Data Management for High Customer Engagement
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Este documento describe cómo las empresas pueden pasar de un modelo de datos convencional a uno basado en el comportamiento para mejorar el compromiso de los clientes. Explica la importancia de transformar, calificar y tratar los datos, realizar segmentación dinámica y listas automáticas, gestionar el ciclo de vida de los leads, utilizar un motor de recomendaciones multicanal y aprender continuamente para optimizar el modelo de datos. El objetivo final es mantener un alto compromiso de los clientes mediante el envío de contenido relevante de forma personalizada.
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- 3. Data Management www.intela.com 3 Data Management for High Customer Engagement – Omexpo 2013 ¿Qué es Data Management? La tecnología de Data Management nos permite a los profesionales del Marketing Online optimizar recursos y aumentar el rendimiento: • Automatizar, trackear, calificar, priorizar, medir, optimizar • Dar más valor a la data y no quemarla, aprender • Tratar los datos para poder sacar acciones de mejora
- 4. Índice de contenidos www.intela.com 4 Data Management for High Customer Engagement – Omexpo 2013 • Migración de un modelo convencional a un modelo comportamental • Transformación, calificación y tratamiento de los datos • Segmentación dinámica y listas automáticas • Path conversion y Lead Lifecycle Management • Motor de recomendación avanzado multicanal y multicampaña • Alimentación del modelo – Ongoing Refinement and Optimización
- 5. Convencional vs. Comportamental www.intela.com 5 Data Management for High Customer Engagement – Omexpo 2013 Modelo convencional
- 6. Convencional vs. Comportamental www.intela.com 6 Data Management for High Customer Engagement – Omexpo 2013 Modelo STD SEGMENTACION TARGETING DELIVERY
- 7. Necesitamos un cambio… www.intela.com 7 Data Management for High Customer Engagement – Omexpo 2013
- 8. Transformación, calificación y tratamiento de los datos www.intela.com 8 Data Management for High Customer Engagement – Omexpo 2013
- 9. Transformación, calificación y tratamiento de los datos www.intela.com 9 Data Management for High Customer Engagement – Omexpo 2013 Formulario Encuesta Leads WEB PAGES EMAIL WEB SMS PUSH LLAMADA
- 10. Segmentación dinámica y listas automáticas www.intela.com 10 Data Management for High Customer Engagement – Omexpo 2013 • Single customer view ends: el usuario es dinámico y su estado evoluciona • Se crean listados automáticos que incrementan el rendimiento • Optimización constante y proceso de aprendizaje Segmentar Listados MedirOptimizar Mejorar
- 11. Path conversion y Lead Lifecycle Management www.intela.com 11 Data Management for High Customer Engagement – Omexpo 2013
- 12. Motor de recomendación avanzado multicanal y multicampaña www.intela.com 12 Data Management for High Customer Engagement – Omexpo 2013 MOTOR recomendación ANÁLISIS y VALORACIÓN Acciones USUARIO Recomendación Ejemplo: campaña de suscripción a un periódico
- 13. Mantener el engagement www.intela.com 13 Data Management for High Customer Engagement – Omexpo 2013 Hacer que el cliente tenga un alto engagement 3 REGLAS • Contenido relevante mantiene engagement • Educar al lead y al motor: es un proceso de aprendizaje dual • Señales: observar el ciclo del lead dentro del proceso de acción y aprender
- 14. Alimentación del modelo – Ongoing Refinement and Optimización www.intela.com 14 Data Management for High Customer Engagement – Omexpo 2013 • PROCESO de aprendizaje • Alimentación A/M • Optimizar / Refinar • ALGORITMO: valores • Marketing Automation MA
- 15. Conclusiones www.intela.com 15 Data Management for High Customer Engagement – Omexpo 2013 • Hay que cambiar el modelo • Reducir envío de data y afinar los envíos • Engagement • Listados y segmentación automática • Motor de recomendación • Alimentación del modelo y valoración
Notas del editor
- Pasar de un modelo convencional de tratamiento de datos a un modelo comportamental es clave en la actualidad. Conectar todos los datos de nuestra empresa mejorando a su vez la experiencia del usuario nos ayuda a incrementar nuestros ingresos trabajando estrategias multicanal a largo plazo. En este camino la transformación del lead, su calificación y el tratamiento del mismo es esencial para construir un modelo con garantías. Aún así, no solo basta la teoría y una vez implementado un modelo comportamental es básico nutrirlo. Alimentar con información a nuestro motor de comportamiento es básico para que el sistema pueda ir aprendiendo y optimizarse de manera automática.
- Proceso STP: Segmentación, Targeting y Posicionamiento. Primerodividimos el mercado de consumidores, despuéshacemos target en un sector en base a suspreferencias, sucomportamiento de usuario y susintereses. Porúltimo, posicionamos al cliente ante unaoferta, producto, contenidoquees de suinterés y procedemos a contactarle en base al modelomásóptimo de contactopara el lead, bien sea un email, un banner, unallamada, etc
- ProcesoSTD: Segmentación, Targeting y Delivery. Primerodividimos el mercado de consumidores, despuéshacemos target en un sector en base a suspreferencias, sucomportamiento de usuario y susintereses. Porúltimo, posicionamos al cliente ante unaoferta, producto, contenidoquees de suinterés y procedemos a contactarle en base al modelomásóptimo de contactopara el lead, bien sea un email, un banner, unallamada, etc
- Es tiempo para un cambio. Cambiar de estrategia es clave cuando hablamos de rentabilizar la data de nuestra empresa. Sobre todo cuando hablamos de no quemar nuestra data, conseguir una mejor respuesta y ahorrar costes en recursos tanto humanos como digitales.
- En el modeloantiguo de funnel todoesunidireccional, todollevahaciaunaconversión. Ahora el modelo ha cambiado
- El tráficollega hasta la web, el usuarioinicia un recorrido en el que introduce susdatos, a través de unaencuesta se filtra al usuario y los leads pasan a sercontactados a través de distintoscanales.
- Proceso STP: Segmentación, Targeting y Posicionamiento. Primerodividimos el mercado de consumidores, despuéshacemos target en un sector en base a suspreferencias, sucomportamiento de usuario y susintereses. Porúltimo, posicionamos al cliente ante unaoferta, producto, contenidoquees de suinterés y procedemos a contactarle en base al modelomásóptimo de contactopara el lead, bien sea un email, un banner, unallamada, etc
- EL proceso se inicia con la fase de captura a través de varioscanales. Después se entra en un ciclo en el que se optimizatodo el proceso de vida del lead.
- Proceso STP: Segmentación, Targeting y Posicionamiento. Primerodividimos el mercado de consumidores, despuéshacemos target en un sector en base a suspreferencias, sucomportamiento de usuario y susintereses. Porúltimo, posicionamos al cliente ante unaoferta, producto, contenidoquees de suinterés y procedemos a contactarle en base al modelomásóptimo de contactopara el lead, bien sea un email, un banner, unallamada, etc
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