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November 4, 2022

Análisis del comercio electrónico: Un manual básico

Ecommerce analytics

Las expectativas de los clientes evolucionan rápidamente. Las empresas pueden utilizar el análisis del comercio electrónico para identificar las tendencias emergentes y tomar mejores decisiones empresariales

Puntos clave:

  • El análisis del comercio electrónico recoge datos del comportamiento de los clientes en toda la tienda online
  • Ayuda a medir la eficacia de las campañas, a personalizar los recorridos de los clientes, a comprender las tendencias de los clientes
  • El análisis inmersivo en 3D y RA puede proporcionar mayor información sobre el comportamiento de los clientes

Casper, una empresa de colchones de venta directa al consumidor (DTC), obtuvo un beneficiode 750 millones de dólares en 2018, solo cuatro años después de su lanzamiento. Su secreto: una estrategia comercial centrada en el cliente. En 2022, la marca se ha labrado un nombre en el espacio del comercio electrónico atendiendo a todas las necesidades de sus clientes y ofreciendo una excelente experiencia de usuario in situ. El enfoque se hace eco del viejo adagio "el cliente es el rey". Sin embargo, en 2022, saber lo que quiere el rey suele ser una tarea difícil.

Con el acceso a Internet, los consumidores pueden probar la experiencia de uso que ofrecen las distintas marcas de forma rápida y sencilla. Esta es una de las fuerzas motrices de las preferencias siempre cambiantes del comprador contemporáneo.

Las empresas que quieren mantenerse a la vanguardia deben adaptar susestrategias para satisfacerlas expectativas de los consumidores, que están enconstante evolución. Tomar decisiones empresariales basadas en el rendimiento pasado, en pruebas anecdóticas o en instintos viscerales no es suficiente. Las marcas necesitan tomar decisiones basadas en datos lo antes posible. Los datos obtenidos del análisis del comercio electrónico pueden ayudar en esta tarea.

¿Qué es el análisis del comercio electrónico?

El análisis del comercio electrónico implica la recopilación de datos sobre el comportamiento de los clientes en toda la tienda online. Estos datos ayudan a los equipos de ventas y marketing a tomar decisiones comerciales más centradas en el cliente.

Existen cuatro tipos principales de análisis de comercio electrónico que utilizan actualmente las empresas: análisis de audiencia, adquisición, comportamiento y conversión.

Los datos de análisis de la audiencia ayudan a las empresas a comprender el perfil demográfico de los posibles compradores. Incluyen la edad, los ingresos, la ocupación, el sexo e incluso el dispositivo utilizado para ver el contenido. Estos datos ayudan a las empresas a optimizar su alcance en función del tipo de cliente.

Los análisis de adquisición ayudan a las empresas a comprender cómo han llegado los usuarios al sitio web. Muestran los resultados de los esfuerzos de captación. Ejemplos comunes de esto incluyen el seguimiento del tráfico del sitio web generado por una campaña de anuncios en línea, y las tasas de conversión de las publicaciones del blog.

Los análisis de comportamiento revelan información sobre el comportamiento de los clientes. Estos datos se recogen cada vez que un cliente visita un sitio web e interactúa

con sus diferentes componentes. En última instancia, estos datos ayudan a los equipos de ventas y marketing a tomar decisiones comerciales más centradas en el cliente. Algunos ejemplos de análisis de comportamiento son las interacciones con objetos de realidad aumentada (RA) y el tiempo de visita al sitio web.

Por último, los análisis de conversión permiten a las empresas comprender cómo y por qué los compradores potenciales toman una decisión de compra. Las empresas que las utilizan regularmente se preguntan cosas como "¿repiten los clientes su compra? " y "¿cuánto tiempo tarda un posible cliente en convertirse en un cliente de pago?".

¿Cómo utilizan las empresas el análisis del comercio electrónico?

En 2020, los profesionales del marketing destinaron alrededor del 11% de sus ingresosa el análisis de datos. Entre los usos más comunes se encuentran los siguientes;

  • medición de la eficacia de las campañas de marketing y ventas
  • evaluación de las tendencias empresariales
  • optimización de los precios
  • personalización de los recorridos de los clientes
  • refuerzo de la estrategia de marketing y ventas con información respaldada por datos.

Esta información detallada sobre la tienda puede ayudar a las empresas a crear una mejor experiencia de consumo para los compradores de principio a fin.

¿Cómo pueden las empresas analizar su comercio electrónico?

Types of eCommerce analytics

Las empresas que quieren empezar a medir la analítica del comercio electrónico deben elegir las métricas adecuadas. Las organizaciones pueden elegir entre cinco grandes categorías de métricas;

  • Métricas de descubrimiento que miden el éxito de los esfuerzos publicitarios. El alcance (el número de personas que ven un anuncio) y las impresiones (el número de veces que un conjunto de personas ve un anuncio) son ejemplos de métricas de descubrimiento.
  • Métricas de adquisición que miden el número de personas que visitan la tienda online a partir de una campaña publicitaria.
  • Las métricas de conversión miden tanto el número de personas que realizaron una compra en el sitio web como las que no lo hicieron.
  • Métricas de retención que ayudan a medir la pérdida de clientes y la recuperación de los mismos.
  • Métricas de promoción que miden la calidad y el grado de promoción de la marca por parte de los clientes habituales.

Una vez que las empresas eligen sus métricas, pueden pasar a crear objetivos según el marco SMART. Esto garantiza que los objetivos estén bien definidos y sean alcanzables.

A continuación, las empresas deben recopilar datos relevantes de las plataformas utilizando las herramientas adecuadas. Esto mostrará el rendimiento de los esfuerzos de marketing y qué estrategias podrían obtener mejores resultados.

Las organizaciones pueden personalizar aún más los viajes de los clientes comprobando los informes de los usuarios y los historiales de búsqueda de los consumidores. De este modo, pueden modificar sus esfuerzos de divulgación con esta información detallada y aumentar sus posibilidades de convertir a los consumidores.

Las empresas también deben considerar la posibilidad de automatizar los procesos. De este modo, pueden ahorrar un tiempo valioso, evitar problemas de introducción de datos y centrarse en mejorar sus análisis y conocimientos.

Por último, las empresas deben evitar ceñirse a un único enfoque para impulsar los viajes de los clientes. Deben utilizar los datos de conocimiento para ajustar sus campañas y aumentar las tasas de conversión continuamente.

Cómo las empresas pueden encontrar el éxito con el análisis del comercio electrónico

El 56% de los profesionales del marketing admiten que les faltan datos o estánincompletos en sus sistemas de CRM. Este es un problema aún mayor con los análisis de comercio electrónico porque las empresas a menudo no tienen un sistema de compilación de datos en su lugar.

Lo primero que deben hacer las empresas es utilizar una herramienta de conexión dedatos para extraer datos de varias plataformas a una base de datos centralizada. Como el proceso está automatizado, hay menos problemas de introducción de datos.

A continuación, las empresas deben recordar correlacionar los datos con el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado. Esto añade contexto a los datos recogidos y ayuda a las empresas a tomar decisiones más precisas basadas en los datos.

Aunque los datos sobre el comportamiento de los clientes son un buen punto de partida para comprender sus preferencias, las empresas deben asegurarse de que los clientes tengan una experiencia fluida. Deben examinar periódicamente los flujos de los clientes en el sitio web para identificar cualquier problema durante la navegación o la compra de productos. Esto contribuye en gran medida a garantizar una experiencia del cliente fluida y agradable.

Por último, las empresas deberían observar la popularidad de los productos individuales en su sitio de comercio electrónico. Esto ayuda a comprender las preferencias generales de los clientes e informa a las empresas que buscan identificar los productos que pueden necesitar ajustes para aumentar las ventas.

Hoy en día, las marcas que implementan simulaciones de productos en 3D y RA en sus sitios web tienen una mayor ventaja sobre sus competidores. Esto es gracias a la franja de datos de clientes inmersivos que pueden obtener de ellas.

Por ejemplo, el lanzamiento de una proyección de RA podría indicar a las empresas que los consumidores están deseosos de ver los productos en la vida real antes de comprarlos. Del mismo modo, acciones como la rotación, la alteración del color y

otras pueden implicar que los consumidores se preocupan tanto por las características físicas del producto como por su funcionalidad.

Sobre todo, las empresas que emplean proyecciones en 3D y RA en sus sitios web pueden obtener una perspectiva totalmente nueva del comportamiento de los consumidores al combinar los análisis inmersivos con los tradicionales.

Por ejemplo, cuando se combina con un tiempo de visualización elevado, un mayor número de interacciones del cliente con una simulación de RA podría implicar que el cliente está considerando activamente la posibilidad de comprar el producto. Muestra más interés del cliente que una métrica tradicional como el tiempo de visualización.

El 56% de los consumidores exigen hoy experiencias personalizadas. Y para ofrecerlas, las empresas deben entender las preferencias de los clientes y estar al tanto de ellas. El análisis de comercio electrónico ayuda a hacer esto último. Y las empresas que se inician en esto antes tienen más probabilidades de ver el éxito del negocio.

Comenzar tu viaje hacia el 3D y la RA es más fácil de lo que crees.

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