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Daniel Flamberg

La Promesa Y Los Límites De La Segmentación Conductual

Dec 16 2012, 08:43 AM by



La segmentación del comportamiento es el estándar para la orientación de los anuncios y el servicio del contenido dinámico, pero a pesar de las excelentes herramientas de automatización y los sistemas CMS fáciles de usar todavía no han sido completamente descifrados por su código complejo.

El re-marketing y la mensajería provocada ofrecen una mejor respuesta y una elevación significativa en la conversión; por lo general mejor que el mensaje original. La segmentación por comportamiento nos da la capacidad de poner a cero de manera eficiente los resultados sobre aquellos con una propensión más alta de comprar en tiempo real.

Pero no hay fórmulas claras para determinar con precisión qué conclusiones se pueden extraer del comportamiento demostrado. Todavía estamos adivinando mal con demasiada frecuencia. Tenemos que evaluar e involucrar la participación de surfistas anónimos y clickers que deban determinar en segundos que vale la pena seguir mostrando y que no lo es.

Considere tres criterios básicos para evaluar o anotar la segmentación por comportamiento:
1. Comportamiento Repetitivo
Alguien que hace la misma cosa una y otra vez o visita el mismo contenido varias veces es probablemente más interesado que el ciudadano medio. Es razonable suponer que quien vuelve por un tercer clic este  interesado, si no es que es un comprador real. Los ajustes de repetición demuestran una intención de compra.

Las preguntas fundamentales son: ¿Cuántas visitas muestran la intención o dan la señal  que el usuario desea hacer una compra y en que visita deberíamos dar lugar a una interacción proactiva? ¿Cómo sabemos cuántas repeticiones son suficientes para fomentar la conversión o en qué momento lo hace una oportunidad a cabo de hacer una intervención de perspectiva?
2. Comportamiento Secuencial
Al ver que los clientes van delante después de visitar nuestra marca, tenemos una mejor visión. Si se visita el mismo producto en un sitio de la competencia, la marca estará comercialmente activa.

Si se mira a un producto que normalmente va de la mano y se vende junto con el primer producto esto puede inferir una seria consideración.

Alguien que tenga acceso o responda en múltiples formas o en momentos diferentes está más interesado y tiene una intención de compra más alta que una persona que utiliza un solo canal social. Si recopilamos datos de múltiples canales (cookies, correo electrónico, motores de búsqueda, inicios de sesión, registros, historial de compras, la redención de cupones, descargas, etc.), vemos patrones que sugieren cómo es el comportamiento del sujeto y el modelo observado.
3. El Uso De Dispositivos De Respuesta Múltiple
Más acciones igualan una mayor intención. Si se llena un formulario, se suscribe a un boletín de correo electrónico, hacen descargas de un libro blanco, se imprime un archivo PDF, se utiliza una función de zoom, se colocan los datos en una calculadora o se hace clic en un botón de "contacto", tenemos una pista semi-calificada. La mayoría de los que respondieron en general están interesados pero no pueden estar listos para comprar. El acto de responder, rara vez proviene de más de un 2% de las personas expuestas a la oferta, por lo tanto lo anteriormente mencionado son las claves que nos permiten aplicar un esfuerzo extra o TLC para impulsar una compra.

Al ver lo que las perspectivas hacen en el tiempo y en todas las plataformas, se puede triangular la intención de compra y la intensidad. Esto se aplica en particular a un alto valor, las compras consideradas como: los automóviles, los abarrotes, los diamantes, los bienes raíces. Funciona especialmente bien en el marketing B2B, donde el ciclo de compras es más largo y la toma de decisiones tiene más variables.

La clave es la segmentación por comportamiento en conjunto con datos, análisis y observaciones que conducen a las reglas de negocio para servir a los anuncios y el contenido. Es el pensamiento no es la automatización lo que importa. Conseguir las inferencias y algoritmos correctos nos ayuda a vender más cosas y más rápido que los más propensos a comprar. Si no lo hace, es sólo voyerismo.

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