Ahora todos somos comercializadores digitales impulsados por los datos

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En el último año, se ha tomado conciencia de que la innovación digital, social y tecnológica es el principal medio para adquirir y retener clientes. La brecha entre el marketing tradicional y el digital sigue existiendo, y se ha vuelto más marcada, alimentada por el crecimiento del sector del comercio electrónico, nacido de la supervivencia e impulsado por los nuevos hábitos de compra adoptados, con el cambio de comportamiento de los clientes impulsado por la pandemia.

Los que ya eran compradores frecuentes en línea continuaron con mayor intensidad. Sin embargo, el sector ganó un nuevo segmento: los que rara vez o nunca compraban en línea, pero se vieron obligados a cambiar sus hábitos por necesidad. La optimización de los canales de comercialización del comercio electrónico se convirtió en la clave de la eficacia del marketing.

Entonces, ¿qué tienen que pensar las empresas que todavía tienen una gran cartera de marketing tradicional?

Marketing tradicional frente a marketing digital

La comunicación con los clientes ha evolucionado en los últimos 20 años con los enormes cambios culturales de las redes sociales y el marketing móvil. La comunicación pasó de ser “de uno a muchos” a “de uno a uno”, con un enfoque mucho más dirigido a las necesidades, acciones y deseos de los clientes. El enfoque también se vio influido por recientes acontecimientos transformadores, como la pandemia mundial.

Según un informe de McKinsey (junio, 2020)estos cambios en el comportamiento de los consumidores han llegado para quedarse con el gran cambio hacia el comercio electrónico y las marcas de confianza. El trabajo desde casa y otras restricciones están llevando a los consumidores a pasar mucho tiempo en línea tanto para comprar como para entretenerse. Por lo tanto, el viaje del cliente y la experiencia del usuario serán vitales para las marcas durante el periodo de recuperación. Mientras que el marketing tradicional se basa principalmente en dar a conocer al cliente e intentar llegar al segmento objetivo con la televisión, la prensa, las relaciones públicas y la venta directa, el marketing digital se centra en impulsar el compromiso y la conexión personal con los clientes.

El análisis del marketing tradicional sigue basándose en la creación de personas objetivo con una proyección subjetiva del cliente ideal al que los profesionales del marketing esperan llegar con los mensajes de la marca. En cambio, el enfoque digital permite a los profesionales del marketing analizar los comportamientos de los clientes, comunicarse con ellos directamente con mensajes personalizados, recopilar los comentarios en línea, establecer relaciones más estrechas con los clientes y, en consecuencia, tomar decisiones más inteligentes sobre la estrategia de marketing a partir de estos datos.

Aunque esto es sencillo en teoría, hay nuevos retos que los profesionales del marketing deben tener en cuenta, como la atribución del marketing, los problemas de seguimiento y los jardines amurallados, antes incluso de medir la contribución de cada canal de marketing. Así, se creó la demanda de medición, que puede gestionarse con éxito mediante modelos de IA y análisis de datos predictivos. La competencia de alta presión en el marketing digital significa que no se puede tener éxito sin un conocimiento profundo de los consumidores objetivo, y este conocimiento sólo se puede acumular a través de la analítica de datos.

El marketing inteligente combina lo tradicional y lo digital

El reto, por tanto, consiste en orientarse hacia los datos y liberar el potencial de los datos de sus propios clientes, sin dejar de aprovechar el poder de marca del marketing tradicional. El reto analítico en este caso es la medición conjunta de los datos online y offline, para una optimización holística del recorrido del cliente. Muchas empresas que invierten millones en marketing no se molestan en invertir en análisis de marketing para medir con precisión todos los puntos de contacto por los que ha pasado un cliente, desde el punto A (ver la marca en Facebook, o en una valla publicitaria) hasta el punto B (buscar un producto específico con una búsqueda genérica, o la búsqueda de la marca favorita) hasta el punto final C (la conversión real). Esto conduce a un marketing ineficiente y a la presión sobre el equipo de marketing para gestionar el aumento de los costes.

Un mejor análisis de los clientes ayuda a gestionar los presupuestos sin perder ventas. Una solución de atribución holística incorpora tanto la econometría como la atribución digital, incorporando el marketing de marca social y offline, así como factores como las variaciones estacionales y regionales. Esto proporciona una solución para medir el recorrido del cliente tanto online como offline, lo cual es crucial, especialmente cuando los usuarios utilizan constantemente múltiples dispositivos, lo que hace que el seguimiento preciso sea un reto. Una vez que se tiene la medición de atribución inicial ordenada para la eficacia del marketing, el siguiente reto es cómo utilizar los datos para aumentar las conversiones, la retención, el ROI y tomar decisiones de marketing más inteligentes en general.

El análisis predictivo de clientes elimina las conjeturas

La principal ventaja de utilizar modelos de IA/aprendizaje automático es la capacidad de predecir la próxima acción de su cliente encaso por caso mediante el análisis de datos anónimos de clientes de primera mano. Esto es mucho más preciso que el análisis de marketing tradicional basado en informes de investigación de mercado generalizados.

El marketing digital permite recopilar y analizar datos sobre los propios consumidores y visitantes del sitio web, pero la mayoría de las empresas no aprovechan plenamente estos valiosos datos. El análisis del recorrido individual del cliente permite adoptar un enfoque personalizado para fomentar la retención y aumentar las conversiones en línea. Imagínese que pudiera predecir que es más probable que un cliente compre si se le hace una determinada oferta en un momento determinado para animarle a avanzar en el embudo de ventas. Los clientes pueden ser calificados con precisión en cuanto a la probabilidad de conversión, utilizando el aprendizaje automático, para que pueda identificar qué segmentos de clientes puede empujar a la conversión con el marketing dirigido.

Cuando los profesionales del marketing pueden predecir quién es probable que compre qué, pueden crear ofertas y acciones altamente personalizadas para hacer avanzar el viaje. Este enfoque predictivo táctico complementa naturalmente el análisis de los canales y las acciones de marketing que impulsan la conversión y la retención en general utilizando los mismos datos de clientes y modelos predictivos.

El titular es que ya no tiene que construir su estrategia de marketing en base a conjeturas. El modelado de aprendizaje automático está aquí, y puede resolver los problemas de atribución y otros problemas de análisis de datos que conducen a un bajo ROI.

Esto tiene sentido para la adquisición de clientes, pero ¿qué pasa con la retención?

La modelización predictiva de datos puede aplicarse al valor de vida del cliente (CLV) y a la retención. La idea es combinar el análisis del recorrido de los clientes que repiten, con datos sobre cómo compran los segmentos de clientes durante un periodo prolongado. La eficacia del marketing permite tomar decisiones más inteligentes sobre las campañas y los canales que impulsan las ventas de los clientes, mientras que el CLV permite ajustar el enfoque a los segmentos de clientes más valiosos: los clientes fieles que hacen compras regulares de alto valor. Los modelos de aprendizaje automático también pueden utilizarse para predecir qué cliente tiene más probabilidades de volver a comprar, y el CLV valora al cliente además de la venta específica, lo que a su vez dirige los esfuerzos de marketing hacia estos clientes.

En conclusión, el uso de la analítica predictiva de clientes le lleva más allá de los límites del análisis de marketing tradicional, por lo que puede centrarse en la optimización efectiva tanto del marketing tradicional como del digital. Los profesionales del marketing tradicional que no aprovechan la abundancia de datos digitales se arriesgan a quedarse atrás con un presupuesto cada vez más desperdiciado. Ahora es el momento de poner en primer lugar el marketing digital basado en datos, con el marketing tradicional como apoyo, en lugar de al revés.

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Publicado originalmente en Business Reporter