Cambio de enfoque para medir el comportamiento omnicanal de los clientes

  • Negocios

omnicanal

El enfoque omnicanal en el comercio minorista proporciona datos de los diferentes canales que utilizan los clientes que sirven para unificar la experiencia a través de todos los medios que emplean para conectar con las marcas. Gracias a ello se puede mejorar la relación con los clientes, pero es necesario contar con formas de análisis de medios que permitan evaluar correctamente el comportamiento de los clientes a través de todas las plataformas.

Tras la pandemia el impulso del comercio electrónico se ha ido relajando, pero la forma en que los consumidores interactúan con las marcas ha cambiado. Ahora la interacción entre los canales físicos y digitales es mayor que nunca y muchas empresas del sector están adoptando estrategias omnicanal para unificar la experiencia del cliente. Pero las métricas que se han utilizado tradicionalmente para evaluar su comportamiento en canales específicos están quedando obsoletas, ya que no permiten medir la experiencia multiplataforma.

Los investigadores de Forrester explican que los expertos en marketing B2C están modificando sus presupuestos para priorizar la captura de datos generados en los canales emergentes. Su idea es acelerar la recopilación de datos en estos medios más fácilmente rastreables para potenciar el retorno y conocer mejor a los clientes, pero siguen utilizando esas métricas obsoletas. Como explica Tina Moffet, analista principal de Forrester, las marcas necesitan adoptar un nuevo enfoque para comprender el rendimiento de todos los canales, y proponen una nueva ecuación de análisis de medios enfocada a las estrategias omnicanal. Y señala que para prepararse ante este cambio los líderes de marketing B2C deben dar una serie de pasos.

Cambiar la mentalidad de análisis de medios

La nueva ecuación de análisis de medios que proponen los expertos se basa en tres principios generales, que son un enfoque centrado en el cliente el cliente, impulsado por valores y correctamente informado. Estos tres pilares permiten ampliar los conocimientos sobre los medios y la audiencia, y cada análisis realizado en base a estos principios ayuda a situar al cliente en el centro de la toma de decisiones y de la inversión en medios.

Adoptar una ecuación de análisis de medios omnicanal

Mediante una ecuación de análisis de medios omnicanal como la que propone Forrester se combina la medición de medios multiplataforma y los conocimientos de la audiencia para proporcionar información clave para una planificación basada en datos reales. Recomiendan utilizar métricas de medios multiplataforma como el alcance deduplicado, la frecuencia y los KPI basados en resultados. También métricas de proxy que indican el impacto de factores no mediáticos, como la creatividad.

Esto ofrece a los especialistas en marketing un flujo dinámico de información sobre el impacto de los medios, la audiencia y la creatividad. Después, esta información puede ser analizada para determinar los patrones de consumo de los clientes, las audiencias superpuestas en las diferentes plataformas y la probabilidad de que cada cliente realice una compra a través de un determinado canal. Esto permite identificar mejor dónde interesa esforzarse más para llegar al target.

Poner en práctica lo aprendido

Tras las etapas anteriores, los expertos en marketing pueden utilizar las métricas de rendimiento de medios y análisis de audiencia para desarrollar una estrategia de planificación integrada y optimizada. Creando un circuito de retroalimentación casi en tiempo real se obtienen conocimientos de alto valor que ayudan a los especialistas en marketing a identificar el mensaje adecuado que deberían ofrecer y la estrategia de orientación más adecuada para incrementar el impacto y las ventas.

Los expertos de Forrester recomiendan probar las herramientas de optimización y planificación de escenarios para predecir mejor el rendimiento futuro de sus próximas inversiones en medios. Y calcular el impacto que tendrá la inversión en canales de medios emergentes con mucha más precisión, empleando proxys de métricas de rendimiento en los modelos de planificación de escenarios.