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El CRM y la analítica web: aprovechando la información de nuestros clientes

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Como analistas digitales pasamos mucho tiempo observando y analizando el comportamiento de los usuarios en nuestros activos digitales. Sabemos cómo, cuándo y por dónde han accedido, si es la primera vez que entran o ya lo han hecho con anterioridad, cuáles son los contenidos que consumen, desde qué página han salido, etc. Presumimos de conocer muchas cosas de estos usuarios, pero la realidad es que, en muchos de sus aspectos, son anónimos para nosotros.

1En ocasiones, alguno de estos usuarios puede cumplimentar en nuestra web un formulario en el que se solicita información personal. En este caso podríamos estar tentados a utilizarla para tratar de adquirir un conocimiento más íntimo de ellos, pero sabemos que, legalmente, no se nos permite registrar esa información en la herramienta de analítica web.

Os preguntareis entonces ¿dónde queda registrada esta información?, y la respuesta es: en el CRM (Customer Relationship Management), un software que se encarga de administrar y almacenar la mayor cantidad posible de información relacionada con los clientes y prospectos de la empresa, con el objetivo de generar relaciones a largo plazo y aumentar así su grado de satisfacción .

¿Os imagináis el potencial de poder contar con ese tipo de información tan precisa en nuestra herramienta de analítica y utilizarla para realizar análisis en base a características o atributos comunes de estos usuarios? ¿o poder contar con datos de conversiones offline de los usuarios? Pues bien, estás herramientas de analítica permiten la incorporación, de manera sencilla, de este tipo de data sets para poder contar con esos datos en nuestros análisis:

En Google Analytics podemos usar la funcionalidad Data Import para pasar información de nuestro CRM en formato de tabla con la información de nuestros clientes sobre los que nos interese hacer el análisis. El Visitor ID será la variable necesaria para hacer el match entre los datos del CRM y los de Google Analytics

2En el caso de Adobe Analytics, mi compañero Jorge, en un post anterior, hacía mención a una nueva funcionalidad que aparecía en la última release de la herramienta; Customer Atributes. Con ella, podremos conectar directamente el CRM y, automáticamente, poder contar con la información sobre los atributos específicos que nos interesen de ellos.

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En los siguientes puntos, vamos a hablar sobre cómo podríamos sacarle partido a esta integración de datos con algunos ejemplo de funcionalidades y tipos de análisis que podríamos llevar a cabo;

Análisis en base a atributos de usuario

El poder contar, en la herramienta de analítica, con información sobre los usuarios relacionada con su género, rango de edad, perfil de cliente, productos contratados, gasto mensual, estado civil, lifetime value, etc., nos ofrece una perspectiva en los análisis mucho más enfocada al negocio de la empresa, ya que permitirá la toma de decisiones en base a recomendaciones centradas sobre estos atributos de nuestros clientes.

Por ejemplo, si tenemos en marcha una acción enfocada a usuarios con un nivel adquisitivo alto, clasificados según las reglas de nuestro CRM como “Clientes A”, podremos segmentar nuestro tráfico en base a estos clientes para conocer el ranking de páginas o contenidos más visitados por dichos usuarios e, incluso, la procedencia geográfica de los mismos, con el objetivo de centrar la promoción de dicha acción.

Incorporación de datos offline

En nuestra herramienta de analítica web dejamos de tener conocimiento de lo que hacen los clientes, cuando interactúan con cualquier canal de la empresa que quede fuera de su entorno digital. Sin embargo, tal como hemos comentado al inicio del post, en el CRM podemos localizar esta información e importarla para disponer, por ejemplo, de la traza completa desde que el usuario accede a la web, rellena un formulario y posteriormente acaba contratando este producto offline.

Si no tuviéramos este tipo de información, en la herramienta de analítica nos aparecerían unos datos como los siguientes:

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A priori, sin ver datos de ventas reales, la conclusión a la que llegaríamos es que el PC sería el dispositivo que mejor convierte.

Captando el ID de transacción en las finalizaciones de los formularios podemos hacer el match con los datos que tengamos en el CRM, e incorporar información sobre los productos finalmente contratados a raíz de estos formularios, surgiendo la siguiente información:

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Con esta nueva tabla nos damos cuenta que, aunque desde PC se capta un mejor ratio de formularios completados desde la web, en realidad el dispositivo con mejor tasa de conversión en contratación final es el móvil, por lo que podremos pensar en derivar más presupuesto de marketing a campañas o acciones orientadas a este tipo dispositivo.

Testing y personalización basado en información del CRM

Otra aplicación en la integración del CRM con la analítica web, está en el uso de estos datos para configurar tests A/B o personalizaciones basadas en los datos de cliente.

Si nuestra herramienta de analítica web permite integración con la herramienta de testing, podemos definir segmentos que incluyan ciertos atributos de los clientes y usarlos para lanzar tests y personalizaciones sobre estos.

Si, por el contrario, no existe esta integración con la herramienta de testing / analítica, también podemos hacerlo extrayendo los ID de usuario que han cumplido alguna de las características definidas para lanzar el test o la personalización, y cargar esta información, a posteriori, en la herramienta de testing.

Usando este tipo de información, podremos impulsar acciones tales como, personalizar el diseño de la home page de la web en función de los productos que los usuarios tengan contratados y la frecuencia con la que estos usuarios visitan la web.

Y hasta aquí esta reflexión sobre las posibilidades de integrar el CRM con las herramientas de analítica. En un próximo post trataremos de profundizar sobre el caso contrario, integrar la analítica en el CRM, que también tiene usos más que interesantes :).

Y vosotros, ¿estáis usando este tipo de integración de fuentes de datos? ¿qué análisis se os ocurren al poder disponer de esta información tan relevante sobre vuestros clientes?

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