Entrando en sus cabezas: el papel del modelado del comportamiento del cliente en la optimización de la tasa de conversión

El propósito de la optimización de la tasa de conversión (CRO) es convencer a los usuarios de la web para que se comporten de cierta manera al visitar un sitio web, abrir un correo electrónico o leer una publicación de blog. El comportamiento deseado es aquel que transformaría al usuario en un cliente que paga, un defensor de la marca o un líder calificado para convertirse en uno de estos en el futuro.

CRO abarca una gama de técnicas diseñadas para lograr este objetivo. Éstos incluyen:

• Creación de CTA optimizados
• Ejecución de pruebas A/B en varios elementos de la página web
• Escribir contenido convincente
• Uso de materiales multimedia de alta calidad.
• Y muchos otros

A primera vista, estas técnicas no tienen mucho en común entre sí. Todos describen formas de influir en alguien para que se convierta, pero la forma en que logran este objetivo es completamente diferente.

Esto lleva a una situación en la que todas las empresas que intentan hacer CRO utilizan una combinación ecléctica de técnicas con la esperanza de que una de ellas funcione. Tal enfoque puede producir resultados, pero la razón detrás de su éxito a menudo seguirá siendo un misterio, lo que dificulta su duplicación.

Pero hay una manera de abordar este problema. Es decir, si tuviera una comprensión suficiente de cómo piensan y actúan los clientes, podría predecir su comportamiento futuro con mucha precisión. Armado con este conocimiento, podría diseñar un sitio web, crear una publicación en las redes sociales o ejecutar una campaña de marketing por correo electrónico diseñada específicamente para desencadenar un comportamiento de conversión.

El modelado del comportamiento del cliente (CBM) representa una metodología para lograr este mismo objetivo. A través de una combinación de CRO y CBM, las empresas pueden impulsar sus esfuerzos de conversión de manera sistemática.

Para obtener más información sobre cómo CBM afecta a CRO y cómo puede aprovecharlo para sus propias necesidades comerciales, consulte nuestro manual sobre el tema en los párrafos a continuación.

El modelado del comportamiento del cliente existe en la intersección de la psicología, la tecnología y los negocios. Es la práctica de construir modelos predictivos para el comportamiento del cliente basados ​​en datos.

El modelado del comportamiento del cliente utiliza una variedad de técnicas para predecir el comportamiento del cliente. Estas técnicas difieren según los principios y teorías psicológicas que utilizan como base, los métodos matemáticos y estadísticos que emplean para obtener información a partir de los datos y la calidad y cantidad de datos utilizados.

Algunos modelos analizan datos como la frecuencia de las transacciones, el dinero promedio gastado por compra, etc. a través de la lente de la probabilidad bayesiana, para predecir cuándo es probable que ocurra la próxima compra. Otros modelos utilizan la teoría de juegos para especular sobre los motivos que impulsan a los clientes a comprar. Y algunos modelos incluso utilizan big data junto con el aprendizaje automático para pronosticar tendencias de comportamiento de los clientes más amplias.

El modelo RFM, que significa actualidad, frecuencia, valor monetario, es uno de los modelos de comportamiento del cliente más utilizados en la actualidad. RFM divide a los clientes en una variedad de segmentos diferentes según su comportamiento. Ejemplos incluyen:

• Campeones : clientes que compraron algo recientemente, que compran con frecuencia y que gastan mucho.
• Prometedor : clientes que compraron algo recientemente, pero no gastaron mucho.
• Hibernación : clientes que solían comprar cosas con poca frecuencia y de poco valor, y que han estado inactivos durante mucho tiempo.
• En riesgo : clientes que solían gastar mucho, pero que no han comprado nada en mucho tiempo.

En un sentido más amplio, el modelado del comportamiento del cliente abarca todos los intentos de comprender el comportamiento del cliente. Muchas empresas utilizan elementos de modelado de comportamiento en sus flujos de trabajo, sin referirse a ellos como tales. El problema con este tipo de enfoque para el modelado del comportamiento del cliente es que proporciona una imagen incompleta, lo que lleva a las empresas por el camino equivocado cuando intentan hacer CRO.

Herramientas para habilitar el modelado del comportamiento del cliente

El modelado del comportamiento del cliente es un proceso con muchas partes móviles. Para facilitar la tarea, las empresas utilizan una variedad de herramientas para resolver tareas de modelado específicas. Algunas de las herramientas más utilizadas incluyen:

• Really Simple Systems, una suite de CRM que lo ayuda a analizar e integrar varios tipos de datos de clientes, incluido su historial de compras, registros de comunicación y otros.
• Hotjar, una herramienta que utiliza mapas de calor para representar cómo se comporta un usuario en un sitio web.
• Google Analytics, un elemento básico del marketing digital, esta herramienta le brinda una amplia gama de datos para usar como recurso para construir modelos de comportamiento.
• Convert, una herramienta de optimización de conversión que cumple con GDPR con características como pruebas A/B, pruebas divididas de sitios web, personalización inteligente y más.

Para convertir los datos sin procesar en información, Convert Experiences se integra con la mayoría de estas herramientas (y más de 80). Si no puede encontrar una herramienta que esté utilizando para CRO en el enlace de arriba, háganoslo saber y construiremos la integración para usted.

Por qué es importante CBM para CRO

Predecir el comportamiento del cliente es importante solo en la medida en que proporcione algún tipo de ventaja tangible a las empresas. De poco sirve saber cómo se comportarán los clientes si no se puede actuar en base a la información.

Hay 4 ventajas principales al usar modelos de comportamiento del cliente para CRO:

• Optimización del proceso de conversión : saber cómo es probable que actúe un cliente al visitar un sitio web o abrir un correo electrónico permite a las empresas eliminar pasos innecesarios en el proceso de conversión. Por ejemplo, si el modelo predice que un cliente está listo para comprar, no sirve de nada enviarle correos electrónicos adicionales o contarle las ventajas de su producto una vez más.


• Aproveche las nuevas oportunidades : los modelos de comportamiento del cliente pueden ayudar a las empresas a descubrir patrones de comportamiento en torno a los cuales se pueden formar nuevos canales de conversión. Lo que importa aquí es que el cliente exhibe constantemente algún tipo de comportamiento, lo que lo hace adecuado para la exploración. Por ejemplo, si los clientes tienden a descargar y compartir imágenes de los artículos de su blog, puede comenzar a incorporar enlaces de referencia o cupones de descuento en todas sus imágenes.


• Haga que las conversiones sean más baratas : tener un modelo de comportamiento a mano significa que no tiene que gastar tiempo y recursos tratando de adaptar su sitio web, blog o correo electrónico todo el tiempo. Una vez que desarrolle un modelo que funcione, puede usarlo como guía en el futuro en lugar de tratar de reinventar la rueda cada vez. Por ejemplo, si descubre que el 50% de sus clientes prefieren tener un modo oscuro alternativo para su sitio web, simplemente puede implementar la función y no gastar dinero experimentando con diferentes diseños.


• Evite errores y trampas : las empresas a veces no están al tanto de lo que sus clientes realmente quieren. Esto los lleva a tomar decisiones subóptimas al diseñar sitios web y crear contenido, los cuales son partes esenciales de CRO. El modelado del comportamiento del cliente puede ayudar a evitar estos errores al describir cómo se comportan realmente los clientes.

Además de estos, el modelado del comportamiento del cliente también ofrece una serie de beneficios menos tangibles. Saber más sobre sus clientes es siempre una buena propuesta de valor. Puede vender datos de predicción a terceros, descubrir tendencias de mercado emergentes, educar a su personal de ventas y servicio al cliente, etc.

Ejemplos de uso de CBM en CRO

El modelado del comportamiento del cliente tiene una serie de usos establecidos en CRO. De hecho, es muy probable que haya estado utilizando modelos de comportamiento del cliente sin ser explícitamente consciente del hecho.

Los tres casos de uso más destacados de CBM en CRO incluyen pruebas A/B, diseño de UX y prueba social . Los cubriremos a su vez.

1. Pruebas A/B basadas en hipótesis

Las pruebas A/B son una de las bases de CRO. Permite a las empresas determinar cuál de varias alternativas funciona mejor para los objetivos relacionados con la conversión. Por ejemplo, el color de un botón de CTA con el mayor potencial de conversión es algo que puede determinar a través de pruebas A/B.

Lo que el modelado del comportamiento del cliente trae a la mesa es un enfoque en las pruebas basadas en hipótesis. Una hipótesis es simplemente una suposición utilizada para guiar un experimento, y el modelado del comportamiento del cliente puede garantizar que sus suposiciones sean al menos razonables.

2. Diseño de experiencia de usuario

El diseño de la experiencia del usuario (UX) es otra área en la que saber cómo es probable que actúe el cliente es muy valioso. En el contexto de CRO, el diseño de UX se preocupa por crear experiencias que motiven al cliente a convertir.

Gracias al modelado del comportamiento del cliente, a los diseñadores de UX les resulta más fácil comprender qué hace funcionar al cliente. Esto hace que sea mucho más fácil diseñar experiencias que atraigan a sus clientes actuales y futuros.

3. Prueba Social

La prueba social es un principio psicológico que establece lo siguiente: es más probable que las personas actúen de cierta manera si ven que otros lo hacen. Mostrar las reseñas de los clientes en su sitio web es un excelente ejemplo de prueba social en acción.

El modelado del comportamiento del cliente lo ayuda a comprender por qué la prueba social funciona como lo hace. Puede mostrar cómo se comportan exactamente los clientes al leer un testimonio, y puede explicar por qué actúan de cierta manera y no de otra.

Observaciones finales

Cuando se trata de la optimización de la tasa de conversión, la clave es comprender el comportamiento del cliente. Y si puede predecir cómo se comportará un cliente en el futuro, puede tomar todas las medidas necesarias para convertirlo cuando llegue el momento. Aquí radica el valor del modelado del comportamiento del cliente.

CBM permite a los especialistas de CRO tomar decisiones informadas sobre cómo desarrollar sitios web, contenido de blogs y correos electrónicos. Esto lo hace indispensable para cualquier empresa que quiera llevar sus esfuerzos de CRO al siguiente nivel.

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