Analítica web
Reflexiones sobre madurez digital, datos y tecnología

Charlando sobre E-commerce

Se lee en 2 minutos

definicion_metricasEl otro día tuvimos un nuevo debate sobre Analítica Web, con motivo del evento EXPO E-Commerce de Madrid, en emulación directa de su idéntico precursor hace tres meses en Barcelona (Feria ECommRetail). De modo análogo, nos pusimos varios consultores de la industria a debatir sobre lo que puedo describir como mejores prácticas, lecciones aprendidas y oportunidades de la Analítica Web en el ámbito del comercio electrónico.

Como suele suceder, en el marco de la discusión surgieron ideas interesantes (algunas de ellas provocadas por las preguntas de la audiencia) a cuya exploración no hizo justicia el tiempo disponible. Por suerte, siempre nos quedará el blog, unos días mas tarde…

Futuro de la Analítica Web en E-commerce (Retail)

Como comentaba en un post previo, estamos viviendo la muy anunciada migración a servicios integrales en modo SaaS (Software as a Service), y las plataformas de E-commerce no son una excepción. A medida que nos adherimos a una plataforma estandarizada, integrada incluso con ciertos mecanismos de marketing online, la Analítica Web juega cada vez un menor papel en la optimización de procesos, llamadas a la acción o sistemas navegacionales (todos ellos heredados de la propia plataforma).

Con ello, creo que, a excepción de grandes despliegues ad hoc a nivel corporativo, la Analítica Web pasará a volcarse (en el ámbito del E-commerce) sobre dos elementos cruciales: Oferta y cliente.

Por oferta entendemos el análisis de propuestas presentadas a un potencial cliente como conclusión de un desembarco en nuestro catálogo (esto es, página de aterrizaje de campañas o fuentes), una búsqueda interna, una compra previa (venta cruzada) o una comunicación a clientes existentes (newsletter). Este análisis pasará a incorporar información de comportamiento a datos de compra confirmada.

Por análitica web aplicada a clientes entendemos su mejor conocimiento de cara a su captación y fidelización. Aquí juega cada vez un papel más importante el análisis del ciclo de vida del cliente desde una perspectiva de interacción con campañas, productos y contenidos.

La integración a tres niveles

También intenté esforzarme en exponer una importante diferencia entre diferentes “dimensiones” de integración (de cara a esta perspectiva completa del cliente, entre otras cosas). Y me refería a tres: Reporting, fuente y backend.

Con integración a nivel de Reporting hablo de agregado de datos finales en métricas calculadas o meros informes combinados. Aquí entran los datos de inversión global en campañas, ventas totales, competencia y valor total de mercado, indicadores de actividad en Social Media y elementos sociodemográficos.

Con integración a nivel de fuente me refiero a la recopilación de datos integrada. En otras palabras: Gestión única de usuarios desde un único parámetro de medición (esto es, “cookie”), de modo tal que podamos seguir al individuo (siempre anónimo) desde su navegación en Facebook o medio digital de despliegue de nuestro banner hasta la conversión en nuestras propias premisas digitales.

Por último, con la integración con el backend nos referimos a un proceso de alimentación de nuestras actuales bases de datos con un vínculo hasta ahora inexistente a campañas de origen, canales de interacción o ciclos de vida de cliente originados en el entorno interactivo. Es esta integración la que nos facilita el puente entre una llamada al call-center (con un identificador específico de individuo o código de llamada de call-back) y una inversión en la adquisición de ese potencial cliente.

En definitiva, todas ellas son necesarias en diferentes estadios de madurez de la organización y, por supuesto, la prioridad de una sobre otra viene muy impuesta por la industria o mercado en que nos encontremos. Pero la clave es tener claro el valor de cada una de ellas.

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