• 20 marzo, 2021

Uso de datos potencian las ventas online

Uso de datos potencian las ventas online

La mayoría de las empresas desconocen cómo aprovechar los datos que reciben, en ocasiones tan siquiera se detienen a analizar que los tienen

Si algo quedó claro con la pandemia es que la revolución online llegó para quedarse. Los usuarios esperan que sus compras se completen al 100% desde una pantalla, y que los productos o servicios lleguen hasta la puerta de su casa. Para lograr este objetivo ofrecen información de todo tipo en la nube. En medio de este contexto surge una pregunta clave para empresarios y emprendedores ¿cómo uso la información que recibo para aumentar mis ventas?

La respuesta es contundente: es necesario analizar cada uno de los datos que el cliente facilita durante el proceso de compra para identificar patrones y luego ofrecer los productos de acuerdo a los hábitos de consumo, explicó Angie Jiménez, VP de Operaciones en Extendo.

Pero ¿por qué esto no sucede? La mayoría de las empresas desconocen cómo aprovechar los datos que reciben, en ocasiones tan siquiera se detienen a analizar que los tienen y eso los paraliza e impide que incursionen en nuevas opciones para llegar directamente al cliente, detalló Jiménez.

Veamos un ejemplo. Una heladería identifica que los días que la temperatura está a ciertos grados, la venta de copos y churchills se triplica ¿Cómo aprovechar esa información? Lo que se debe hacer es cruzar la información con el Instituto Metereológico para recibir una alerta cuando la temperatura aumente. Posterior a ello, programar que todas las publicaciones relacionadas con copos y churchills se multipliquen en redes, o lanzar por WhatsApp una promoción determinada para sus clientes. Este proceso puede ser completamente manual (intervención humana) o puede facilitado por la tecnología (machine learning: le defines las reglas de negocio a la máquina y ella lo ejecuta).

Otro ejemplo muy cotidiano es el de una tienda de ropa online. La tienda tiene entre sus clientes frecuentes una persona que compra de manera online una camisa blanca de vestir,  de manga larga y talla L cada tres meses. Contando con esa información, la marca puede identificar un patrón y ofrecerle a ese cliente la camisa cuando se acerque la fecha en la que acostumbra comprar, o enviarle opciones de camisas similares que estén en descuento o informarle que ingresó una nueva línea de las camisas que esa persona prefiere.  Incluso podría ofrecerle productos que complemente la compra recurrente, como una corbata.

¿De dónde se obtiene la información?

Los datos de clientes se pueden obtener desde diversas plataformas, entre ellas Facebook, Google, YouTube, Instagram, Google App, Mailchimp, Youtube, Yahoo, Tik Tok, Twitter, WhatsApp y Google My Business, entre otros. Idealmente estas fuentes de datos se cruzan con los datos de la propia empresa: sistemas de facturación, CRMS y tarjetas o programas de cliente frecuente para poder ver aún mejor y más completo panorama de los datos que tenemos de un mismo cliente.

Lo más importante es revisar en detalle la información que están ofreciendo los clientes y definir una estrategia de uso de datos.

La información depende mucho de la naturaleza del negocio, pero en general las empresas cuentan con detalles relevantes como nombre, edad, lugar de residencia, datos de compra: día, hora, periodicidad, color, talla, frecuencia de compra, etc.

¿Cómo se pueden analizar los datos?

De acuerdo con Jiménez, podemos hablar de seis tipos de análisis para aprovechar al máximo la información:

1.¿Qué pasó? Ver y entender los datos que se generaron en el pasado.

2. Descubrimiento. Con los datos que vi ¿qué está pasando hoy? ¿Cómo puedo accionar hoy? Por ejemplo, una empresa se da cuenta que el costo por cada prospecto está subiendo, entonces inmediatamente debe aplicar una acción para bajarlos.

3. ¿Cómo actuar? Hacer un análisis que me permita identificar una hipótesis y posibles escenarios: ¿qué veo en el pasado que me ayude a decidir en este momento?

4. Modelos predictivos. De todo lo que he hecho y ya aprendí, ahora puedo lanzar proyecciones, por ejemplo, establecer una nueva meta de ventas con base al crecimiento del último año.

5. Prescriptivo. Con el objetivo de mejorar mi relación con el cliente: ¿cómo puedo anticiparme a ciertos problemas o a necesidades de información previamente detectadas? Por ejemplo, identificar que es más efectivo detallar el precio de mi producto desde el principio.

6. Cognitivo: En este punto el emprendedor puede dejar que “la máquina” lo haga todo: que por ejemplo identifique un patrón de compra y así modifique las campañas de promoción de cierto producto.

El área digital tiene la ventaja de permitir medir cada punto de contacto con el cliente y esa información puede ser utilizada para potenciar el negocio e ir aumentando el nivel de madurez de las empresas, ya que cada vez los datos van a regir más las reglas de este ecosistema.

Lo más importante es revisar en detalle la información que están ofreciendo los clientes y definir una estrategia de uso de datos. Sabemos lo que cuesta obtener un cliente, y los datos bien gestionados permitirán maximizar el valor de ese cliente, desde la primera adquisición hasta la lealtad.

Etiquetas: datos del cliente / Extendo / hábitos de compra del consumidor / proceso de compra / revolución online / ventas / ventas online

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