Impulsar la experiencia del cliente de comercio electrónico a través de la personalización basada en datos

A medida que los consumidores recurren cada vez más a las compras en línea, las empresas de comercio electrónico enfrentan una feroz competencia que compite por su atención. Para diferenciarse y fomentar relaciones duraderas con los clientes, las empresas deben centrarse en brindar experiencias de cliente (CX) incomparables. Un método impactante para lograr este objetivo es utilizar estrategias de personalización basadas en datos diseñadas para resonar con los distintos gustos, acciones y deseos de cada cliente. Aprovechar los datos para el comercio electrónico permite a las organizaciones crear experiencias seleccionadas, aumentando así el compromiso, las tasas de conversión y la satisfacción a largo plazo.

Definición de personalización basada en datos

Fuente de la imagen: https://fastercapital.com/content/The-Power-of-Data-Mining-in-Personalization-Tactics.html

La personalización basada en datos se refiere a la práctica de emplear información del consumidor para generar material personalizado, sugerencias y ofertas especiales adaptadas a los perfiles de las personas y sus compromisos con la marca. Esta estrategia permite a las empresas de comercio electrónico establecer intercambios pertinentes y cautivadores que refuercen la lealtad a la marca y fomenten transacciones repetidas. Ejemplos de personalización basada en datos incluyen:

1. Sugerencias de productos: emplear historiales de navegación, registros de transacciones e indicadores adicionales para proponer artículos alineados con las inclinaciones y predilecciones de los clientes.

2. Iniciativas de marketing a medida: dividir los mercados objetivo según la situación socioeconómica, la composición psicológica o la conducta histórica y difundir comunicaciones personalizadas a través de numerosas redes.

3. Elementos del sitio que se adaptan dinámicamente: modifican los componentes del sitio, como encabezados, imágenes y textos, en función de aspectos como la región geográfica, las condiciones climáticas locales o las tendencias de uso.

4. Descuentos y recompensas personalizados: ofrece descuentos o beneficios personalizados dependiendo de las tendencias de compra, el valor de la cesta o los niveles de suscripción de los compradores.

El poder de los datos para el comercio electrónico

Para actualizar eficazmente la personalización basada en datos es necesario acumular y examinar datos de comercio electrónico de primer nivel extraídos de diversos orígenes, que incluyen:

· Recursos analíticos en línea

· Sistemas de gestión de relaciones con los clientes.

· Etapas de publicidad por correo electrónico

· Instrumentos de observación de redes sociales

· Proveedores externos de estadísticas

La integración de datos para el comercio electrónico permite a las empresas obtener conocimientos prácticos sobre los hábitos, las elecciones y los obstáculos de los compradores, lo que les permite afinar cada fase del viaje de CX. Por ejemplo, examinar los diseños de actividad web podría exponer las secciones más frecuentadas entre cohortes específicas, guiando las prioridades de mejora o promociones en consecuencia. Además, el seguimiento de las evaluaciones de usuarios multiplataforma facilita la detección de regiones que requieren asistencia, lo que genera medidas preventivas para aumentar la calidad de CX.

Implementación de mejores prácticas en la personalización basada en datos del comercio electrónico

Al aplicar métodos de personalización basados ​​en datos, siga los siguientes procedimientos óptimos:

1. Mantener la confidencialidad del usuario: garantizar la conformidad con los requisitos reglamentarios como GDPR y CCPA adquiriendo autorización antes de recopilar y explotar la información del cliente. Mantenga la transparencia con respecto a los objetivos de utilización de datos y otorgue a los usuarios control sobre sus configuraciones de preferencias.

2. Comience gradualmente: embarque en iniciativas básicas de personalización, como saludos personalizados o alertas de carritos abandonados, y luego avance hacia iniciativas complejas una vez que se expanda la capacidad en la gestión de datos.

3. Validar y optimizar: mida constantemente métricas de eficiencia como porcentajes de clics, índices de transformación y dimensiones típicas de los acuerdos para evaluar la eficacia de los esquemas de personalización. Aplique pruebas A/B y análisis de múltiples variables para perfeccionar los enfoques y amplificar los resultados.

4. Combine la automatización con la intervención humana: aunque la automatización contribuye significativamente a la escalabilidad, nunca subestime la importancia de las interacciones genuinas. Educar a los especialistas en atención al cliente para que aborden los problemas de manera competente y al mismo tiempo muestren compasión y comprensión.

5. Asigne recursos sabiamente: considere capitalizar soluciones de personalización especializadas o colaborar con socios externos para simplificar las operaciones y garantizar una funcionalidad consistente en todos los medios.

Conclusión

Mejorar la experiencia del cliente de comercio electrónico a través de una aplicación de datos juiciosa requiere una estratagema cuidadosamente planificada y centrada en los datos centrada en los usuarios finales individuales. Al utilizar hábilmente los datos para el comercio electrónico, las empresas pueden cultivar vínculos auténticos con sus electores, estimular la expansión y mantener una ventaja competitiva en medio del panorama virtual en rápido desarrollo actual.

Preguntas frecuentes

P: ¿Qué tipo de datos se utilizan para el comercio electrónico?

R: Varios tipos de datos cumplen funciones esenciales dentro de la configuración del comercio electrónico. Básicamente, existen dos tipos principales de datos involucrados en el comercio electrónico: cuantitativos y cualitativos. El primero consta de cifras medibles obtenidas a partir de análisis del sitio, como visitas a la página, tasas de rebote, ingresos y cantidades de existencias. Estos indicadores numéricos ayudan a las empresas a tomar decisiones fundamentadas relacionadas con la retención de clientes, las innovaciones de productos y las iniciativas de marketing. Por otro lado, los datos cualitativos representan hechos no numéricos recopilados de fuentes como cuestionarios, testimonios y sentimientos en las redes sociales. Estos conocimientos matizados también desempeñan un papel fundamental a la hora de dar forma a estrategias comerciales integrales para empresas de comercio electrónico.

P: ¿Qué datos se procesan en contextos de comercio electrónico?

R: Durante las actividades de comercio electrónico se procesan numerosas formas de datos, que abarcan comportamientos de usuarios individuales, transacciones comerciales y tendencias más amplias de la industria. Los casos específicos incorporan rutas de navegación, selecciones de artículos, eventos para agregar al carrito, finalización del pago, procesamiento de pagos, logística de envío, manejo de devoluciones y comunicación posterior a la compra. El procesamiento de dichos datos ayuda a los minoristas a comprender las preferencias de los consumidores, mejorar las ofertas de mercancías, optimizar los modelos de precios y desarrollar estrategias de marketing segmentadas.

P: ¿Cómo deberían utilizar los datos los actores del comercio electrónico?

R: El uso adecuado de los datos del comercio electrónico implica una apreciación profunda de la información accesible y los usos viables. Las empresas deben aplicar datos estratégicamente para lograr objetivos como optimizar la gestión de existencias, anticipar las fluctuaciones de la demanda, frustrar actividades engañosas, mitigar el desgaste, estimar la longevidad de la clientela y generar modelos con visión de futuro. Además, la implementación de la tecnología de IA puede generar reacciones automáticas basadas en transmisiones en vivo, acelerando al mismo tiempo los procesos internos y mejorando las experiencias generales del usuario.

P: ¿Cómo se produce la recopilación de datos de comercio electrónico?

R: Existen varios mecanismos para recopilar datos de comercio electrónico, principalmente bajo dos grupos: métodos explícitos e implícitos. Los medios explícitos implican la participación activa de los usuarios, como completar formularios de registro, realizar búsquedas, dejar reseñas o participar en encuestas. Mientras tanto, los métodos implícitos capturan el comportamiento pasivo del usuario sin intervención directa, incorporando técnicas como grabaciones de sesiones, mapas de calor, seguimiento del movimiento del mouse, identificación de direcciones IP y almacenamiento de cookies. Las consideraciones éticas exigen una divulgación total y transparencia en torno a cualquier mecanismo de adquisición de datos empleado.