Cómo diseñar un proceso efectivo de análisis de datos B2C

Un proceso productivo de análisis de datos permite a los equipos de marketing medir correctamente su rendimiento, tanto actual como histórico, así como realizar predicciones fiables y optimizar las estrategias en consecuencia.

Este ha sido un factor clave en el éxito de las principales marcas B2C como Amazon, Netflix y Walmart. A medida que los consumidores continúan explorando vías digitales para satisfacer sus necesidades diarias, los ejecutivos de marketing B2C de todas las industrias reconocen la importancia del análisis de datos para brindar experiencias de calidad a los clientes y aumentar el ROI.

Esta guía discutirá la importancia de tener una configuración de análisis de datos, así como también lo guiará a través del proceso de diseño e implementación en su empresa.

El auge de la complejidad del viaje del cliente

La necesidad de una configuración integral de análisis de datos proviene de la complejidad cada vez mayor del viaje del cliente y las expectativas de los clientes de una experiencia personalizada.

De hecho, el 71 % de los clientes ven las interacciones personalizadas como estándar y el 76 % se frustra cuando no las obtienen. Las marcas que fallan en la personalización corren el riesgo de perder el 38% de sus clientes, según un estudio de Gartner. Vamos a desglosarlo más abajo.

En los EE. UU. y muchas partes de Europa, el hogar promedio tiene acceso a al menos 7 dispositivos conectados, muchos de los cuales se pueden usar para interactuar con marcas a través de búsquedas, correo electrónico y redes sociales, entre otros. Si bien esto presenta a las empresas B2C oportunidades para llegar a más clientes, también hace que el marketing y las ventas requieran más tiempo y sean más desafiantes.

Desde la etapa de descubrimiento hasta la conversión, un cliente recorre un largo camino, por lo general, con un promedio de ocho puntos de contacto. Imagínese, el 92% de los clientes visitan las tiendas en línea sin la intención inicial de realizar una compra. De hecho, el 25% de estos clientes visita para comparar precios y características de la competencia, mientras que el 45% visita para obtener más información sobre productos y servicios específicos. Las actividades de marketing continúan incluso fuera de la tienda en línea: en las redes sociales, sitios de comparación, motores de búsqueda y otras plataformas. Incluso después de que se completa una compra, el viaje del cliente continúa y esas personas anhelan recomendaciones y ofertas personalizadas.

Dicho esto, el marketing para clientes a través de múltiples puntos de contacto requiere y genera enormes volúmenes de datos. Estos datos contienen información sobre los comportamientos de los consumidores en diferentes etapas del viaje de conversión, sus necesidades únicas y cómo crear ofertas personalizadas que probablemente les atraigan.

El manejo de grandes volúmenes de datos de múltiples fuentes puede llevar mucho tiempo, ser costoso y propenso a errores. Las empresas a menudo terminan con datos aislados y de baja calidad, lo que reduce la calidad de las experiencias que brindan a sus clientes. Esto, a su vez, lleva a perder alrededor de 4,7 billones de dólares en ventas globales al consumidor.

Para romper el ciclo, las empresas deben aprovechar la tecnología moderna y las prácticas de gestión de datos.

Operaciones basadas en datos: accesibilidad de datos y datos limpios

En un seminario web de InfoTrust y Forrester, el analista sénior Richard Joyce dijo: "solo un aumento del 10 % en la accesibilidad de los datos generará más de $65 millones de ingresos netos adicionales para una empresa típica de Fortune 1000".

La accesibilidad de los datos se trata de hacer que los datos sean accesibles para su uso dentro de una organización. Esto significa que las personas de varios departamentos y con diferentes experiencias en el procesamiento de datos saben dónde o cómo pueden acceder o solicitar datos y obtenerlos en un estado utilizable.

La accesibilidad a los datos limpios es uno de los aspectos centrales de una empresa B2C basada en datos. Permite a los departamentos de cara al cliente aprovechar los conocimientos de misión crítica, lo que genera mayores conversiones y un aumento en las ganancias netas, como se indicó anteriormente. Los muchos beneficios de la accesibilidad a los datos también incluyen lo siguiente.

Toma de decisiones mejorada

Cuando los ejecutivos de varios departamentos pueden acceder a los datos y utilizarlos, es más fácil para cada líder comprender el rendimiento comercial general de la empresa y cómo las actividades de su equipo contribuyen al objetivo final.

Esta información es crucial para ayudarlos a tomar decisiones e implementar estrategias que produzcan resultados positivos y acerquen a la empresa a sus objetivos. Es importante enfatizar que nunca se debe ignorar la calidad de los datos utilizados en la toma de decisiones.

Según Gartner, las empresas pierden una media de 15 millones de dólares al año debido a decisiones basadas en datos de baja calidad.

Aprenda a medir y mejorar la calidad de los datos

Calidad de datos mejorada

Los silos son los principales culpables de los datos de baja calidad en las empresas. Cuando los datos se almacenan en silos en varios departamentos, es probable que se produzcan duplicados e incoherencias, y se vuelve difícil crear una visión holística de los clientes, socios y productos de la empresa. Según el MIT, los datos de baja calidad pueden hacer que una empresa pierda entre un 15 % y un 25 % de sus ingresos.

Sin embargo, cuando los datos se vuelven accesibles, la situación cambia. Los equipos obtienen datos más actualizados, se eliminan los duplicados y la información inconsistente, se generan mejores conocimientos y la empresa obtiene más ganancias.

Asignación presupuestaria más efectiva

Cuando tiene acceso a datos debidamente organizados, es posible identificar los canales y estrategias que producen los mejores resultados. Saber esto te permitirá justificar cada gasto y asignar más presupuesto a áreas de alto rendimiento.

Mejor experiencia del cliente

La polinización cruzada de los datos de los consumidores entre los equipos de atención al cliente permite que los distintos departamentos obtengan información más profunda sobre cómo se comportan los clientes y sus necesidades únicas en cada paso de su viaje. Esto es fundamental para generar contenido de habilitación de ventas, crear ofertas personalizadas y establecer mejores relaciones con los clientes.

Diseño de un proceso de análisis de datos para empresas B2C

El análisis de datos implica seis fases principales, ampliamente conocidas como el ciclo de vida del análisis de datos.

Esta sección discutirá cómo construir un proceso de análisis B2C utilizando las diversas fases de un ciclo de vida de análisis de datos.

Descubrimiento y preparación

La etapa de descubrimiento se enfoca más en las necesidades de su negocio que en los datos en sí. Aquí, deberá establecer objetivos claros para su equipo y elaborar estrategias sobre cómo lograrlo. Deberá examinar las tendencias en su industria y hacer una evaluación de los recursos disponibles y los requisitos tecnológicos.

Luego, identificará cuáles son las fuentes de datos de su empresa y la historia que desea que cuenten sus datos. Estos datos generalmente pasan por una prueba de hipótesis, donde usted resuelve las necesidades de su negocio en función de los escenarios actuales del mercado.

Después de la etapa de descubrimiento, sigue la etapa de preparación. Aquí, el enfoque se mueve de los objetivos comerciales a los requisitos de datos. La preparación de datos implica la captura, el procesamiento y la limpieza de datos comerciales entrantes de fuentes internas y externas. Los datos recopilados pueden ser estructurados (con patrones definidos), semiestructurados o no estructurados.

Como marca B2C, sus fuentes de datos pueden incluir Amazon Advertising, Facebook Ads y Shopify.

Planificación y construcción de modelos

Ahora que ha capturado los datos que necesita, el siguiente paso sería cargar y transformar los datos. De eso se trata la fase de planificación del modelo.

Existen varias técnicas que puede utilizar para cargar sus datos en el entorno limitado de análisis. Los dos tipos principales son:

1. Extraer, transformar y cargar (ETL): este procedimiento extrae y transforma datos utilizando reglas comerciales predefinidas antes de cargarlos en el entorno limitado.
2. Extraer, cargar y transformar (ELT): aquí, carga los datos sin procesar en la caja de arena y transforma los datos después.

Lea nuestra guía para principiantes sobre procesos ETL

Los datos sucios se pueden filtrar o eliminar por completo en esta fase. Otras técnicas que puede emplear incluyen la agregación, integración y depuración de datos.

La fase de construcción implica el desarrollo de conjuntos de datos con fines de formación y producción. Aquí, confiará en técnicas como árboles de decisión, regresiones logísticas y redes neuronales. Esta etapa también cubre la ejecución del modelo diseñado, y se define y prepara la naturaleza del entorno de ejecución para que sea más fácil de expandir si se requiere un entorno más robusto.

Comunicación de resultados

Esta etapa consiste en dar a conocer los resultados de la ejecución de su modelo a los stakeholders de la empresa. Las partes interesadas analizarán su informe para determinar si cumple con los criterios comerciales estipulados en la fase de descubrimiento. Esto implica identificar los hallazgos críticos del análisis, medir los objetivos comerciales asociados con los resultados y generar un resumen digerible para las partes interesadas de la empresa.

Operacionalización

Esta etapa implica mover los datos de la zona de pruebas e implementar el modelo en un entorno de la vida real. Los datos se monitorean y analizan constantemente para garantizar que los modelos generados devuelvan los resultados esperados. Siempre puede volver para hacer ajustes si los resultados no son los esperados.

Automatización del análisis de datos con Improvado

La creación y gestión manual de canalizaciones de datos puede ser un proceso lento, intensivo en recursos y propenso a errores, especialmente para empresas de nivel empresarial con petabytes de datos.

En promedio, los ingenieros de datos de las empresas de nivel empresarial dedican el 40 % de su jornada laboral a corregir datos incorrectos y canalizaciones de datos rotas.

La naturaleza propensa a errores del ETL manual se ve agravada por la lentitud con la que los ingenieros de datos detectan incidentes dentro de la canalización. Según Wakefield, los ingenieros tardan una media de cuatro horas en detectar errores y unas nueve horas en corregirlos.

Esto conduce a la aparición frecuente de datos incorrectos, lo que a su vez afecta al 26 % de los ingresos de estas empresas. Para frenar la amenaza de los datos incorrectos, las empresas deben aprovechar las plataformas ETL automatizadas como Improvado.

Improvado es una plataforma de datos de ingresos que automatiza los informes y análisis de marketing omnicanal a escala. La plataforma automatiza las áreas cruciales del ciclo de vida de análisis de datos de su empresa (agregación, transformación y limpieza), entregando datos limpios y listos para el análisis a su almacén, BI, análisis o herramienta de visualización deseados.

Esto ahorra hasta un 90 % del tiempo de generación de informes, le brinda un mayor control de los datos de su empresa y, en última instancia, aumenta su ROI.

Adelantándose a la curva

Con el panorama del consumidor cada vez más complejo, las organizaciones basadas en datos han continuado manteniéndose a la vanguardia reforzando su pila de análisis con plataformas de ingresos omnicanal automatizadas y dejando atrás el ETL manual.

Esto les permite centralizar los datos existentes, escalar con nuevas fuentes de datos y centrarse en descubrir conocimientos impactantes y orientados al crecimiento.

Si desea obtener más información sobre cómo Improvado puede ayudarlo a establecer un proceso de análisis de datos sólido y escalable para su empresa, no dude en comunicarse. ¡Estaremos encantados de ayudar!