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Decisiones basadas en datos: la clave del éxito de la venta online

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Los mega eventos masivos de ventas online, como el recientemente finalizado en Argentina HotSale, el Black Friday, el Buen Fin en México o el CyberMonday, convocan a una enorme cantidad de marcas de todo tipo que buscan captar a un consumidor ávido de descuentos y ofertas especiales.

Sin embargo, este tipo de iniciativas presentan enormes desafíos a las empresas que no deben desatenderse: en ocasiones se cometen errores que llevan al fracaso y el desaprovechamiento de estos eventos. Por ello, si se quieren aprovechar al máximo los beneficios de este tipo de acontecimientos, la planificación es la llave del éxito.

  • Anticipación: para eso, los datos son una herramienta indispensable. Conocer el comportamiento de los usuarios en el sitio web o app nos permite planear y ofrecer una experiencia más eficaz y orientada a la conversión. ¿Cuál es la landing page adecuada para cada audiencia? ¿Desde qué landing pages ingresan los usuarios y qué tasa de conversión alcanza cada una? ¿Cuáles son las áreas y botones de mayor interacción y visualización, a fin de destacar los productos más buscados y de mayor rentabilidad? Son algunas de las preguntas que debemos hacernos para desarrollar una estrategia que se enfoque eficazmente en nuestros objetivos.
  • Identificación de buenas prácticas para optimizar la tasa de conversión: por ejemplo, cuáles de los banners promocionales son más atractivos y obtienen mejores resultados; o qué incentivos, además de los descuentos o promociones ofrecidas, impulsan las compras (tal como pueden ser los obsequios o envíos gratis).
  • Eliminación de fricciones para reducir tasas de abandono: supone analizar y optimizar cada uno de los pasos en el embudo de conversión en los que hay una mayor tasa de abandono, tales como errores en validación de envío de formularios, problemas de log in, tiempos extendidos en lo que respecta a la carga de páginas, entre otros.
  • Diseño de la oferta de producto y estrategias de precio, descuento y cupones: por ejemplo, analizar las combinaciones de productos más habituales en el carrito para crear sets de productos con descuento promocional y hasta recomendaciones personalizadas. También, analizar los cupones más utilizados para identificar los incentivos de mayor valoración de los clientes.
  • Garantizar las mejores condiciones para la captación de 1st party data (datos de primera mano): con el objetivo de aprovechar el flujo de usuarios previo y durante el evento y poder ampliar las audiencias, de cara a futuras campañas.

El seguimiento durante el evento en sí es también un eje muy importante. Este, debe focalizarse en dos aspectos. Uno de ellos es el desarrollo de tableros que permitan acceder a en tiempo real al flujo de usuarios en el sitio, su comportamiento y las conversiones alcanzadas. Por otra parte, el segundo consiste en recoger insights con recomendaciones de aplicación rápida para mejorar la tasa de conversión.

Los especialistas en Business Intelligence deben realizar análisis diarios de los datos que se obtienen con el objetivo encontrar oportunidades de optimizar las transacciones, como, por ejemplo, al remover un producto de bajo rendimiento de una posición con alta visibilidad, destacar productos de alto rendimiento y rentabilidad, pausar banners promocionales con baja tasa de clicks o desviar el tráfico hacia landing pages más efectivas.

El final de cada uno de estos eventos sin duda deja aprendizajes que deben aplicarse para futuras acciones, corrigiendo los posibles errores y replicando buenas prácticas.

Sin embargo, en todas estas acciones detalladas anteriormente, lo fundamental es tomar decisiones basadas en los datos. Las métricas relevadas evitarán repetir desaciertos a futuro y, lo que es más importante, brindarán la capacidad de reaccionar durante los eventos, permitiendo realizar la mayor cantidad de optimizaciones posibles en tiempo real, potenciando la eficacia, y, por lo tanto, los mejores resultados.

(*) Silvana Schiraldi, Growth Business Regional Lead de CSA Latam

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