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La analítica de clientes es la vía para construir una customer experience (CX) satisfactoria y, sin embargo, suele ser una de las grandes olvidadas en la gestión de los e-commerce. Una buena experiencia de cliente no solo garantiza una venta concreta, sino que es la clave de la fidelización, hasta el punto de que el 86% de los compradores están dispuestos a pagar más por una excelente experiencia frente al 32% de los clientes que renunciarían a una marca a la que son fieles tras tener tan solo una mala experiencia, según datos de PwC publicados por la revista Forbes.

Numerosas tiendas online invierten mucho esfuerzo y recursos en aquellas acciones de marketing dirigidas a llevar tráfico a su web y, sin embargo, están descuidando distintos aspectos de lo que debe ocurrir una vez que los clientes llegan a su tienda. La analítica de clientes ayuda a los vendedores digitales a conocer en qué puntos deben hacer hincapié para mejorar la experiencia de usuario, incrementar las ventas y favorecer la recurrencia de compra y fidelización.

La analítica de clientes se enfoca en la recogida de aquellos datos que indican con qué están interactuando los clientes, cómo y durante cuánto tiempo, así como a su interpretación posterior para conocer los diferentes segmentos de clientes sobre los que poder actuar. Se trata de un análisis específico que va más allá de los datos que nos pueden ofrecer herramientas como Google Analitycs. En la analítica de clientes se hacen necesarias otras herramientas o tecnologías, como el machine learning, que ayuden a los e-tailers a realizar un análisis profundo basado en la mayor cantidad de datos posibles.

SEO y CROAnalítica de clientes para mejorar la estrategia de tu e-commerce

Un e-commerce es capaz de recopilar una gran cantidad de datos sobre los clientes que realizan compras en él y, sin embargo, suele ser información que no se organiza ni analiza. Está desaprovechada, a pesar de que se trata de unos datos de primera mano de gran calidad para conocer cuál es el verdadero valor del cliente. Al margen de poder analizar la impresión que un potencial cliente se lleva de nuestra web (a través de métricas como la tasa de rebote), o conocer cómo se comporta nuestra tienda online en dispositivos móviles, la analítica de clientes ofrece muchas más posibilidades de alto valor.

Por ejemplo, el análisis RFM (Recenty-Frecuency-Monetary Value) ayuda a segmentar a los clientes de un e-commerce en base a parámetros como el tiempo transcurrido desde la última compra, la frecuencia con la que compran y el valor monetario desprendido de la suma de todas sus compras. De este modo es posible establecer diferentes segmentos que permitan adecuar la estrategia de ventas a cada grupo diferenciado de clientes, ofreciéndoles un marketing personalizado que ayude a incrementar las ventas.

La analítica de clientes permite obtener también información aplicable a la retención de clientes. Los clientes recurrentes suelen generar el 40% de los ingresos de un e-commerce, sin que se incurra, además, en costes de adquisición de clientes. Es importante centrarse en identificar la tasa de compra repetida (RPR) ya que, de ser muy baja, será claro indicador de que es necesario reforzar la estrategia de retención de clientes.

El machine learning aplicado a la analítica de clientes hará posible conocer, además, de qué manera beneficiarse de funcionalidades como la recomendación de productos, buscadores internos, chatbots de soporte al cliente, búsqueda visual o precios dinámicos.

Tácticas en análisis de clientes para optimizar la CX

Las herramientas de análisis de clientes que existen hoy tienen un elevado nivel de sofisticación y son la mejor vía para optimizar la experiencia de cliente. Se centran en recopilar automáticamente las interacciones de los usuarios a través de una gran variedad de puntos de contacto. Gracias a ello, los propietarios de las tiendas digitales pueden llevar a cabo diferentes acciones tácticas para la mejora de la UX.

La unificación de datos es una acción necesaria para llevar a cabo cualquier análisis de comportamiento del cliente, comprender mejor sus motivaciones e intereses o incluso los puntos conflictivos. Así, las empresas pueden tener una visión única del cliente, mucho más valiosa cuanto mayor es el entramado interno de la compañía. Las tecnologías actuales son capaces de realizar esta unificación de datos de forma rápida y sencilla, por lo que un gran volumen ya no resulta incapacitante por lo abrumador.

La entrega de información en tiempo real resulta de gran utilidad para influir en la experiencia de cliente durante su experiencia de compra. Gracias a la Inteligencia Artificial es posible analizar información en microsegundos y predecir comportamientos del futuro inmediato, una información a la que se puede sacar gran rendimiento mediante ofertas o sugerencias de productos personalizadas en tiempo real, ofreciendo una experiencia de compra a la medida del cliente. Esta información generada a partir de datos también indica los dispositivos, navegadores de procedencia de los clientes, qué partes del embudo funcionan mejor o filtra el tráfico de baja calidad.

Finalmente, muchos e-commerces están sacando rendimiento real al big data, gracias a que es posible recopilar y analizar reseñas de productos a partir de plataformas externas, medir la experiencia y satisfacción del cliente en la compra, facilitar un servicio al cliente personalizado e identificar los agentes de soporte de bajo rendimiento, o detectar cuáles son las métricas más débiles de la experiencia de navegación y compra.

La experiencia de cliente es la piedra angular de todo e-commerce exitoso y hoy en día es posible acercarla a la excelencia gracias al big data, a la IA y a las herramientas de análisis de datos de última generación. El auge experimentado por el comercio electrónico en los últimos años (con su impulso definitivo a raíz de la crisis sanitaria) ha derivado en una competencia más feroz que nunca en el plano digital del retail. La mejora empieza por el análisis de clientes. En Kanlli podemos ayudarte, tenemos una dilatada experiencia en analítica web en pro de la mejora de UX de tiendas digitales. Contacta con nosotros y te ayudaremos a entender a los clientes de tu e-commerce.