¿Estás usando los datos de tus usuarios para incrementar tus ventas inteligentemente?

En este post te vamos a mostrar cómo de una manera sencilla e intuitiva podemos tomar partida de la filosofía del datafirst utilizando una herramienta de IA bestial como es Connectif.

A cada uno de los parámetros RFM se le asigna un valor entero entre 1 y 5, siendo el 5 la puntuación más alta.

Pues sigue leyendo porque estás perdiendo ventas…

Connectif dispone de una segmentación RFM bestial que podrás utilizar en todos los canales de comunicación con tus usuarios incluido tu propia web con las ilimitadas herramientas de hipercontextualización que nos proporciona esta herramienta.

En este post nos vamos a centrar en la parte del funnel de conversión más cercano a la compra aunque la idea la puedes aplicar a otros puntos de tu embudo de conversión.

Nos centraremos en cómo puedes incrementar el ticket medio utilizando una estrategia basada en los datos que dispones del usuario.

Y…¿ cómo vamos a utilizar los datos? Pues de una forma muy sencilla. Segmentando a los usuarios en función de sus valores de RFM que Connectif ha asignado a cada uno de los usuarios y dependiendo de éste vamos a lanzar un flujo de trabajo con una propuesta distinta.

¿Y en qué consiste el RFM en Connectif?

El RFM (Recency, Frequency, Monetary) es una técnica de segmentación de clientes que utilizamos para identificar y clasificarlos según su comportamiento de compra y, posteriormente, utilizar esa información para diseñar estrategias de marketing más efectivas.

A continuación, te explico brevemente qué significa cada uno de los componentes del RFM:

Recency (Recencia): Se refiere al tiempo que ha pasado desde la última compra del cliente. Los clientes más recientes tienden a ser más valiosos porque es más probable que estén interesados en comprar de nuevo. Sobre ellos debes mantener una estrategia de nurturing de calidad.

Frequency (Frecuencia): Se refiere a la cantidad de veces que un cliente ha realizado una compra.

Monetary (Monetario): Se refiere al importe de las compras que ha realizado un cliente.

A cada uno de los parámetros RFM se le asigna un valor entero entre 1 y 5, siendo el 5 la puntuación más alta.

De tal manera que, a modo de ejemplo, un valor de RFM monetary (valor monetario) de 5 nos indica que el importe medio de compra de ese usuario está muy por encima del valor central, y se encuentra dentro del 20% de usuarios que más gastan en tu web, siendo un usuario a tener en cuenta para futuras acciones.

¡Vamos que hay que mimarlo!

De igual manera, podemos concluir que un valor de RFM Recency por ejemplo de 1 nos indica que, a parte de llevar tiempo sin pisar tu web, está dentro del 20% de usuarios que más tiempo llevan sin visitarte. Similar conclusión podríamos sacar analizando el resto de valores que configurarán el trío de valores del RFM de cada usuario.

Todo esto lo puedes encontrar en la documentación de Connectif, visitando este enlace https://support.connectif.ai/hc/es/articles/4415008799122-An%C3%A1lisis-RFM#1-2-campos-del-contacto-0-2

Mediante esta combinación de valores RFM tendrás segmentados a tus clientes de forma automática y sencilla. ¡Solo tendrás que desplegar las estrategias digitales correctas conociendo las características de cada uno de los segmentos a los que te diriges!

En la imagen anterior tomada de la documentación online que nos proporciona Connectif ¡muy chula y completa por cierto!, vemos como el sistema incluirá dentro del segmento “Campeones” aquellos usuarios con valores de RFM iguales a 555,554,545,544,455,454,445.

¡Bienvenido al #datafirst de Connectif!

Si te fijas en la imagen, te proponemos de forma resumida, como se distribuirían los usuarios según su valor de RFM, aunque para conocer con mayor detalle las combinaciones de valores que Connectif introduce en cada segmento te aconsejo que visites la documentación en el enlace que aparece más atrás.

Lo importante es que vas a tener a tus usuarios segmentados y poder reaccionar a los cambios de estado con una buena estrategia digital.

¿Te imaginas que un usuario “campeón” pase a “en riesgo” y después a “no lo puedes perder” y tú sin enterarte porque no tienes la herramienta de AI adecuada?

A partir de los valores anteriores,…

¿Cuál sería nuestro cliente ideal?

A partir de ellos podemos decir que nuestro cliente ideal sería el 555, con valores máximos en cada uno de los componentes del RFM, o lo que es lo mismo, gasta más que la media (valor monetary=5), con mayor número de compras (frecuencia=5) y hace poco que lo ha comprado (recencia=5), vamos el cliente que a todxs nos gustaría tener.

De esta forma Connectif nos va a segmentar a los clientes en diferentes grupos según su comportamiento de compra y, posteriormente, utilizaremos esa información para diseñar estrategias de marketing más efectivas y personalizadas para cada grupo de clientes.

¿Te imaginas tener esta información disponible en tu ecommerce y lanzar las estrategias adecuadas?

¡Pues con Connectif es posible!?

En este post nos vamos a centrar en una de las estrategias que puedes aplicar a un determinado grupo de usuarios.

¡Vamos a ello!

De entre tus usuarios compradores están lo que denominamos “Campeones”, aquellos usuarios compradores que tienen un ticket medio por encima de la media y a los que les podemos ofrecer alternativas de producto dependiendo de lo que vaya añadiendo en su carrito.

Esta imagen muestra cómo nos indicaría Connectif los valores de RFM de este tipo de usuarios.

¿Cómo funcionaría el workflow?

Lo primero que hacemos es establecer sobre qué acción del usuario vamos a reaccionar.

Es decir, ante una acción del usuario vamos a reaccionar de una determinada manera. 

¡Y en tiempo real! 

En este post vamos a centrarnos en la parte final del embudo de conversión por lo que te proponemos estas dos alternativas: 

al visitar la página de ver carrito o https://www.mywebsite.com/carrito?action=show

en la página de pedido (https://www.mywebsite.com/pedido)

¡Aunque hay más, sólo depende de tu creatividad!

La idea sería la siguiente, cuando un usuario perteneciente al segmento campeones, si… de los que gastan dinero en nuestra web, realiza una de las acciones anteriores (que definiremos en el workflow) reaccionaremos de la siguiente manera:

Pediremos al sistema que nos diga el importe medio de compra de este usuario y lo vamos a comparar con el importe actual de su carrito, esto nos va a dar una idea de qué tipo de estrategia vamos a utilizar para incrementar el ticket de compra. 

Si el valor del importe del carrito está alejado de su gasto medio, valor que vamos a definir en una variable tipo decimal dentro de Connectif,  le vamos a ofrecer producto relacionado con el que tiene en su carrito cuyo precio esté comprendido dentro un margen que definiremos (esto lo fijamos nosotros y dependerá de cada eccommerce).

Pongamos un ejemplo, si el usuario perteneciente al segmento campeones de la imagen anterior visita la página de confirmación de pedido y la diferencia entre el importe medio de compra (histórico de sus compras) y su carrito actual es menor de 50€ (importe fijado previamente por ti) entonces lo que haremos es hipercontextualizar esta página lanzándole un inline proponiéndole un producto que añadirá de forma sencilla y sin interferir en su journey actual y cuyo objetivo será incrementar su ticket de compra.

Llegados a este punto tenemos dos alternativas:

1.- dejar que el sistema trabaje y proponga un producto relacionado automáticamente con el carrito actual (el algoritmo de Connectif se encargará de ello ?) o
2.- especificar la categoría de producto de forma manual (se trata simplemente de parametrizar el nodo de “obtener producto” del workflow). De esta manera decidimos estratégicamente en base a nuestro stock de productos o cualquier otro criterio (lanzamiento de un nuevo producto,…) el artículo que queremos que aparezca.

Esta imagen representa parte de la estrategia digital que llevamos a cabo en https://www.tqel.es/es/ una web super guay donde puedes encontrar la ropa más cool para tu mascota. ¡aprovecha y visitala!

Lo que hacemos el lanzar contenido hipercontextualizado para darle un empujón al ticket medio (¡hacia arriba!)

¿Qué te ha parecido? ¿Tienes ya algún producto en mente que puedes utilizar para incrementar el ticket medio de tu ecommerce?

Sigamos con otro ejemplo.

Ahora, imaginemos que los importes son similares, es decir que el importe del carrito actual y el valor medio de compra del usuario son parecidos y claro, como lo que buscamos es incrementar su ticket medio, vamos a decirle al sistema que le ofrezca una alternativa de producto más generalista y de poco precio (por ejemplo, en los retailers podemos mostrar calcetines, corbatas,…) esos productos más generales de importe medio-bajo que supongan un esfuerzo económico pequeño y que el usuario campeon por sus características tenemos más probabilidad de que lo añada a su carrito de compra.

Como complemento a esta alternativa, podemos usar un test A/B/X disponible en Connectif para dejar al sistema que calcule, mediante el análisis de actividad, la mejor opción en base al comportamiento de los usuarios.

Esperamos que te haya gustado este post y que puedas incorporar este tipo de estrategias de marketing digital en tu ecommerce usando tecnología de datafirst como la de Connectif.