Uno de los puntos clave en cualquier estrategia de un proyecto online o digital son los puntos de contacto con el “viaje” que realizan nuestros usuarios para transformarse en nuestros clientes, lo que conocemos como Customer Decision Journey.
Los puntos de contacto con el Customer Decision Journey definirán nuestras métricas para evaluar las fuentes de atribución. Al fin y al cabo, no queremos tener muchos usuarios en nuestro sitio web, sino tener a muchos clientes. Como todo, debemos huir de la cantidad y buscar la calidad: el usuario que sólo nos importa es el usuario que convierte. Para ello, debemos interactuar con él en los momentos adecuados dónde sea necesario, por lo que identificar y entender la combinación de eventos que influyen en la decisión de un usuario para transformarse en cliente, son claves en el entorno de sobre información en el que navegamos.
Los consumidores, en general, atravesamos 5 etapas, variando en duración e importancia:
- Iniciación
- Investigación
- Comparación
- Transacción
- Experiencia
El éxito de nuestro modelo de estrategia digital dependerá de qué forma, de qué manera, pero sobretodo, en qué momento, impactamos al usuario con un éxito del 100% de transformarse en cliente. En cada etapa los consumidores nos comportamos de forma distinta, también definimos un Customer Decision Journey distinto en función de lo que queremos comprar.
Una investigación de Bing Ads, orientada a la mejor comprensión del Customer Decision Journey nos compara dos factores determinantes para cada compra: frecuencia de la compra y el coste potencial de fracaso.
Con el ejemplo, el gráfico nos ayuda a comprender el viaje de nuestros clientes. Frecuencias de compras altas, con costes de fracaso altos condicionan a los usuarios a tomarse en serio el “viaje” (viajes concienciados). Por el contrario, frecuencias de compras bajas, con costes bajos de fracaso, hacen que los usuarios se tomen el proceso más a la ligera (viajes impulsivos).
Entonces, ¿cómo puedo conocer el momento de cada cliente para vender más?
Debemos conocer a nuestros clientes y su comportamiento para desarrollar toda la estrategia de comunicación online alrededor suyo, y encontrar el momento adecuado en el que el contacto con el cliente sea un contacto de éxito, que le guíe hasta una compra. De aquí la importancia de las predicciones de los modelos de atribución basados en algoritmos de inteligencia que nos permiten actuar en el momento adecuado, en el que el cliente tiene esa necesidad que nosotros podemos satisfacer. En 2015 ya publicamos la conferencia que dimos sobre personalización de la experiencia individualizada, un año y medio más tarde ya empezamos a ver modelos que dan solución a las personalizaciones de experiencias.
Podemos anticiparnos a la necesidad del cliente teniendo en cuenta más datos, muchos más datos, con explotación de BigData podemos anticiparnos a sus decisiones.
Desde hace unos años tenemos la tecnología necesaria para usar algoritmos de inteligencia que no sólo predigan modelos de atribución basados en las estadísticas de usuarios pasados, sino que podemos ir más allá. Podemos anticiparnos a la necesidad del cliente teniendo en cuenta más datos, muchos más datos, con explotación de BigData podemos anticiparnos a sus decisiones.
En las pasadas elecciones presidenciales de EEUU, ya vimos la predicción del resultado por parte del algoritmo MogIA. Más recientemente, Google ha lanzado la app "Quick Draw", basado en reconocimiento de dibujos, inteligencia artificial y aprendizaje pero más allá de decisiones políticas y dibujos para pasar el rato, los algoritmos de inteligencia artificial, ayudados mediante aprendizaje (Machine Learning), nos abrirán las puertas de una nueva revolución en el Marketing Digital. ¿Pero eso sí, a qué precio?
Google está iniciando la fase de personalización absoluta de la plataforma para tener un Google individual para cada persona, monitorizándonos a cada momento para aprender de nuestro comportamiento en qué momento tenemos necesidad de comprar. No busquemos complots de control de masas, Google está en éste mundo para ganar dinero, como todas las empresas, y tiene la posibilidad de poder ofrecer a sus anunciantes, usuarios que sabe del cierto que serán clientes. ¿A caso no invertirías para anunciarte en el momento preciso sabiendo que el 100% de los usuarios impactados se transformarían en ventas?
Referencias:
http://searchengineland.com/new-insights-customer-decision-journey-253464
https://www.searchenginejournal.com/googles-virtual-assistant-deliver-personalized-results/170551/