Cada vez más, tecnologías como el Big Data y su interpretación a través de la Business Intelligence permiten llegar a un nivel de personalización y venta individualizada capaz de convertir a cada cliente en una acción de marketing orientada a una venta online.
¿Trabaja la segmentación de perfiles de usuario en su e-commerce?
Entender cómo son las tipologías de los clientes potenciales es el primer paso para aumentar la tasa de conversión de la web. Estrategias como el Inbound Marketing ponen en uso Google Analytics para etiquetar campañas, agrupar canales o demás acciones, pero este proceso no sirve exclusivamente para entender de dónde vienen las visitas o cuántas compran sino para darles vida en forma de perfiles de usuarios.
¿Que Twitter convierte menos quiere decir que el perfil es más bajo o que no estoy aplicando bien la segmentación de ese flujo de visitantes? Tal vez llegando más allá descubramos que sirven como venta asistida o como generador de impacto de marca para ciertos rangos de edad, mientras que para otros es una fuente de viralización increíble.
“¿Cómo iba a comportarse igual todo el tráfico de Twitter entre sí cuando tenemos followers de todo tipo de países y edades?”
¿De qué serviría comparar la calidad general del tráfico que atrae esta red social en comparación a Facebook, Linkedin o Pinterest si no somos capaces de poner en contexto esas visitas y entender qué tipo de usuario nos está llegando?
Es evidente que un primer filtro comparativo de redes sociales puede empezar a dar pistas de cómo están funcionando las campañas sociales activas en la empresa, pero ese no es más que el primer paso para entender cómo es realmente este usuario o cliente potencial y los motivos que le llevan o no a comprar en nuestra web. Este es el principio ponderante en el Inbound Marketing, entender la psicología del consumidor para aplicarla a la reoptimización de los procesos, presupuestos y campañas online.
Y es que en toda e-commerce, entender cómo es el consumidor es casi tan importante como entender por qué funcionan o no las ventas, ya que no debemos olvidar nunca que tras una venta hay una persona, y tras una persona habrá una captación, usabilidad, conversión y fidelización. Fraccionar cada etapa puede ser una segmentación interesante para seguir indagando en los verdaderos motivos que mueven a nuestros nuevos compradores a hacerlo, y a nuestros antiguos consumidores a volver o no.
Así pues, siempre acabará surgiendo la duda de ¿hasta dónde es conveniente segmentar y personalizar la analítica web para la toma de decisiones en base a datos cualitativos sin entrar en un ROI negativo por el tiempo e inversión necesaria a ello?
Esa será siempre la gran pregunta y para la que nadie tiene respuesta alguna, pues como en muchas situaciones en la vida, cada caso es un mundo. Y este es el principal motivo por el que una máquina no podrá reemplazar un analista web en muchos años, puesto que de la interpretación nace la verdadera optimización para un e-commerce.
Roger Llorens, licenciado en Administración y Dirección de empresas por la Universidad Autònoma de Barcelona, completando sus estudios en la Linnaeus University de Suecia. Especializado en Marketing Online desde 2008, ha trabajado como diseñador de proyectos de posicionamiento web (SEO y Marketing de Contenidos), campañas en redes sociales para empresas y pymes (SMO – SMM) y estrategia online corporativa y comunicativa para varias empresas y startups. Puede seguirlo en su cuenta de Twitter.
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Imagen: pulsosocial.com
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