Behavioral marketing en eCommerce

En la intro del post ya queda apuntado, pero, por aclarar del todo el concepto vamos a proponer una definición: Se trata de la estrategia comercial que utiliza la segmentación de clientes en base a sus acciones y comportamientos (behavioral targeting) en lugar de quedarnos únicamente con las páginas visitadas.

Te preguntarás ¿qué datos utilizan los sistemas para interpretar la conducta de un usuario?, pues en este caso el behavioral marketing se nutre de la analítica web claro, pero esto por sí mismo aporta más contexto que conducta. Por eso se enriquecen los datos a través del cruce con cookies, historiales de búsqueda o de compra (aquí puede ser importante un buen CRM). También se utiliza un software externo con sus propios algoritmos.

Cuando realizamos acciones in store de marketing conductual, lo que perseguimos es que la experiencia de cada cliente sea única y personalizada. Idealmente hablamos casi de una tienda propia para cada comprador.

Es tan sencillo como entrar en este sitio sin logarte y después hacerlo ¿qué ocurre? Pues que pasamos de una serie de recomendaciones basadas en los más vendidos en distintas categorías tan variopintas como juguetes, libros, moda o un ranking de aspiradoras (digo yo que porque les interesa darles salida en este momento concreto) a un contenido muy diferente.

Cuando haces login dentro de la tienda automáticamente se pone en marcha la maquinaria y sale a relucir todo lo que saben de ti. Los módulos estándar de recomendación desaparecen y entonces podemos ver (en mi caso personal):

• Recomendaciones basadas en tus wishlist: realmente bien jugado, si tienes esa información de un usuario vas sobre seguro. Tienes un puñado de productos ideales para aplicarles upselling y cross selling para vender más y mejor.

• Recomendaciones Kindle: Amazon sabe que suelo comprar eBooks. Sus algoritmos de recomendación son capaces de analizar toda su base de datos y encontrar libros relacionados con los que compré previamente y hallar patrones de compra de otros usuarios que pueden funcionar en mí.

• Recomendaciones de categorías concretas: como he comprado una herramienta recientemente me sugiere las últimas novedades en bricolage, hogar y jardín. Efectivamente se basa en mi conducta reciente y la hipótesis es que, aunque desde que tengo la cuenta creo que nunca he comprado una herramienta, eso está cambiando recientemente (en este caso vuelve a ser contextual/circunstancial pero sí que hay un trasfondo claro de conducta)

• Recomendaciones de libros: utiliza una lógica similar a la que emplea en el caso de los eBooks y me recomienda también libros en papel.
  

Después se añaden dos módulos más: “productos destacados para ti” y “novedades para ti” en este caso no se puede ser más claro incluso en el copy. Son productos presentes en distintas categorías que considera que pueden resultarme de interés en base a lo que ya sabe de mí (que es bastante)

Como os decía y acabamos de ver con este ejemplo, ésta estrategia puede emplearse desde la personalización automática del contenido. Esto es genial pero no hay que quedarse sólo ahí.

Puedes utilizar el público segmentado por su comportamiento definiendo algunas acciones que esperas o no del mismo y, en función de esas condiciones activar distintos recursos.

Uno de los más eficientes es el buscador interno. Si extraemos de él los insights y la intención de búsqueda del cliente podremos actuar en consecuencia. Es extremadamente efectivo en este caso catalizar lo que se ha obtenido (productos buscados que no acaban en conversión, el punto donde abandonó la navegación o los carritos) y darle respuesta mediante estrategias de email marketing automatizadas.

¿Quieres algunos ejemplos? Pues sencillo, mira estas opciones rápidas:

• Clientes que abandonan productos y categorías: envíale un mail personalizado con los productos que buscó y relacionados. Si no hace nada, puedes ir más allá e incluso mandarle un cupón de descuento si no reacciona positivamente.

• Productos visitados fuera de stock: obviamente puedes notificarle cuando recibas más unidades.

• Compradores que hace x tiempo que no repiten la compra: mándales un mail de reactivación, un descuento, productos recomendados (ya sabes up y cross selling) o consumibles y productos de alta rotación que puede necesitar reabastecer.

• Compras: si a la vuelta de su compra le pides un poco de feedback y le ofreces productos relacionados con el que acaba de pedir puedes conseguir más ventas. Hay que sacar partido a ese email transaccional para vender más ¿no crees?