En el mundo del eCommerce, la competencia es feroz y los cambios se realizan a máxima velocidad. Tienes el mejor producto, un eCommerce perfecto y campañas que realmente están recogiendo recompensas, pero, ¿Tienes idea de lo que realmente está sucediendo detrás de cada clic? ¿Por qué razón un usuario compra pero el otro deja su carrito? La respuesta radica en los datos. Y sobre todo en cómo interpretarlos. En este artículo, la firma de consultoría Trilogi nos muestra cómo la analítica de eCommerce puede convertir tu tienda online en una máquina perfecta, y comprenderás cómo la información y los números pueden cambiar tu negocio para mejor. ¿Listo para dar el próximo paso en comercio electrónico?
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Una de las grandes tendencias en el uso de la analítica de eCommerce es la capacidad de personalizar no solo la experiencia del cliente, sino de anticipar sus deseos antes de que ellos mismos los expresen. En lugar de analizar el tráfico en grandes grupos de usuarios, la microsegmentación te permite desglosar tu audiencia en segmentos hiperpersonalizados.
Utilizando herramientas de análisis avanzadas como los algoritmos de aprendizaje automático, puedes predecir qué tipo de productos interesan a cada segmento, qué descuentos son más efectivos para convertir a cada grupo y cómo mejorar su experiencia de usuario a lo largo de todo su recorrido en tu tienda.
Los usuarios que compran ciertos productos en conjunto, o que reaccionan mejor a emails con títulos específicos, te pueden dar pistas sobre cómo estructurar tus campañas de marketing y recomendaciones de productos para maximizar la conversión y el valor medio del pedido.
Otra innovación en la analítica de comercio electrónico está ligada a la posibilidad de hacer un seguimiento en tiempo real y tomar decisiones al respecto. Los sistemas de análisis convencionales glorifican demasiado la información retrospectiva; esto es, observamos la información histórica para optimizar lo que vendrá en el futuro e ignoramos el presente actual. Hoy en día, las avanzadas plataformas de analítica abren la posibilidad de observar y reaccionar a la información en tiempo real.
Por ejemplo, si una promoción específica está impulsando un gran volumen de tráfico, pero la tasa de conversión está cayendo, puedes ajustar la estrategia sobre la marcha, modificando la oferta o mejorando la experiencia en el proceso de pago para no perder las ventas. Esto abre una puerta a un nivel de agilidad sin precedentes, donde los datos no son simplemente un reflejo del pasado, sino un motor activo que guía las decisiones.
Uno de los problemas más comunes en la interpretación de los datos de eCommerce es la atribución, es decir, entender qué canal o acción es responsable de una conversión. El enfoque tradicional del modelo de último clic asigna todo el mérito de una venta al último punto de contacto antes de la conversión. Sin embargo, este enfoque ignora la complejidad del recorrido del cliente.
La utilización de modelos de atribución avanzados, como la atribución basada en datos de Google Analytics brinda un vistazo más completo y exacto de la influencia de cada canal en la conversión. Este enfoque es particularmente valioso en caso de campañas multicanal, en las que el cliente puede ver anuncios de la red social, recibirla una carta informativa por correo electrónico y, finalmente, ver los anuncios de Google antes de comprar el producto.
Con este enfoque, no solo identificarás los canales más efectivos, sino también cómo se relacionan entre sí para aumentar las ventas. Esto te permitirá optimizar tu inversión de manera más eficiente, dirigiendo más recursos a las áreas que realmente aportan valor a tu negocio.
El análisis predictivo, potenciado por el Machine Learning, está transformando la forma en que los eCommerce pueden anticipar y satisfacer la demanda. En lugar de depender únicamente de datos históricos para planificar tu inventario o tus campañas, los algoritmos de aprendizaje automático son capaces de descubrir patrones ocultos en el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado, lo que te permite prever picos de demanda y ajustar tus estrategias de marketing y gestión de stock de manera adecuada.
Por ejemplo, puedes prever qué productos experimentarán un aumento en las ventas antes de una temporada determinada, o incluso anticipar caídas en el interés y ajustar precios o promociones para evitar pérdidas. Este enfoque te permitirá ser no solo reactivo, sino también proactivo, optimizando de manera eficiente tu inventario y marketing.
La segmentación por comportamiento predictivo ayuda a identificar grupos de usuarios que no solo han interactuado con tu tienda de una manera particular, sino que también pueden mostrar un comportamiento específico en el futuro. En lugar de enfocarse en métricas tradicionales como el género, la ubicación o la edad, este tipo de segmentación se basa en las acciones pasadas del cliente y predice sus futuras interacciones..
Esto resulta especialmente valioso en las estrategias de retargeting, ya que te permite identificar no solo a los usuarios que visitaron tu sitio web sin realizar una compra, sino también a aquellos que tienen una alta probabilidad de completar la compra en su próxima visita. Además, puedes determinar qué tipo de oferta o mensaje podría ser más efectivo para convertirlos. La clave está en comprender qué comportamientos conducen a una compra, como la visualización de ciertos productos, el tiempo que pasan en la página o sus interacciones previas con el carrito de compra, y utilizar esta información para desarrollar estrategias altamente personalizadas.
Comprender el Customer Lifetime Value (CLV) va más allá de simplemente calcular cuánto gastará un cliente durante su relación con tu marca. Gracias a la analítica avanzada, ahora puedes considerar el CLV de forma dinámica, adaptando el valor de cada cliente en función de su comportamiento y de las acciones que implementes para fomentar su lealtad.
Las herramientas de análisis te permiten identificar a los clientes con un alto potencial de CLV, lo que facilita la creación de estrategias personalizadas para maximizar su valor. Esto puede abarcar desde programas de fidelización y ofertas exclusivas hasta experiencias adaptadas a sus preferencias. A largo plazo, una gestión efectiva del CLV se traduce en un negocio más estable y rentable, donde cada cliente es considerado como una relación a largo plazo, y no solo como una transacción aislada.
Finalmente, una de las formas más innovadoras de interpretar datos en eCommerce es mediante dashboards personalizados que permiten visualizar la información más relevante para tu negocio de manera clara y rápida. Con la gran cantidad de datos disponibles, uno de los principales desafíos es no perderse en la sobrecarga de información.
Contar con dashboards nativos con datos relevantes de negocio como ofrece LogiCommerce es importante, pero complementarlo con herramientas como Looker Studio o Power BI te permiten crear paneles a medida donde puedes ver en tiempo real las métricas que realmente importan para ti y tu equipo, automatizando el análisis y facilitando la toma de decisiones basada en datos. En este sentido, la automatización no solo te libera de la tarea manual de revisar informes interminables, sino que también garantiza que siempre tengas la información correcta en el momento adecuado para actuar con agilidad.
Si tú también estás aprovechando la analítica para mejorar tu eCommerce, ¡cuéntanos cómo lo haces! Comparte tus experiencias y estrategias en los comentarios, y no olvides compartir este artículo con aquellos que quieran llevar su tienda online al siguiente nivel. ¡Juntos podemos aprender más!