez que se ha realizado todo este camino, es el momento de analizar, por parte de las marcas, el retorno de la inversión de sus estrategias digitales. Sólo después de haber implementado todas estas medidas, el diagnóstico será acertado.
