En nuestra entrega anterior vimos la posibilidad de activar audiencias predictivas de la plataforma de Google Analytics 4 (GA4) a partir de los sitios de e-commerce, sin embargo, para obtener las métricas más acotadas a un tipo de negocio, existe la posibilidad de hacer implementaciones entre diferentes fuentes de datos (on-line y off-line) para obtener un modelo de aprendizaje automático y potencializar los resultados.
Ahora toca ver cómo segmentar de forma óptima a nuestros clientes o prospectos según su comportamiento en las tiendas físicas o virtuales, desarrollar estrategias de cross-sell o disminuir la tasa de cancelación de un servicio.
Sin embargo, de acuerdo con cada tipo de industria existen diferentes objetivos de negocio, porque en retail, por ejemplo, se trata de aumentar ventas y tal vez para los servicios financieros lo más relevante sea la apertura de cuentas o hasta la otorgación de todo tipo de créditos o para otros, la generación de leads.
Para capitalizar la información se requieren cuatro etapas:
- RECOLECCIÓN DE DATOS. Entendimiento del cliente 360.- Recolectar datos de todas las fuentes de información (redes sociales, propiedades digitales, plataformas de Google, otras de pauta y los CRM) y el comportamiento del usuario en cada una.
- INTEGRACIÓN. Identificar compras de clientes en tienda virtual y física, lograr un ID común, almacenar cada fuente de datos en Google Cloud Platform, limpiar y homologar la información de forma automatizada para que sea confiable y vigente.
- ANÁLISIS AVANZADO. Apoyarse en plataformas para analizar, segmentar y predecir comportamiento. Saber desde cuál es la audiencia correcta para un producto, crear clusters según las características de los consumidores, y comunicarse correctamente con ellos.
- VISUALIZACIÓN. Los servicios de Business Intelligence son necesarios para entender la eficiencia de nuestros esfuerzos online y offline para después activar el marketing conducido por datos.
Entra al enlace de nuestro webinar GA4 en la Práctica para comprender con dos ejemplos prácticos cómo todo esto se conjunta para desarrollar las estrategias de marketing digital conducido por datos.
