Con el crecimiento constante del comercio electrónico en la última década muchas empresas se enfrentan a importantes desafíos para seguir siendo competitivas. Según indican las últimas tendencias de marketing digital 2025 el “Customer Analytics” será un elemento clave para que empresas de todos los sectores logren impulsar sus ventas. Pero…
¿A qué nos referimos exactamente con “Customer Analytics”?
Customer Analytics o análisis de cliente es una estrategia de marketing digital que consiste en recopilar, analizar e interpretar datos relacionados con el comportamiento de los clientes potenciales para optimizar el rendimiento de las campañas y mejorar la tasa de conversión.
Una agencia de marketing digital puede aprovechar el potencial del análisis de datos para:
- Mejorar la experiencia de sus clientes, comprendiendo mejor lo que buscan y anticipándose a sus necesidades.
- Planificar mejor la estrategia de ventas, identificando patrones de consumo y fluctuaciones estacionales de la demanda.
- Optimizar la inversión publicitaria, haciendo un seguimiento de las campañas de marketing en tiempo real y realizando los ajustes necesarios para mejorar el ROI.
- Identificar tendencias y brechas de mercado y obtener así una ventaja competitiva frente a las demás empresas del sector.
- Fidelizar a los clientes habituales planificando acciones que fomenten la lealtad hacia la marca.
¿Qué métricas nos interesan?
Para diseñar una estrategia de ventas basada en Customer Analytics necesitamos recopilar datos de diferente naturaleza:
- Demográficos: Conocer la edad, el sexo y la ubicación nos permite segmentar mejor nuestro target.
- De comportamiento: Aquí analizaremos la interacción dentro del sitio web o canal de ventas. Nos interesa conocer la tasa de retención que mide el tiempo de permanencia en la web o la frecuencia de las visitas.
- Transaccionales: Son datos clave para la rentabilidad, por ejemplo, el historial de pedidos, el valor medio del carrito de compra o la tasa de conversión. Esta última se calcula dividiendo el número de ventas entre el número de usuarios registrados.
¿Cómo empezar a recopilar datos?
Las agencias de marketing digital recopilan datos de diferentes fuentes para crear una estrategia omnicanal.
- Sistemas de punto de venta (POS): proporcionan datos transaccionales en tiempo real.
- Herramientas de analítica web: Google Analytics 4 (GA4) o Tableau se integran con las plataformas de comercio electrónico y permiten a los profesionales del marketing obtener una visión detallada del ciclo de ventas.
- CRM: Salesforce, HubSpot.. la mayoría son capaces de generar informes y realizar un seguimiento de las métricas clave en marketing digital.
- Herramientas para monitorear menciones: Permiten analizar los comentarios y opiniones de los clientes sobre la marca en redes sociales. Son importantes para trabajar el engagement.
A decir verdad, se trata de herramientas de uso profesional que pueden resultar inaccesibles para usuarios inexpertos. Por eso es recomendable delegar la recopilación y el análisis de datos a una agencia que tenga el expertise necesario en el uso de estas tecnologías.
Diferentes enfoques en Customer Analytics
Una vez que hemos definido los KPIs (indicadores clave de rendimiento) y seleccionado las herramientas adecuadas, podemos comenzar ya a recopilar datos. Aunque no conviene precipitarse. Antes debemos adoptar un enfoque basado en objetivos.
Los enfoques más habituales en Customer Analytics son:
- Enfoque de rendimiento: Trata de evaluar el impacto de una campaña y detectar áreas de mejora para optimizar la tasa de conversión. Por ejemplo, si hay un porcentaje elevado de abandono del carrito de compra, identificaremos cuáles son los puntos de fricción donde el usuario se siente insatisfecho y abandona la web sin completar el proceso.
- Enfoque basado en tendencias: Se comparan datos de diferentes periodos para identificar tendencias que están en auge o en declive. Por ejemplo, cambios en el comportamiento del consumidor o aumento de la demanda de un producto. Los informes generados pueden ser analizados por el departamento de ventas.
- Enfoque predictivo: Se basa en datos históricos como el análisis de cohortes. Su finalidad es predecir el impacto que pueden tener determinados cambios en las conversiones o cómo determinados factores influirán en la retención de clientes. Se utiliza para la planificación estratégica a largo plazo y en estrategias de fidelización.
Las campañas de marketing digital son cada día más dinámicas y suelen adoptar una perspectiva Customer Centric. Por lo tanto, recopilar y analizar los datos de nuestros clientes potenciales es vital para asegurarse de que cada acción está alineada con sus necesidades e intereses.
