La guía para el marketing de contenido generado por el usuario basado en datos

Todos sabemos la importancia del uso de datos en el marketing de contenidos, pero decir simplemente "usar datos" es amplio.

¿Qué métricas son realmente importantes para los especialistas en marketing de comercio electrónico y B2C para formar y optimizar una estrategia de marketing de contenido?

Los conocimientos más impactantes provienen de sus clientes: reseñas, fotos, preguntas y respuestas, interacciones en las redes sociales y otros comentarios directos.

Hasta ahora, ha sido difícil aplicar los datos para obtener conclusiones procesables del contenido del cliente, pero con los avances en la ciencia de datos, ahora hay formas interesantes de profundizar en lo que dicen sus clientes.

¿Qué es una estrategia de marketing de contenido generado por el usuario basada en datos y por qué es importante? Siga leyendo para averiguarlo…

¿Por qué es tan importante el UGC?

Los compradores en línea no pueden tocar físicamente los artículos que están buscando, por lo que recurren a reseñas de productos, fotos de clientes y otras formas de contenido generado por el usuario para informar sus decisiones de compra.

Qué sucede cuando los datos y el CGU chocan

Los datos nos dicen 3 cosas sobre UGC:

1) Los compradores quieren UGC.

Hay muchas estadísticas sobre cuántos clientes dicen que leen reseñas, pero estos datos son autoinformados y, a menudo, se recopilan en encuestas.

Para obtener una comprensión precisa del impacto real de UGC, analizamos cuántos visitantes de más de 200 000 tiendas de comercio electrónico estaban interactuando activamente con las reseñas de los clientes, las calificaciones de estrellas y las fotos de los clientes.

¿Los resultados?

En algunas industrias, como la electrónica, más del 40% de los visitantes del sitio interactúan con UGC.

Y estos son solo los visitantes del sitio web: cuando observa a los compradores que terminan comprando, los números son aún más asombrosos.

En promedio, el 55% de los clientes interactúan con UGC antes de realizar una compra.

Por lo tanto, muchas personas que visitan su sitio se involucrarán con UGC, pero es casi seguro que las que terminan comprando lo hayan hecho.

2) UGC vale demasiado como para ignorarlo.

Puede ver en el siguiente gráfico que los compradores de todas las industrias tienen el doble de probabilidades de comprar cuando ven UGC.

El aumento promedio en la tasa de conversión de comercio electrónico al agregar contenido generado por el usuario a su sitio es del 161%.

La industria de prendas de vestir y accesorios tiene el impacto más alto con un 207 %, y la industria electrónica tiene el impacto más bajo con un 81 %, ¡todavía casi el doble de la tasa de conversión!

3) El valor de UGC es innegable, pero necesita datos para aprovecharlo al máximo.

Hay muchas maneras de aprovechar UGC en marketing, como incluir reseñas de clientes en anuncios sociales.

Y las marcas inteligentes entienden que ya no es suficiente solo recopilar opiniones de los clientes o esperar que sus clientes lo etiqueten en Instagram cuando toman una foto con su producto.

Aquí es donde entra en juego el marketing de contenido generado por el usuario basado en datos.

A continuación, se muestra cómo el big data, el aprendizaje automático y el procesamiento del lenguaje natural están cambiando la forma en que generamos valor a partir del contenido del cliente.

Big data insights para optimizar resultados

Los datos muestran que los consumidores buscan contenido generado por el usuario, como reseñas, fotos y preguntas y respuestas, como parte de su experiencia de compra en línea.

Pero es un desafío para las empresas de comercio electrónico ver exactamente qué características de UGC están aprovechando al máximo sus clientes y cuáles les brindan el mayor valor.

Aprendizaje automático para optimizar la recopilación de contenido del cliente

Los consumidores están inundados de mensajes de marca y, como sabemos, están ahogando la mayoría de las llamadas de atención.

Una gran parte de cualquier estrategia de marketing de contenido generado por el usuario es obtener el contenido en primer lugar, y la forma más común en que las tiendas solicitan reseñas o fotos a los clientes es a través de un correo electrónico posterior a la compra.

Eso significa que debe ser inteligente y discreto sobre cómo y cuándo solicita contenido del cliente.

Al analizar 4,5 millones de correos electrónicos posteriores a la compra, descubrimos que, en todas las industrias, la mayoría de las reseñas se escriben los sábados a las 8:00 a. m. y la menor cantidad se escriben los jueves a las 3:00 p. m.

Con este conocimiento, los algoritmos de aprendizaje automático pueden optimizar automáticamente las solicitudes posteriores a la compra de las tiendas para garantizar que las marcas aprovechen al máximo su "pedido".

[Tweet "Cómo pides contenido es tan importante como cuándo lo pides".]

Los algoritmos de aprendizaje automático también pueden elegir la redacción perfecta para su solicitud, de modo que sea aún más probable que los clientes abran su correo electrónico.

Para demostrar la diferencia que pueden hacer las pequeñas variaciones, estudiamos cómo los cambios en la línea de asunto de los correos electrónicos posteriores a la compra afectan la respuesta del cliente.

Después de todo, la línea de asunto es lo primero que ve un cliente, y en una bandeja de entrada abarrotada, los pequeños cambios marcan la diferencia.

Observamos las fórmulas de línea de asunto más comunes y luego aislamos las variables de uso frecuente, como:

En este breve video, observe cómo las diferentes líneas de asunto afectan las tasas de respuesta según la industria de su tienda:

Lea el informe completo.

Procesamiento de lenguaje natural para una percepción más inteligente del sentimiento

A medida que las empresas aumentan sus esfuerzos para maximizar la recopilación de contenido generado por los usuarios, a menudo reciben demasiadas reseñas de clientes para administrarlas manualmente y necesitan una forma confiable de automatizar la administración de reseñas.

Es fantástico que los clientes se comuniquen de forma tan activa con las marcas y dejen sus comentarios, pero el gran volumen de UGC creado a diario puede ser abrumador.

A los clientes les encanta compartir sus experiencias. Las reseñas largas y detalladas son muy valiosas para los compradores que intentan decidir si comprar o no , y pueden ser muy rentables para las marcas.

El procesamiento del lenguaje natural ayuda a las empresas a obtener los datos más importantes de sus reseñas.

Por ejemplo, una reseña de cinco estrellas puede contener solicitudes importantes para mejorar el tiempo de entrega, mientras que una reseña de una estrella descartada erróneamente como una "revisión negativa" puede contener muchos detalles útiles que pueden incitar a los clientes a comprar.

El análisis de opinión detecta estas discrepancias para que pueda obtener el máximo valor del contenido de su cliente.

Las reseñas a menudo son mixtas: es raro que la experiencia de un cliente sea totalmente positiva o negativa, y las reseñas lo reflejan. Muchas reseñas son largas y tienen algunas oraciones que expresan diferentes sentimientos sobre un producto determinado.

Esto dificulta que el dueño de la tienda administre las opiniones de los clientes y también dificulta que un cliente potencial tome una decisión de compra informada.

La detección de opiniones le permite comprender las conclusiones más importantes de las reseñas al extraer frases clave del texto y agruparlas por tema.

Digamos que un cliente deja una reseña sobre el tiempo de entrega y otro cliente deja una reseña sobre el tiempo de envío.

El procesamiento del lenguaje natural reconoce que estas reseñas tratan sobre el mismo tema y las agrupa. Un método de análisis más antiguo no haría esa conexión.

Conclusión

Las mareas están cambiando. El marketing de contenido basado en datos es el futuro, y le brindamos las herramientas que necesita para mantenerse por delante de la competencia.

Yotpo se está enfocando en investigación e innovación de vanguardia que brinda a las empresas el poder de recopilar y usar CGU en marketing, así como también medir los resultados y ajustar campañas a objetivos específicos.