5 pasos para comenzar a crear modelos de comportamiento del cliente (y por qué los necesita)

En los últimos años, los especialistas en marketing han comenzado a adoptar muchas más herramientas y metodologías basadas en datos que nunca. Lo han hecho porque la gran cantidad de datos disponibles sobre sus clientes (y clientes potenciales) ahora es suficiente para sacar conclusiones sobre qué tipos de esfuerzos de marketing digital funcionan mejor . El uso de esos datos para impulsar las operaciones de análisis predictivo ahora se considera un procedimiento operativo estándar en el mundo del marketing digital.

Hoy en día, uno de los enfoques de vanguardia en esta área implica la construcción de modelos que buscan predecir el comportamiento del cliente . Al hacerlo, es posible mirar hacia el futuro y crear planes de marketing que estarán en sintonía con las diversas etapas del viaje de un cliente, incluso antes de que hayan comenzado.

Sin embargo, crear un modelo de comportamiento del cliente útil y preciso requiere una gran cantidad de planificación. También requiere una ejecución cuidadosa y una buena cantidad de experimentación.

Aquí hay una guía paso a paso para ayudar a las empresas interesadas a comenzar ese proceso.

Fuentes de datos disponibles del catálogo

Antes de comenzar a construir un modelo de comportamiento del cliente, es necesario controlar los datos del cliente a los que la empresa ya tiene acceso. Eso servirá como una hoja de ruta para los cambios de recopilación de datos, si los hay, que se deben realizar para respaldar la nueva iniciativa de modelado. Para la mayoría de las empresas, ya debería haber una gran cantidad de datos disponibles sin explotar, de fuentes como:

• Historiales de ventas
• Datos analíticos del sitio web
• Datos de la encuesta de clientes
• Registros de atención al cliente
• Resultados de campañas de marketing anteriores

… y otros.

En las mejores circunstancias, la mayoría de estos datos estarán contenidos dentro de un sistema CRM existente, lo que facilitará su uso en un esfuerzo de análisis. De lo contrario, se deben tomar medidas para centralizar los datos para que puedan limpiarse y estandarizarse adecuadamente para el análisis.

Comience con el análisis de regresión

Una vez que todos los datos de clientes disponibles estén listos para usarse, un buen primer paso es usarlos para realizar algunos estudios básicos de análisis de regresión. Esto funciona mejor utilizando datos fácilmente disponibles, como el historial de compras, las estadísticas de respuesta de marketing y otros puntos de datos que tienen correlaciones obvias.

Este tipo de análisis puede permitir algunas conclusiones rudimentarias, como la relación entre el gasto en marketing y el volumen de ventas. También puede ayudar a vincular acciones específicas del cliente con resultados deseables . Por ejemplo, podría ser posible utilizar el análisis de regresión para identificar un punto común en el recorrido del cliente al que llegan todos los clientes en el camino hacia la conversión.

Ese tipo de información puede hacer posible que los especialistas en marketing orienten sus campañas para obtener una mayor cantidad de clientes potenciales en las primeras etapas del embudo de ventas para llegar al punto específico del proceso que estadísticamente aumenta las probabilidades de una venta. Es la orientación precisa del esfuerzo con la que los especialistas en marketing digital solían soñar, ahora es posible con el análisis de datos adecuado.

Crear segmentos de clientes

Usando las técnicas anteriores, las empresas solo pueden usar sus datos para sacar algunas conclusiones generalizadas de primera línea sobre sus clientes.

Para sacar aún más provecho de los datos (y acercarse a la creación de un modelo real de comportamiento del cliente), es necesario dividir los datos del cliente en grupos segmentados más pequeños .

La buena noticia para los especialistas en marketing es que es posible que gran parte de este trabajo ya se haya completado como parte de esfuerzos anteriores en la personalización del cliente en línea. Si es así, los grupos segmentados creados para este fin son un buen punto de partida para seguir modelando el comportamiento del cliente. De lo contrario, es mejor comenzar con algunas categorías de segmentación generalizadas. Luego, se pueden refinar en grupos más pequeños en función de los atributos específicos que contienen los datos sobre los clientes.

Busque tendencias en cada segmento

Con los datos listos y los clientes correctamente segmentados, el siguiente paso es examinar los datos (desglosados ​​por segmento) para encontrar algunas tendencias. Busque obstáculos comunes para la conversión, marcadores que sugieran cuándo es probable que un cliente realice una compra, básicamente cualquier actividad que compartan todos los miembros del segmento.

La buena noticia aquí es que muchas de las principales plataformas de automatización de marketing de la actualidad (que usaría para poner en funcionamiento los modelos de comportamiento de sus clientes) ya incluyen herramientas de análisis que pueden extraer información de su sitio web, software de CRM e incluso bases de datos independientes para buscar clientes. tendencias

Por ejemplo, dentro del HubSpot Marketing Hub de uso común, puede configurar sus segmentos de clientes y unir todos los datos sobre los miembros del segmento. Puede, por ejemplo, realizar un seguimiento de la finalización de acciones específicas y crear informes automatizados que muestren la actividad segmento por segmento en visualizaciones fáciles de interpretar, como se muestra a continuación:

A partir de ahí, solo es cuestión de monitorear los datos para buscar patrones de comportamiento que surjan. También puede crear los mismos tipos de visualizaciones para correlacionar las relaciones de causa y efecto, como el seguimiento de las tasas de apertura de correo electrónico y los datos de interacción del servicio al cliente junto con la actividad de conversión, para ver qué impacto tienen sus operaciones de marketing y soporte en las ventas.

Incluso para las empresas que aún no han adoptado una plataforma de automatización de marketing, aún es posible analizar los datos para buscar tendencias. Google Analytics (u otras herramientas de análisis web) puede hacer comparaciones de datos simples y detalladas con visualizaciones para buscar tendencias, que son un excelente lugar para comenzar cualquier negocio. Son fáciles de configurar, fáciles de usar y pueden revelar cómo los esfuerzos de marketing y publicidad de una empresa se traducen en actividades específicas en línea.

Una comparación simple se ve así:

Aunque existen algunas limitaciones sobre a qué datos puede acceder Google Analytics desde el primer momento, la plataforma también puede integrarse con una amplia variedad de software CRM y fuentes de datos externas. Eso significa que es posible desarrollar la infraestructura necesaria para respaldar el análisis de segmentos de clientes sin tener que desechar el software existente y comenzar desde cero.

Los conocimientos extraídos de este paso se convertirán en la base para desarrollar personajes de clientes, que luego conducirán a un modelo de comportamiento para cada grupo de clientes. El objetivo es crear un mapa que pueda explicar el viaje de cada tipo de cliente a través del proceso de conversión . Esos mapas pueden luego informar todo sobre el marketing necesario para mantenerlos en el camino hacia la conversión.

Probar, Refinar, Repetir

En este punto, lo único que queda por hacer es tomar las conclusiones extraídas del análisis de tendencias y aplicarlas a una campaña de marketing. Si las tendencias identificadas son, de hecho, estadísticamente sólidas, la campaña de marketing que las utilizó como guía debería tener un éxito espectacular. Si no, es hora de revisar los datos, para eliminar los factores que no dieron resultado.

Al repetir este proceso varias veces, debería ser posible filtrar las conclusiones que no generaron resultados, dejando solo aquellas que funcionan en la práctica. Son esas conclusiones acerca de cada segmento de clientes las que se convierten en los modelos de comportamiento del cliente que el proceso fue diseñado para crear. Una vez que se han examinado minuciosamente a través de pruebas de campaña en el mundo real, casi no hay límite en lo valiosos y útiles que serán.

Poner los modelos a trabajar

Si el proceso anterior ha arrojado buenos resultados, puede aplicar el nuevo modelo de comportamiento del cliente a casi todas las facetas del esfuerzo de marketing digital de una empresa.

Pueden aumentar los esfuerzos de diseño de UX basados ​​en datos existentes.

También pueden impulsar la personalización en todos sus esfuerzos de marketing, como su sitio web, publicidad y campañas de marketing por correo electrónico.

Esa es la táctica que usó una de las compañías de protección de pasajeros de aerolíneas más grandes de Europa para crear páginas de destino dinámicas para clientes nuevos y recurrentes:

En su caso, los visitantes del sitio verían una variación diferente de la página de destino en función de sus interacciones anteriores con la empresa, así como su historial de navegación relacionado, la hora del día y sus datos de geolocalización, entre otros factores.

Eso crea la posibilidad de diseñar páginas de destino dinámicas que se adapten a cada público imaginable, como una versión dirigida al consumidor de lo último en personalización dinámica de marketing basada en cuentas.

Los modelos de comportamiento del cliente pueden incluso ayudar a una empresa a mantenerse un paso por delante de la evolución del marketing en redes sociales.

El uso de estos tipos exactos de modelos de comportamiento del cliente permitió al minorista de moda Closet London crear una campaña de correo electrónico personalizada y automatizada en curso dirigida a clientes nuevos y existentes en función de su comportamiento esperado en cada parte de su viaje. La campaña incluía ofrecer incentivos específicos en forma de descuentos a clientes etiquetados como "en riesgo" de desconexión y enviar ofertas de correo electrónico seleccionadas utilizando datos de compras anteriores. Los clientes primerizos también recibieron descuentos más pequeños para fomentar la repetición de negocios.

¿El resultado? Una tasa de conversión muy mejorada y un aumento de ingresos del 2900%. Y todo fue posible gracias al modelo de comportamiento del cliente.

Independientemente de cómo se utilicen, es importante reconocer que los modelos de comportamiento del cliente, como todas las demás herramientas de marketing, no son inamovibles.

Al igual que los clientes a los que representan, necesitarán mucho cuidado y atención para seguir siendo precisos y relevantes. Esto se debe a que muchas facetas del comportamiento del cliente cambiarán con el tiempo . Mantenerse al día con esos cambios requiere revisar el proceso descrito aquí una y otra vez. También requerirá modificar el proceso ante cambios en las entradas de datos. Siempre que se haga el compromiso de hacerlo, los modelos de comportamiento del cliente pueden ser el regalo de marketing que sigue dando. ¡Úsalos bien!