Customer Journey Analytics: el recorrido del cliente cada vez cobra más importancia en los eCommerce

Ante una situación económica compleja, las empresas se ven obligadas a adoptar mecanismos de control sobre sus gastos operativos. Según HubSpot Research, el 31.8% de las empresas está congelando cualquier gasto que no sea fundamental para no asumir riesgos innecesarios.

Sin embargo, para que esto no se no se traduzca en una pérdida de consumidores para las empresas, es importante que éstas conozcan el comportamiento de sus clientes para poder enfocar las estrategias de marketing de una forma más precisa. Por eso, cada vez cobra más fuerza el análisis del recorrido del cliente o customer journey analytics. En este sentido es fundamental para las empresas contar con herramientas para analizar el comportamiento de sus clientes, ya que actualmente los usuarios rara vez toman el mismo camino en su recorrido de compra, debido a la existencia de múltiples canales y la complejidad en el análisis para identificar su trayectoria en la decisión de compra. Saber cómo piensa un cliente es crucial para las empresas ya que supone un ahorro de tiempo, esfuerzos y recursos.

Del estudio se desprende que el 29.3% de las empresas a nivel global opina que sus datos y sistemas no están conectados para generar una visión completa de los clientes. Lo que genera que el 93.5% de las empresas sitúen la desconexión estratégica con clientes como una de sus prioridades para 2023.

La información es la herramienta más importante que tienen las empresas para generar relaciones positivas a largo plazo y marcar así la diferencia.  “Según el estudio Connected Customer Journey in Iberia que realizamos en HubSpot, el 73% de las compañías en España que han hecho este tipo de inversiones han evidenciado un retorno en dicha inversión durante el primer año, y de estos, el 61% ha visto el retorno de esta inversión entre el primer mes y el primer año.”, afirma Shelley Pursell, Directora Senior de Marketing de HubSpot para Latinoamérica e Iberia.

Ante la gran carga de información que genera un análisis de estas características, es importante aprovechar la tecnología para aplicar estrategias que permitan visualizar un panorama más concreto, evitar la desinformación y aprovechar el uso de información para hacer frente a los retos y oportunidades que se prevén para este año.

De esta forma, los expertos en tecnología y análisis de datos desvelan las estrategias más efectivas para convertir la información en una guía útil para mejorar el enfoque y los objetivos de negocio:

Análisis Narrativo

Esta estrategia se basa en interpretar la profundidad que pueden aportar los datos, de manera fácil, intuitiva y ágil, para tomar decisiones en tiempo real que impacten en cada aspecto del negocio. Para lograr esto, es fundamental tener una gestión de relaciones con el cliente, así como entender qué es lo que se está midiendo y con qué objetivo se realiza.

Análisis predictivo

El análisis predictivo de datos es un proceso en el que se recolecta información histórica, donde se utiliza inteligencia artificial para encontrar las relaciones que hay entre ciertas variables que permitan predecir escenarios futuros. El objetivo de este análisis es poder tomar medidas de prevención o realizar acciones para aprovechar mejor lo que podría suceder.

Simulación aleatoria de Monte-Carlo

El nombre de este análisis proviene del casino de Mónaco al que hace referencia, porque ahí se juega a la ruleta, un mecanismo que es perfecto para generar números aleatorios. La idea principal de este método es la simulación, ya que, al imitar el comportamiento de variables, es posible observar los posibles resultados y su impacto.

Experimentos A/B

Se trata de uno de los análisis más conocidos y uno de los grandes aliados de toda estrategia de marketing. Su finalidad en probar dos variantes de algún elemento para sacar conclusiones y aplicar los resultados. Ya sea para el lanzamiento de un producto, la implementación de una campaña o el tipo de mensaje que mejor llegue a la audiencia.

Depuración de datos

Este proceso se lleva a cabo principalmente cuando en las bases de datos se detectan datos incorrectos, incompletos o inexactos con el objetivo de que puedan ser sustituidos por una información verificada y fiable que permita a las compañías adoptar las mejores decisiones y estrategias.