Durante años, los profesionales han tenido que luchar contra la creciente ineficacia de las técnicas convencionales offline. Los especialistas del marketing online se acomodaron al ver el rápido crecimiento y la aceptación de sus “nuevos” medios de comunicación. Sin embargo, el online ya no es un medio “nuevo”, y los profesionales de este sector han empezado a enfrentarse a muchos de los problemas a los que sus colegas de offline ya se han enfrentado. Están encontrando síntomas como la disminución de las tasas de correo electrónico abiertos, la creciente competencia en palabras clave de búsqueda, lo que ha impulsado los costes o la reducción de los márgenes en e-commerce causada por los motores de comparativas de compra online.
Los responsables de Marketing reconocen que el aumento en la relevancia y el oportunismo de sus mensajes puede ayudar a combatir estas tendencias. Llámenlo “personalización” o “behavioral targeting”, la idea subyacente es la misma: cuando se presenta el mensaje correcto a la persona idónea en el momento adecuado a través del canal ideal, es mucho más probable que se oiga, y se actúe en consecuencia.
Es una gran visión. Pero ¿cómo pueden los marketinianos aprender lo suficiente acerca de los clientes individuales para predecir qué mensajes se perciben como más relevantes? El análisis web proporciona una incomparable y nueva oportunidad. Convencionalmente, los profesionales del marketing utilizan el análisis web a nivel agregado. Este uso trata de informar sobre los resultados de sus páginas web y publicidad online, para así poder ajustar sus esfuerzos y mejorar los resultados. Ésta es una aplicación muy útil que puede ofrecer un excelente retorno de la inversión. Sin embargo, se puede estar desperdiciando una gran oportunidad si no se aprovecha el potencial del análisis web como una fuente rica de conocimiento sobre las perspectivas de comportamiento individual de clientes y potenciales. Utilizado de esta manera, el análisis web puede desempeñar un papel mucho
más directo en la participación de los clientes, la mejora de las experiencias del cliente y el aumento de las ventas, permitiendo a las empresas una profunda personalización de sus comunicaciones e interacciones.
La analítica web individual permite aumentar el valor individualizado del análisis web. No es una mera teoría: muchas empresas ya la están aplicando para mejorar su rendimiento y rentabilidad del marketing. Amazon, que durante mucho tiempo ha hecho uso de datos web sobre el comportamiento de sus consumidores para hacer recomendaciones de producto, es uno de los ejemplos más conocidos. Otro ejemplo. eBay proporciona sugerencias personalizadas de elementos disponibles en los que los comerciantes también pueden estar interesados, basándose en las recientes búsquedas, ofertas y compras a las que ha accedido. Esta característica ha llevado a importantes aumentos en cuanto a porcentajes de clics.
La identificación de qué oportunidades buscar en el caso de la analítica web individual puede desvelar información con la que se pueden llevar a cabo acciones hacia clientes futuros y existentes. Por ejemplo:
- Las preferencias personales o interés en su producto habitual en el caso de individuos.
- Dónde se sitúa el consumidor en el ciclo de venta.
- Cuándo son más susceptibles de ser persuadidos o convertidos.
- Cuándo se deben realizar acciones para retenerlos.
- Qué ofertas serán recibidas como relevantes y persuasivas.
- Cuánto está dispuesto a gastarse cada individuo.
Se puede transformar esta información en iniciativas de marketing en cada fase del ciclo de vida del consumidor. Los canales a través de los cuales se desarrollarán estas iniciativas (página web, e-mail, offline, etc.) dependerán del nivel de registro de cada usuario. Desde el internauta anónimo al cliente registrado y conocido.
