Poner en práctica los datos de comportamiento permite que diversos equipos de vendedores, desarrolladores e ingenieros produzcan contenidos cautivadores, productos interesantes y experiencias de cliente únicas que respondan directamente a las necesidades de compra de los clientes.
Las organizaciones utilizan el método probado de observación del comportamiento de los clientes para conocer los patrones de compra de los consumidores. Comprender a tu audiencia es esencial para aumentar las conversiones, el compromiso y la retención de clientes de tu empresa.
En este artículo, explicaremos qué son los datos de comportamiento, su importancia y ejemplos.
¿Qué son los datos de comportamiento?
Los datos de comportamiento pintan una imagen clara de tu empresa al describir las interacciones con clientes, socios y sus aplicaciones y sistemas.
Esta información puede provenir de tus propiedades digitales y físicas, incluyendo tu sitio web, aplicaciones, dispositivos IoT, infraestructura, aplicaciones, CRM y más.
Se crea un recorrido del cliente para cada encuentro con el cliente vinculando las entidades y propiedades. Más allá del «qué» y el «cómo», necesitas utilizarlos para mejorar la conversión, el compromiso y la retención de tu negocio. Esto tiene que ver con la forma en que un cliente interactúa con tu empresa.
Cuando se tiene acceso a los datos de comportamiento del cliente, se puede estudiar el «por qué» de su actividad.
Por ejemplo, ¿por qué un cliente mira con nostalgia un producto concreto pero no lo compra?
Un «cliente» en los datos de comportamiento puede ser un comprador individual, una empresa o alguien que compra en nombre de la empresa. Aquí está la información importante: Tanto si se trata de una entidad conocida como desconocida, siempre está vinculada a un único usuario final.
Importancia de los datos de comportamiento
Tus datos de comportamiento aumentan de valor a medida que tu empresa realiza la transición a las operaciones digitales. Se producen a través de visitas a sitios web, visualizaciones de productos, compras, descargas de páginas de ofertas de contenido, suscripciones a boletines y otras actividades de interacción del usuario.
Los sitios web, las aplicaciones móviles, las plataformas CRM, las plataformas de automatización de marketing y los servicios de asistencia son las principales fuentes de datos de comportamiento de las organizaciones digitales.
Mejores datos
Los datos de comportamiento ayudan a comprender a los clientes de forma individual, lo que refuerza tu negocio. La combinación de los datos de tu sitio web, aplicaciones y dispositivos con los datos de la empresa puede alterar tus esfuerzos de marketing y sugerencias personalizadas. Esto te permite utilizar estos datos para personalizar las experiencias de visitantes y clientes.
Mejores análisis
Utilizar una herramienta de encuestas como QuestionPro para obtener análisis y comentarios exhaustivos es el primer paso para ofrecer a tus clientes una experiencia personalizada. Esta herramienta permite a los analistas recopilar datos sin procesar en tableros, gráficos y visualizaciones a través de encuestas para examinar más a fondo sus datos y perspectivas.
Mejores decisiones
Con los datos de comportamiento en una canalización, se puede mejorar la toma de decisiones. Basándose en reglas de negocio, algunas marcas buscan establecer una audiencia de visitantes que colocan un determinado artículo en su cesta de la compra.
Los macrodatos ayudan a estas empresas a estimar los intereses y la intención de cada persona. El comportamiento anterior de los visitantes del sitio web informa sus proyecciones. Así es como una empresa tecnológica global construye modelos para anticipar qué visitantes comprarían un producto específico y añadirlos a una campaña dirigida.
Mejores acciones
Activar estas opciones para tus clientes en la fase adecuada de su recorrido, basándose en los tipos de artículos que miran, en qué secuencia y qué productos eligen comprar, es el valor definitivo de los datos sobre comportamiento.
Quizá te interese conocer cuál es el proceso de decisión de compra.
Tipos y ejemplos de datos comportamentales
Las organizaciones sólo podrían utilizar los datos extraídos de las soluciones SaaS existentes para utilizar los datos de comportamiento de los clientes para aplicaciones de datos y análisis. Descubre cómo:
Agotamiento de datos de comportamiento
Los datos de varios productos SaaS se extraen para crear el agotamiento de datos de comportamiento. Como resultado, contienen varios niveles de agregación, lógica SaaS exclusiva y diferentes grados de calidad e integridad.
El resultado es que cuando estos datos se extraen de su fuente, se utilizan de una forma que no estaba prevista.
Un ejemplo sería combinar los datos de Salesforce con los datos de páginas vistas de Google Analytics, que están hechos principalmente para ser visualizados en la interfaz de usuario de Google, para intentar obtener una imagen completa del comportamiento de los lectores. Es necesario separar la lógica y las estructuras internas de los dos conjuntos de datos antes de combinarlos.
Creación de datos de comportamiento
No utilizarías prosa genérica para explicar tu producto a los clientes, así que ¿por qué utilizar datos genéricos para describir los recorridos de los usuarios? Una talla única no sirve para todos.
La creación de datos es el futuro. Se trata de crear intencionadamente datos de comportamiento para cada producto de datos. Tu empresa puede personalizar cada métrica. La duración predefinida de las sesiones y las convenciones de nomenclatura no están en los datos. Las entidades/propiedades contextuales de su evento pueden incluirse en los datos.
Conclusión
Los datos de comportamiento son un recurso valioso que muestra las conexiones entre acciones, interacciones, compromiso, intención y resultados. Aunque pueden ser muy amplios o generales, también pueden analizar propiedades cada vez más específicas de usuarios y eventos.
Las empresas y organizaciones deben extraer cuidadosamente sólo unas pocas conclusiones de sus datos de comportamiento o hacer demasiadas afirmaciones. Si los datos se utilizan para entrenar sistemas, como los modelos de ML, entonces las propiedades de los usuarios deben examinarse cuidadosamente para evitar la discriminación y otras formas de sesgo.
Las funciones de QuestionPro van mucho más allá de las de un simple programa de encuestas. Tenemos una solución para cada esfera de la economía y cada problema. Además, proporcionamos herramientas para la gestión de datos, como Insights Hub, nuestro repositorio de investigación.
