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¿Que es la Analítica Omnicanal? y como lograr Hiperpersonalización

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Analítica Omnicanal + hiperpersonalización

Tengo algunos Segundos para mantener tu atención y motivarte a que leas todo el articulo. Podes estar a punto de leer un articulo creado unicamente para vos, Absolutamente Hiperpersonalizado en función a tus preferencias, gustos y hábitos Digitales y Off-Line ¿ te suena medio Creepy, Espeluznantes o podría agradarte?

Las ventajas del OmniChannel Analytics

Los Ecommerce Retail pueden Integrar y recopilar datos de todos los canales de publicidad y puntos de venta Digitales, y en algunos escenarios avanzados, el comportamiento en las tiendas físicas y locales. Esto nos permite mejorar la experiencia de compra de los clientes, Las Operaciones y la rentabilidad de la compañía.

  • Desarrollar información predictiva para el departamento de comercialización, Operaciones y logística.
  • Seleccionar el surtido de productos adecuado para satisfacer la demanda en los puntos de venta.
  • Mejorar la cadena de suministros
  • Aumentar los Márgenes.
  • Gestionar un inventario más preciso y en tiempo real.
  • Mejore las operaciones de la tienda mediante la planificación proactiva de la disponibilidad del personal y productos.
  • la predicción de problemas de equipos de las instalaciones antes de que afecten la experiencia del cliente.

Ecommerce OmniChannel 

Se trata de la Personalización y poder relacionarse con el cliente cuándo y dónde sea que se encuentren en su camino de compra, y es un componente clave para el Comercio Digital.

Para seguir siendo competitivo, su equipo de Marketing Digital debe utilizar datos y análisis avanzados para crear campañas de Marketing multicanal, incluidos anuncios de redes sociales específicos, anuncios de Buscadores y Email marketing electrónicos.

Los analistas de marketing digital pueden reunir múltiples fuentes de datos para identificar a cada cliente existente, así como a los nuevos clientes. A medida que cada nuevo cliente comienza a hacer clic en el sitio, se crea y perfecciona un modelo de similitud en función de la actividad de los clientes en el Sitio.

¿que es la hiperpersonalización en Ecommerce?

Aprovechar al máximo los datos de los clientes mediante el uso de análisis para comprender mejor ¿quiénes son sus clientes? y ¿qué quieren?, lo ayuda a crear experiencias superiores de los clientes en tiempo real.

Los datos digitales a nivel del cliente, combinados con las fuentes de datos tradicionales, ofrecen una visión del cliente de 360 ​​grados. Da forma a las interacciones con los clientes en tiempo real, tomando decisiones contextuales que resultan en ofertas relevantes altamente personalizadas que sus clientes no pueden resistir.

El análisis predictivo de marketing integrado produce una comprensión más profunda del cliente, lo que le permite interactuar con los clientes contextualmente a través de los canales entrantes y salientes, creando experiencias convincentes adaptadas al viaje de cada cliente único.

Su equipo de marketing digital no solo podrá ofrecer ofertas relevantes, sino que también puede personalizar productos, el diseños de sitio. A medida que los clientes interactúan con su sitio web, se utilizan análisis avanzados para presentar los productos en el orden más relevante para él o ella. Las capacidades avanzadas de aprendizaje automático permiten recomendaciones específicas del producto adaptadas a cada interacción.

El resultado, miles de conversaciones basadas en datos personalizadas en tiempo real. La implementación de servicios de integración de datos proporciona una plataforma unificada de análisis abierto con una amplitud y profundidad inigualables para ayudarlo a interactuar con los clientes justo cuando es necesario.

Ejemplo de Hiperpersonalización

El ejemplo mas cotidiano de Hiper personalización, el que ves a diario, es la página de los resultados de Google (SERp), donde Cada resultado de búsqueda esta personalizado 1 a 1. Al punto tal, que algunos Indicadores de posicionamiento orgánico (SEO) como la Posición media de un resultado, esta condicionado al comportamiento del usuario, De manera tel que la posición de un resultado puede cambiar, por Afinidad, Ubicación Geográfica o el tipo de dispositivo y red de datos que este utilizando el usuario en el momento de realizar la Búsqueda.

feliz cumpleaños en Google

Catalogación de Ecommerce Híper Personalizada

Los métodos y sistemas de de catalogación en los ecommerce, en muchos casos tienen un análisis donde no considera incrementar las ventas, es simplemente organizacional. No buscan mejorar la experiencia del usuario y tienden a criterios simples como Alfabéticos, Precio o marcas.

Al Desarrollar una catalogación Ecommerce Centrado en el usuario, podemos aprovechar Algoritmos de análisis de comportamiento y dejar que nos proveen información relevante respecto a las preferencias del usuario que esta navegando el sitio, y en tiempo real crear listado de productos altamente relevante para el usuario, en base a:

  • Productos más vistos, navegando el catalogo o trafico externo.
  • Productos Agregados al Carrito.
  • Productos más vendidos.

De forma atemática mejoramos los listados, no solo optimizamos la catalogación. Ademas nos permite mejorar funcionalidades de Productos relacionados: upselling y cross-selling

Si unificamos la información del comportamiento del usuario, agregando una capa más, Las reglas del negocio donde tienen preferencias estratégicas, respecto a que productos vender por sobre otro.

La principal ventaja: Mejorar los tiempos de carga de un Ecommerce, al mostrar desde un principio solo los productos que consideramos más relevantes para el usuario, reduciendo el listado por defecto de cientos de productos paginados, a solo una página.

Hiperpersonalización aplicada al Cine y series OnDeman

La tecnología ya existe, en el caso de series OnDemand o películas, se filman en una sola toma, con “productos verdes”, estos elementos son reemplazables digitalmente por su marca.

En tiempo real, y dependiendo de la afinidad con el Usuario. Los capítulos de una serie se pueden personalizar al punto de mostrar diferentes productos, gracias al reemplazo digital.

El Marketing OmniChannel , puede evaluar información de preferencia del usuario y gestionar estos espacios gracias al uso de Cookies y metaData almacenada en un Data Lake.

RYFF es una empresa de publicidad especializada en servicios de Product Placement Technology

Hiperpersonalización en LiveShows, Eventos deportivos

Gestionar espacios de publicidad a demanda para transmisiones en vivo.

Imaginemos la final champions league, con esta tecnología publicitaria pueden ubicar anuncios en tiempo real, hasta personalizar las camisetas de los jugadores. Todo personalizado al país del usuario desde donde se encuentra reproduciendo el video streaming

Aumentar el Conocimiento de los clientes

Predecir las necesidades del cliente a pesar de que todos los clientes son diferentes y también lo son sus preferencias. Guíe a los clientes a un camino de compra personalizando, con la integración de comercio digital y en las tiendas.

Detecte y evite actividades fraudulentas rápidamente, para detener la pérdida de margen antes de que comprometa la experiencia de compra del cliente.

Campañas de Marketing con una visión del cliente de 360 ​​grados para crear experiencias atractivas adaptadas al viaje de cada cliente único.

Información omnicanal impulsada por un sistema gestión de datos unificado más el análisis avanzados e inteligencia artificial para optimizar todos los aspectos del negocio minorista.

Detección de Fraude, y Reducción de Perdidas

En el entorno Ecommerce Retail la Analítica actual, espera que los minoristas hagan que las compras y las devoluciones de productos sean convenientes para los clientes. Con el creciente número de devoluciones, transacciones, órdenes de compra, redes, canales y dispositivos involucrados en las compras omnicanal,

¿cómo determina cuales ventas son legítimo?

Los analistas de inteligencia en los departamentos de prevención de pérdidas son responsables de descubrir actividades sospechosas y reducir las pérdidas. Deben comprender las principales áreas donde se producen pérdidas de la empresa.

Al combinar información de todas las fuentes de datos con alertas en las relaciones en los datos, los analistas usando inteligencia artificial pueden tomar decisiones basadas en datos de manera rápida y eficiente. Su organización puede analizar patrones de datos, correlaciones de productos, ubicaciones, clientes, dispositivos, direcciones y tiempo para identificar de forma rápida y precisa actividades sospechosas, y descubrir patrones o relaciones previamente desconocidos para investigar más a fondo casos específicos.

inteligencia artificial, automatización, optimización y gestión de datos

El verdadero poder viene en la Articulación de la inteligencia artificial y la inteligencia humana. Al combinar la información Digital con la experiencia personal, los analistas pueden tomar decisiones basadas en datos sobre preguntas como, ¿es un fraude? ¿Cómo podemos evitar que este incidente ocurra en el futuro? A medida que el análisis omnicanal impulsa la experiencia del minorista a través del análisis predictivo y aporta inteligencia artificial, automatización, optimización y gestión de datos a las operaciones, todo el equipo está capacitado para hacer más: minimizar las actividades fraudulentas y proteger a los clientes y a la organización.

Analítica Omnicanal en las Tiendas

Los gerentes de operaciones de la tienda tienen un importante papel de soporte: cumplir con las expectativas de la experiencia actual del cliente en la tienda. A través del pronóstico estadístico, que informa a varias áreas funcionales de toda la organización, el equipo de operaciones de la tienda puede programar de manera efectiva y eficiente los recursos óptimos del personal para satisfacer tanto las operaciones de la tienda como la atención al cliente, para la mejor experiencia de compra.

Se requieren diferentes conjuntos de habilidades y puntos de contacto para respaldar la experiencia moderna en la tienda. A medida que los clientes entran a la tienda local, el Vendedor puede usar la información del perfil del cliente dede un dispositivo móvil para crear una experiencia única.

Una visión holística de los clientes ahora reúne datos de múltiples fuentes, como datos de flujo de clics, compras previas en la tienda, comportamiento del cliente en línea e incluso datos de lealtad e información demográfica.

El vendedor de la tienda está informado para ayudar mejor a los clientes a través de ideas y recomendaciones basadas en datos.

Utilizando tecnología de notificaciones Push, cuando el cliente se conecta a la red Wi-Fi del local, podemos mejorar el, procesamiento de flujo de eventos y técnicas avanzadas de inteligencia artificial, los minoristas interactúan con los dispositivos móviles de los clientes en en tiempo real, ofreciendo Ofertas, Descuentos y recomendaciones personalizadas de productos y campañas de marketing que son las más relevantes para cada individuo.

La información basada en datos mejora las interacciones tanto para el cliente como para el personal de la tienda.

OmniChannel Analytics impulsa los conocimientos y las decisiones del minorista a través del análisis predictivo, inteligencia artificial, automatización, optimización y gestión de datos a las operaciones, lo que permite a desarrollar la Hiperpersonalización dentro de las organizaciones y ofrecer la mejor experiencia de compra al cliente.

Hiperpersonalización en tiempo real en tiendas

Nos recuerda una escena de minority report (2002, dirigida por Steven Spielberg). Estamos caminando por los pasillo de un shopping mall y los banners dentro de las ventanas de las tiendas, cambian orientados 1 a 1 en base a nuestros hábitos de consumo.

En 2002 era una teoría, hoy existe Tecnología OmniChannel, capas de resolver esta experiencia.

Marketing Analytics

  • ¿Cuantas veces té preguntaste, Cómo funcionan las Campañas de Marketing?
  • ¿Están trabajando juntos para construir una Base Sólida de Clientes?
  • ¿Estas desperdiciando presupuesto con un solapamiento de canales?
  • ¿que canales son los más eficientes?

¿Qué es Marketing Analytics?

El Marketing Analítico, nos brinda una visión enfocada de Campañas de Marketing y el panorama holístico de la Estrategia de Marketing. La capacidad de informar con precisión sobre el pasado, analizar el presente y predecir el futuro es invaluable.

Su punto de vista solo puede ser tan bueno como sus datos, especialmente si se encuentra en múltiples canales.

¿cómo fusionar el crecimiento del negocio, la tecnología, y una vertiginosa serie de fuentes de datos para obtener una evaluación precisa?

Es necesario generar una plataforma de integración de datos o data lake, que nos permita desarrollar análisis que nos pueda ayudar a tomar decisiones de una sola fuente, para obtener toda la información que necesita.

Son Necesarios Tres pasos, para crean una estrategia basada en datos.

Primero, considere usar una variedad de técnicas analíticas. Obtendrá la seguridad de que todas sus bases están cubiertas. No se desmarcan los canales individuales de participación del cliente.

Segundo, utilice un análisis más profundo para descubrir brechas en su comercialización. Aprenda qué canales ofrecen el mayor y menor rentabilidad. Con una imagen clara, puede identificar los vacíos y completarlos con el tiempo.

Tercero, actuar sobre lo que aprendes. Prueba, Vuelve a probar y aprende. El análisis de marketing le ayuda a mejorar la estrategia y el rendimiento de marketing de sus clientes. El verdadero éxito en una estrategia analítica de marketing requiere soporte de arriba hacia abajo, el talento adecuado para profundizar en sus datos y el software adecuado para ayudarlo a predecir su próximo movimiento. Obtenga una visión panorámica de marketing, y Acciones 1 a 1 para sus clientes.

Tecnología OmniChannel 

El desarrollo de Tecnología omnicanal requiere de múltiples actores, divididos en 3 Grupos principales. La Correcta articulación de estos grupos y Sub Grupos pueden llevarnos de un un Marketing Digital Tradicional hacia una Estrategia omnicanal de Marketing 360.

Algunos servicios publicidad Online como Facebook Ads o Google Ads son en definitiva un stack services fully-integrated , que resuelve varios de estos elementos.

Data Sources o fuentes de datos

Es la base, desde donde vamos a recolectar información de nuestros usuarios, nos permite Definir grupos de audiencia. Para llegar al Marketing 1 a 1 va a depender de nuestro presupuesto de Analytics, Tecnología y Data Science. Mucho del éxito de la estrategia omnicanal depende de la calidad de la fuente de datos.

Las cookies son el elemento mas pequeño, para un desarrollar OmniChannel Stack , junto con la implementación de técnicas avanzadas de Analytics digital nos permitirán medir e identificar de manera precisa el camino de compra del usuario, entre nuestros puntos de venta Digitales y Físicos.

técnicas avanzadas de Analytics digital
  • UserID
  • Track cross-domain
  • Track Cross device
  • GPS Web / App
  • Free Wi-Fi

Data Lake

Es un repositorio de datos, preferentemente en la nube, que almacena en su formato natural, es decir sin formato. toda la información del negocio, Recibe información de diversas fuentes de datos mediante APIs y Web Services.

Esencialmente, es tecnología que permite la gestión y centralización de datos de 1st party (Nuestros sitios Web/Apps, CRM), 2nd party (Otros negocios, iguales o similares y aliados) y 3rd party (como Google Anaytics, Google Ads, Facebok, UX Tools, SEO Tools, etc).

SaaS, Data Processing

  • Data Science, Deep learning, Machine Learning

Esta capa de tecnología permite combinar los datos y analizarlos con el objeto de crear segmentos de audiencias. Es importante que estas estén bien definidas, ya que constituyen la Base funcional de toda la estrategia OmniChannel y Publicidad programática

Dentro del OmniChannel Stack, el SasS es el cerebro del proceso, es donde se los somete a Algoritmos de predicción y procesamiento automatizado. Se procesa la información, se la Organiza para que tenga sentido lógico y accionable.

En definitiva, nos permitirá mejorar la eficacia global y el ROI de campañas de marketing, tanto de targeting como de retargeting.

El SaaS devuelve un entregable en formato de API que puede ser consumido por otras aplicaciones, como sitios Web / Aplicaciones móviles (Para personalizar sus contenidos), para los Medios como Facebook Ads, Google Ads y DSP.

Demand Side Platform (DSP)

EL DSP es un sistema de pujas online en el que los anunciantes luchan por los espacios publicitarios habilitados por los medios, esto se denomina Real Time Bidding.

En negocios a escala, estos servicios suelen ser reemplazados por sistemas mas pequeños y económicos, o por la compra directa en un medio, de esta manera podemos acceder a espacios al Por Menor. Los mas conocidos son Facebook Ads, Google Ads y servicios locales y más domésticos, como son el envío de emails, SMS o Notificaciones Push.

En este sentido, la DSP es “un algoritmo” (al igual que Facebook Ads, Google Ads) que automatizan y optimiza el proceso de compra y publicación de nuestros anuncios. Nos permite pujar por el anuncio más barato y que mejor se adapte al segmento de nuestros usuarios.

Definimos los parámetros de compras para nuestros anuncios. Para ello, la DSP necesita que alimentemos con nuestros datos, y el DSP los integra con los suyos y de otros anunciantes, y proveedores de medios. Gracias a estas plataformas, los anuncios serán vistos por un público objetivo, Idealmente buscando garantizar un ROI.

El principal problema en las Agencias de marketing, es sus falencias en Analítica Digital. Alimentando al DSP y medio como Facebook o Google Ads, con datos incorrectos inflados y Solapados. Concluyendo en bajos Rendimientos en las Campañas. En su afán de aumentar el ROI, se centran en campañas de Branding. Que por razones técnicas, son más simples de gestionar, causando un sesgo asumiendo que tienen mejor ROI.

A Medida que recorremos el camino a la optimización de la ratio de conversión o CRO (Conversion Rate Optimization,) notamos que para el caso de los Ecommerce, al orientar los Ads a productos específicos, también estamos capturando trafico con intención de compra y no simplemente informativa. Por ello las campañas de Branding pueden generar mucho trafico, pero poco de ese volumen terminara en una venta.

Escala del OmniChannel Stack

Ya sea en modo SaaS o un desarrollo propio la capa de procesamiento de datos se la pude complementar o reemplazar por servicios creados para tal Fin como son los DMP.

En los últimos Años con la proliferación y creo yo, por la reducción de costos y complejidad en Deep Learning, Machine Learning. La industria digital se esta encaminando al desarrollo interno o SaaS. Ya que al considerar los costos de los servicios enlatados de un DMP que promedia los de USD 150.000 Anuales el básico. Es preferible Iniciar el camino al desarrollo interno o SaaS.

Data Management Platform (DMP)

Son plataformas para la Gestión de Datos, Medios y Espacios publicitarios A Gran escala. Ademas de ser de fuentes datos. Nos permiten comprar espacios de publicidad al Por Mayor. Son servicios de muy alto costo, promediando los de USD 150.000 Anuales, solo de stack services., a lo cual hay que sumar la inversión publicitaria y otros costos en el desarrollo. El DMP no deja de ser una alternativa entre tener que construir/Aprender nuestro sistema de Data Processing.

Algunos proveedores de DMP también proveen servicios de DSP. Las DMPs abiertas pueden activar segmentos de audiencias con cualquier partner, mientras que las DMPs de las DSPs sólo pueden activar datos dentro de su entorno. O sea, de su DMP a su DSP. Son entorno cerrados

OmniChannel Stack

Estas capas potencian su compañía por Sí solas. No obstante, la utilización combinada de estas tecnologías generará una retroalimentación única para su negocio.

Es muy posible que tenga resulta, gran parte de estas tecnologías, incluso algunas integraciones. Es necesario auditar y validar estas fuentes de datos, como su procesamiento.

A Medida que se profesionalizan las disciplinas y tecnologías necesarias para desarrollar una estrategia OmniChannel. Él éxito esta ala vuelta de la esquina.

una delgada linea entre privado y no privado

Ninguna marca quiere una mala reputación, pero la Analítica Omnicanal puede que implique:

  1. Acecho, fisgoneo o espionaje; recopilar datos personales e invadir ciertos capas de privacidad.
  2. Revelar algo privado, no importa cuán valiosa sea la información.
  3. No tener en cuenta los mejores intereses de los clientes.
  4. Mala intención, incluso cuando no hay intención de hacer daño.

Facebook y Google son un gran ejemplo de compañías que monetizan los datos de las personas, y que algunos están mas que dispuestos a ceder información y comportamiento.

Hoy en la red hay una gran cantidad de datos, una cultura de intercambio de contenidos, que no todo el mundo es realmente consiente de lo que ello implica, con y la presión de personalizar en masa para seguir siendo competitivos, necesitamos formas de explorar de manera segura y sistemática sin cruzarla nunca una línea y volvernos espeluznantes.

Comprender qué esperan los clientes y por qué aman un producto (o no) es crucial para la Hiperpersonalización. Evitar un apodo espeluznante significa evitar las áreas grises, francamente, no son de su incumbencia. Y si el cliente dice que no es asunto suyo, no es asunto suyo.

Hoy en día, el mundo digital abunda en grandes cantidades de datos demográficos, psicográficos y de comportamiento. Hay un porque, durante décadas, las empresas han conectado a los clientes y los han monitoreado como ratas de laboratorio. Y con la llegada de más tecnología y más datos, todos los días, las empresas lo usan cada vez más.

El problema es que la definición de lo que es privado y sensible puede ser diferente para cada persona. 

Lo siento, somos espeluznantes. Nos disculpamos por cualquier inconveniente 

Los profesionales con compromiso con el cliente necesitan formas nuevas y escalables para recopilar información y preferencias de los usuarios, obtener permisos, percibir sus intenciones y momentos de necesidad, y personalizarlos adecuadamente. Por lo tanto, necesitan formas de probar dónde está ese límite espeluznante. Esa línea es fluida y cambia constantemente, y encontrar el nivel correcto de ideas y recomendaciones personalizadas sin cruzar hacia un territorio arriesgado nunca está exento de incertidumbre.

Esa línea cambia con el tiempo porque inicialmente los clientes pueden desconfiar de algo y luego adaptarse a él. También cambia porque la legislación de privacidad cambia, los consumidores individuales tienen distintos niveles de sensibilidad y diferentes niveles de conciencia. Incluso puede diferir según la geografía. 

Un estudio de 2016 de 2000 consumidores en Europa descubrió que el %75 se sentía incómodo con el software de reconocimiento facial utilizado para ofrecerles ofertas personalizadas (los consumidores en los Estados Unidos eran mucho menos sensibles)

Los especialistas en Marketing basados ​​en datos han desarrollado sus prácticas utilizando datos para adquirir más conocimiento del cliente, lo que a su vez permite una mayor personalización. Con el tiempo, más especialistas en marketing han evolucionado sus prácticas, desde los enfoques publicitarios generales estilo Mad Men ( seria tv 2007-2015) de la década de 1960 hasta los enfoques súper personalizados, impulsados ​​por AI , posibles en la actualidad. También destaca cómo eso los empuja más cerca del espacio espeluznante.

Aquí está la conclusión: si la percepción de un cliente es espeluznante, es espeluznante. Y dependiendo de quién aplique esa etiqueta y si sus derechos han sido violados, las empresas pueden enfrentar batallas legales, multas y daños a la reputación que conducen a un impacto comercial significativo. Por ejemplo, las posibles multas para los infractores de la ley de privacidad GDPR pueden alcanzar el 4 por ciento de los ingresos de una empresa (hasta un máximo de € 20 millones).