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¿Por qué el análisis de audiencias es clave en estrategias customer centric?

Cuando definimos un plan de negocio, uno de los primeros retos que tenemos que conseguir es definir claramente a nuestros segmentos de usuario. No nos sirve de nada impactar a usuarios interesados en pantalones largos si nuestro negocio vende pantalones cortos. ¿Quién es mi público objetivo?, ¿qué valor percibe de mi negocio?, ¿qué experiencia ha quedado plasmada en él tras su relación con mi marca?, ¿cómo puedo identificar a aquellos que son más valiosos y aplicar estrategias de retención? y ¿cómo conseguir que vuelvan y contraten más productos? Comprender a nuestros posibles compradores o audiencia es el primer paso que debemos tomar para llegar al éxito en nuestra estrategia competitiva. 

En este post explicaremos por qué el análisis de audiencias es un arma poderosa para una empresa, qué insights obtendremos, además de las herramientas con las que contamos y cómo nos ayudan a cumplir nuestros objetivos.

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¿Qué nos aporta, en primer lugar, un análisis de audiencias?

Analizar audiencias permite dar respuesta a un gran número de preguntas relacionadas con el éxito o fracaso de una estrategia de negocio:

  • Permite diseñar estrategias Customer Centric. Cada cliente es diferente, con lo cual no podemos hacer el mismo aproach para todos.
  • Conocer a nuestro Buyer Persona.
  • Identificar los puntos de contacto que ha tenido con la marca. Cuándo, cómo y porqué.
  • Conocer el comportamiento de los usuarios en su ciclo de vida.
  • Comprender qué motivaciones y frustraciones tiene cuando entra en contacto con nuestro negocio.
  • Análisis de frecuencias de nuestras campañas para optimizar costes o evitar el sobre impacto a nuestros usuarios.
  • Identificar el overlap de nuestros segmentos y obtener insights de estos.
  • Realizar macro y microsegmentaciones con datos sociodemográficos, geográficos, por actividad del usuario en el site, por sus conversiones, etc.

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Y, ¿cómo se traduce?

Nuestro objetivo, como analistas de audiencias, es recoger grandes volúmenes de datos y analizarlos para poder identificar el ciclo de vida del usuario. Hay que tener en cuenta que el estado de un usuario no es el mismo para todos y que, para poder desarrollar una estrategia Customer Centric, debemos de conocer todos los estados para poder impactarle de forma correcta.

La tecnología juega un papel clave en el análisis. Nos ayuda a recoger todo el dato para después analizarlo. Por ejemplo, si contamos con un DMP o CDP será algo más fácil, ya que estarán todas las fuentes unificadas, disponen de los datos rápidamente e incluso en real-time.

Poner la tecnología a nuestro servicio

Cuando analizamos audiencias se busca poder llegar a integrar el dato de los usuarios en múltiples fuentes, para ello es necesario contar con la tecnología y la madurez para poder desarrollarlo.

Hoy en día, podemos trabajar con distintas herramientas y fuentes de datos para construir nuestros análisis de audiencias, por ejemplo: CRM, Google Analytics, Adobe Analytics, DMP, CDP, DSP, etc. Pero la excelencia de estos análisis dependerá de nuestra madurez y de las limitaciones de la tecnología disponible.

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Aquí mostramos una serie de análisis que podemos realizar con distintas tecnologías:

  • Audience Profiling: este análisis nos ayuda a entender el perfil de nuestro usuario para un producto determinado. Nos responderá cuestiones tales como, ¿es hombre o mujer?, ¿qué edad tiene?, ¿es de Madrid?, ¿cuándo accede a mi site?, ¿qué busca? Etc.
  • Buyer Persona: este análisis va un paso más allá que el “Audience Profiling”. Llegados a este punto y habiendo respondido a las preguntas que nos hacíamos en el análisis anterior, construimos una figura ficticia que representa a los clientes potenciales de nuestro negocio. Este nos aporta información comportamental, intereses, hábitos de uso y compra, clase social, etc.
  • Ideal Frecuency: el objetivo de este análisis es averiguar la frecuencia ideal de impacto en una campaña de medios. Este nos ayudará a optimizar los costes de la campaña o evitar el sobre impacto de los usuarios, así se evitará una imagen negativa de marca.
  • Audience Insights: en base a un análisis de overlaps, obtenemos insights de nuestras audiencias. Es un análisis muy interesante, nos ayuda a entender en qué productos está interesado nuestro usuario, qué no le interesa, si estamos orquestando de forma correcta las audiencias y si siguen el flow ideal. 
  • CRM: cuando hablamos de análisis de CRM, hablamos de un análisis muy versátil, quiero decir, no trabajamos un patrón de análisis de CRM, sino que dependiendo de las prioridades del negocio y su disponibilidad, trabajamos distintos análisis como pueden ser: análisis de listados de CRM para crear listados y activar con Customer Match de Google, clasificar la información de CRM y subirla a herramientas DMP y así poder crear distintas audiencias o subir información de CRM a herramientas de analítica y analizar el perfil de los usuarios, en base a esta data.

Incluso, podemos enriquecer nuestro trabajo aprovechando las herramientas que nos da la ciencia de datos, algunos ejemplos serían:

  • Clusters: agrupación de audiencias con características sociodemográficas y/o de comportamientos o gustos similares, que crecen o se agrupan estrechamente. Estas se agrupan en clusterings para asignarlos a los distintos clusters.
  • RFM: recencia, frecuencia y valor monetario. Es un método para el modelado de datos, para identificar el valor del cliente basándose en la naturaleza de sus hábitos.
  • Modelos de propensión: es un cuadro de mando estadístico que nos permite predecir el comportamiento de los clientes. Nos permite identificar a los usuarios que tienen más probabilidades de responder a una oferta.

Además, tenemos la posibilidad de poder conectar estos modelados con otras tecnologías como, por ejemplo, podemos enviar modelos de propensión a Google Analytics y desde ahí mandarlo a distintos DSPs para activar en medios. Y si contamos con herramientas como el DMP o el CDP, también podemos conectarlo, crear audiencias y activarlas para campañas de medios o personalización on site.

Por supuesto, este camino no es estático, se debe ir avanzando siempre de la mano del análisis y la optimización continua, siempre atentos a los cambios del entorno, para adaptar la forma en que trabajamos los datos y nuestras estrategias.

La tecnología es un factor clave que permitirá a las empresas crecer en su madurez digital, pero el análisis de audiencias va más allá, empieza en el momento que nace un negocio y es un proceso de aprendizaje continuo que abarca todo su ciclo de vida.

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*Fuente de las imágenes: Pexels

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