Analítica web y segmentación de clientes, más allá de la conversión

La analítica web se ha desarrollado enormemente en los últimos años, en gran medida gracias a la popularización de Google analytics. Son muchas sus ventajas y aplicaciones de negocio, no las vamos a repetir aquí. Sin embargo, la integración del análisis web en la segmentación de clientes está aún poco desarrollada. A continuación trataré de explicar por qué es imprescindible.

El embudo de conversión del marketing online

La métrica web, en la mayoría de casos, se ha centrado en atraer clientes, mantenerlos en la web y conseguir que hagan transacciones. Es habitual la analogía del embudo para ilustrarlo, como éste de looking for noble:

Adam Cohen propone una versión refinada, que incorpora el proselitismo hecho por los clientes satisfechos en redes sociales. Efectivamente,  los internautas comparten sus experiencias, recomendaciones sobre las marcas y productos. Es por ello que el análisis de redes sociales se ha tornado crítico para los analistas de marketing, y proliferan en la investigación de mercados online los estudios de reputación online y word of mouth.

Mi visión ¿y después de la conversión? Retención, fidelización…

Pese a que las diferentes versiones de embudo mencionan la relación con clientes tras la conversión, en la práctica el análisis web suele centrarse en los primeros estadios del embudo, llegando hasta la conversión, y descuidando las estrategias de segmentación de clientes, retención, fidelización una vez el usuario ya es cliente. Estrategias de clientes que son habituales en negocios offline, pese a que en éstos puede ser más costoso obtener los datos sobre los clientes. Por ejemplo,

• A la hora de medir el ROI de nuestro marketing online, deberíamos tener en cuenta el valor de vida del cliente –Customer Lifetime Value (CLTV)-, en lugar de únicamente su primera conversión, o cada una de sus conversiones tomada aisladamente -como si fueran clientes diferentes-, como a menudo se hace en analítica web. Porque al cliente lo captamos una sola vez, pero nos reporta beneficio en cada compra.
• Otra aproximación sería segmentar los clientes en función de dimensiones de producto,  rentabilidad, sociodemográficos… implantando un plan de relación con clientes personalizado para cada segmento, a través de emails, newsletters, app, redes sociales… Lograríamos mejores ratios en KPIs intermedios como open rate, CTR, conversion rate… que redundarían en un mayor ROI de marketing.
• Un sencillo análisis de Recencia, Frecuencia, valor Monetario (RFM) permitiría también segmentar comunicaciones y medir retornos con mayor precisión, así como reducir los impactos irrelevantes que desgastan el canal.
• El enriquecimiento de datos de los clientes a través de la geocodificación o redes sociales aporta múltiples beneficios: nuevos indicadores para segmentar clientes, caracterización de los mismos desde la primera compra, incluso decisión sobre puntos de entrega y servicio a domicilio
• Por último, la segmentación combinada con algoritmos de asociación -cesta de la compra- es ideal para implantar motores de recomendación de próxima compra, basados en el histórico de productos asociados en las transacciones de los clientes. De nuevo, personalizaríamos la oferta más atractiva para cada cliente, mejorando ratios de conversión.

Este descuido del análisis de comportamiento tras la primera venta puede tener causas históricas. La captación de clientes online no es fácil, y tradicionalmente ha costado generar ingresos en este medio. De ahí que los recursos se centraran en generar tráfico y convertirlo en ventas, y que las consultoras de analítica web se centraran en el embudo de conversión, descuidando a los clientes «convertidos».

Hoy en día, sin embargo, el comercio electrónico es una realidad, genera ingresos regularmente y ha optimizado sus costes en tecnología y logística. Los potenciales clientes buscan, encuentran y compran en internet. Ya es un negocio maduro, y es hora de conocer a los clientes, segmentarlos,retener a los más rentables… pasar de la analítica web a la  inteligencia de clientes online. Mantener una relación con los clientes, lo más personalizada posible.

El cliente único, ni online ni offline sino todo lo contrario

Otra realidad interpretable en clave histórica es que, en las compañías bricks & clicks, los negocios online y offline se han desarrollado de manera separada. Algunas causas son:

• inicialmente, carencia de profesionales con visión y capacidades de marketing online
• dificultad para rentabilizar las tiendas online, que llevó a crear divisiones al margen de la matriz, para salvaguardar los balances de las divisiones offline del grupo

Esto es cosa del pasado, el ecommerce es rentable y los profesionales del marketing y la analítica dominan por igual los medios on y offline. Y cada vez con más fuerza, los departamentos de marketing toman conciencia de la realidad: el cliente es uno, opera online y offline, por diversos dispositivos, en todo el proceso de relación con la empresa: investigación previa, consideración, compra, postcompra… todos investigamos online antes de comprar offline, y viceversa, vemos y probamos productos en la tienda física para posteriormente adquirirlos online, si encontramos ventajas en precio, servicio a domicilio, etc.

Por esto, la nueva frontera de la inteligencia de clientes está en la visión única de cliente integrando el análisis de su interacción online y offline. Y los consultores de analítica web deben, debemos converger con los consultores de segmentación offline.

Google parece tenerlo claro, su nueva plataforma de analítica web, universal analyitics, llamada a sustituir a Google analytics, implantará una nueva visión del análisis de clientes online,mediante su célebre user_ID.

• busca visión de cliente online único, a través de los diferentes dispositivos tecnológicos, pudiendo reconstruir el embudo completo independientemente de que cambiemos de PC a móvil pasando por la tableta
• habilita la integración de datos negocio, como pueda ser el CRM corporativo, el software de ecommerce o cualquier base de datos de clientes departamental, de manera que el analista, web o tradicional, puede unir el recorrido del cliente pre-conversión -canal de captación, CPC, CTR…- con el análisis de clientes -frecuencia, recencia, recomendación de próxima compra, fidelización personalizada, member get member…-
• integra ya algunas herramientas básicas en este sentido como informes de recencia, análisis de cohortes
• destaca la posibilidad de integrar otros datos offline, como visitas a las tiendas, que puedan ser detectadas por social wifi, bluetooth, beacons…

El consultor de analítica web exclusivamente pierde sentido, por cuanto el análisis debe integrar la vertiente online y offline de cada cliente, y segmentar simultáneamente en los dos entornos. El enfoque multidisciplinar, en red,es óptimo para dar respuesta a las demandas de análisis de clientes de los departamentos de marketing. Porque el cliente es solo uno, y espera que le conozcamos y personalicemos el mensaje, por todos los canales de relación.