La importancia de poder establecer indicadores y desarrollar métricas que nos permitan mejorar los niveles de conversión en proyectos de e-commerce, se complementa con la capacidad para ejecutar prácticas que aprovechen los datos obtenidos, a fin de darle mayor claridad al proceso de compra, eliminando obstáculos y facilitando los procesos. Siempre con el foco puesto 100% en el cliente.

Veamos algunas medidas a tener en cuenta para incrementar los niveles de conversión en entornos de comercio electrónico B2B y B2C, aprovechando las capacidades que otorga el machine learning:

1. Identificar, clasificar y cualificar a clientes potenciales.
Una medición realizada por Invesp determinó que el 45% de los compradores en línea tienen más probabilidades de comprar en un sitio que ofrece recomendaciones personalizadas. Para lograrlo es preciso individualizar a los potenciales clientes, identificar sus intereses, conocer sus motivaciones de compra, detectar necesidades, clasificarlos, y cualificarlos de acuerdo a diversas variables. En este sentido, un reporte de Altman Vilandrie & Company reveló que calificación de leads aumenta las conversiones entre un 8 y 10%, y que la reevaluación de los mapas de clientes puede aumentar la conversión de 3 a 5%.

2. Desarrollar estrategias omnicanal.
La clave está en conocer en detalle los intereses de cada potencial cliente y no subestimar sus prioridades, evitando anteponer los deseos de una empresa a los de sus clientes:

• Como señalaba Louis Columbus en su artículo ‘Predicting The Future Of B2B E-Commerce’ publicado en la revista Forbes, los compradores B2B esperan una experiencia de cliente de alta calidad constante, en todos los canales, y son leales a las empresas que entregan la excelencia a diario.
• En tanto, la encuesta global sobre prioridades para directivos del sector de bienes de consumo 2016, ‘Enfocados en el cliente. El modelo de omninegocio’, desarrollada por KPMG, destaca la importancia del enfoque hipercentrado en el cliente para detectar la demanda en tiempo real a nivel granular, mediante el uso de datos avanzados y tecnologías inteligentes, ofreciendo productos y experiencias personalizadas cuándo, dónde y cómo los quiera el consumidor.

Además es preciso, tener en cuenta, como sostiene David Stangis (vicepresidente de Responsabilidad Corporativa y máximo responsable de sostenibilidad en Campbell Soup Company), que las preferencias de los consumidores cambian con mayor rapidez que la capacidad de respuesta de muchas grandes empresas.

3. Generar comunicaciones predictivas.
La utilización de datos obtenidos a partir de las interacciones realizadas por cada usuario en la plataforma de e-commerce y canales de marketing integrados, permite generar notificaciones push que impulsen la venta de determinados productos, teniendo en cuenta la información que se conoce de cada persona:

• Este tipo de comunicaciones pueden apoyarse en un sentido de oportunidad. Por ejemplo, en B2C sería un producto que escasea o sobre el que hay un gran interés; mientras que en B2B sería un producto que forma parte de los insumos que utiliza una empresa, pero que es muy demandado, difícil de conseguir en las cantidades requeridas, y en ese momento se encuentra en stock.
• O anticiparse a los intereses y necesidades del cliente, a partir de la información que se tiene de cada usuario. En B2C, si una persona está analizando diversas opciones de viaje y no se decide por ninguna, proponerle alguna oferta especial en destinos similares a los que frecuenta. En B2B, la plataforma podría anticiparse al momento en que una empresa presenta una mayor demanda de un determinado producto por razones estacionales, para realizarle una oferta en caso que compre volumen en forma anticipada, y así poder estoquearse.

El éxito de esta práctica está reflejado en Amazon, cuyo motor de recomendaciones es responsable del 35% de sus ventas.

4. Transferencias de leads estandarizadas.
Un estudio realizado por Altman Vilandrie & Company reveló que contar con un proceso estandarizado para transferir al área comercial a clientes potenciales identificados a través de acciones de marketing, aumentaría las tasas de conversión en un promedio del 13 al 17%. El informe señala que la coordinación de los equipos de marketing y ventas aumenta las tasas de conversión de seis a siete por ciento, en promedio.

5. Gestión de campañas Cross-Channel.
La capacidad de integrar datos aportados por clientes actuales y potenciales a través de los diversos canales, permite estructurar campañas personalizadas y 100% orientadas a mejorar las tasas de conversión. En este sentido, la plataforma Campaign Manager de OnDigital permite aumentar el ticket promedio, la frecuencia de conversión y la facturación por comercio electrónico, a través de un motor inteligente de campañas conectado a sus fuentes de datos y canales de comunicación, incrementando los niveles de conversión de empresas B2C y B2B.

Desde On Digital aportamos consultoría y tecnología para poder cumplir con los desafíos que plantea una gestión de e-commerce efectiva y aumentar las tasas conversión, maximizando sus esfuerzos de marketing.

Nuestros servicios incluyen setup a media, capacitación, prueba piloto, soporte local, Business Intelligence, Creatividad y consultoría KPI.

Consúltenos cómo podemos potenciar su negocio y mejorar sus tasas de conversión.