Maniobras de Exploración con Connectif

La exploración en el ámbito digital resulta fundamental para entender a los visitantes y potenciar la experiencia en línea. En este artículo, investigaremos cómo el enfoque “data first” fortalece nuestras tácticas de investigación, permitiéndonos adquirir ideas significativas para mejorar nuestras campañas y la interacción con nuestros clientes.

Desde el proceso inicial de ideas hasta la segmentación precisa, descubriremos cómo emplear herramientas como Connectif para personalizar encuestas según el segmento de cliente y obtener resultados notables en el ámbito del comercio electrónico.

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¿Qué es Investigación?

Para ampliar el entendimiento de cualquier negocio digital y de sus visitantes o tipos de visitantes, las actividades de Investigación resultan muy efectivas para obtener ideas que mejoren la eficacia de nuestras acciones.

La “investigación” consiste en la recopilación, análisis e interpretación de datos relacionados con el desempeño y la experiencia de los visitantes. Este tipo de investigación es esencial para comprender mejor cómo se relacionan los visitantes con tu sitio web y cómo puedes mejorar su experiencia para alcanzar tus objetivos.

La investigación involucra diversas actividades, las cuales pueden abarcar:

Examen de datos: Esto implica recolectar y analizar datos pertinentes sobre la conducta de los visitantes en un sitio web o una aplicación móvil. Esto puede incluir información de análisis web, comotasas de rebote, permanencia en la página, trayectorias de navegación, etc.
Estudio de usuarios: Entender las necesidades, deseos, motivaciones y comportamientos de los usuarios. Este proceso puede implicar llevar a cabo encuestas, entrevistas, grupos focales y análisis de datos demográficos y psicográficos.
Análisis de la competencia: Revisar las acciones de otros competidores en el mercado puede ofrecer ideas y referencias importantes para mejorar la eficacia de un sitio web o una aplicación móvil.
Experimentos y pruebas: Realizar pruebas y experimentos controlados es fundamental en la investigación de CRO. Esto incluye pruebas A/B, pruebas multivariables, pruebas de usabilidad y más, con el propósito de evaluar distintas variantes de elementos de diseño, contenido y funcionalidad para determinar qué cambios generan una mayor tasa de conversión.

Análisis cualitativo y cuantitativo: Es esencial combinar tanto el análisis cualitativo como el cuantitativo. Esto implica no solo revisar los números y datos, sino también comprender las razones detrás de los comportamientos de los usuarios a través de investigaciones cualitativas.

Importancia del «data first» y sus beneficios

En este artículo, examinaremos un tema fundamental que está cambiando la manera en que las marcas se conectan con sus audiencias: el enfoque «data-first».

Hoy en día, enviar correos electrónicos genéricos no es suficiente para destacar en la saturada bandeja de entrada de tus clientes. Por ello, el enfoque data-first se ha vuelto crucial para optimizar la efectividad de tus campañas.

Desde la recolección y análisis de datos hasta la implementación de estrategias personalizadas, exploraremos cómo este enfoque puede permitir a las marcas ofrecer mensajes más pertinentes y significativos a su audiencia.

Aquí tienes algunos beneficios clave de la investigación:

Comprensión del usuario: entender más a fondo a los usuarios, incluyendo sus necesidades, deseos, comportamientos y desafíos. Esto permite desarrollar estrategias y tácticas más alineadas con las expectativas y preferencias de los usuarios, lo que a su vez puede incrementar las conversiones.
Facilitar la segmentación que enriquece nuestra base de datos (y el potencial de nuestras acciones)
Identificación de áreas problemáticas: A través de la investigación, es más fácil identificar las áreas problemáticas en el proceso de conversión, como formularios complicados, páginas de destino confusas o errores técnicos.
Mejora del embudo de conversión: Al comprender mejor el comportamiento de los usuarios en cada etapa del embudo de conversión, es posible detectar áreas donde se pueden realizar mejoras para incrementar la tasa de conversión.

Proceso de generación de ideas

Es provechoso plantearse en ambos sentidos, ya que así surgirán más y mejores acciones, es decir, pensar en qué queremos aprender y luego, reflexionar sobre cuál debe ser el segmento al que dirigir dicha acción y viceversa, definir los segmentos posibles y considerar cómo abordarlos.

Establecer objetivos claros: Antes de iniciar tuinvestigación, asegúrese de establecer metas claras y específicas. ¿Qué le gustaría descubrir acerca de sus usuarios? ¿Qué áreas de mejora o problemas desea abordar en su página web?

Divida a sus usuarios en segmentos: dividir a sus usuarios le permitirá comprender mejor sus necesidades y comportamientos. Utilice RFM u otro tipo de segmentación dentro de nuestra base de datos o de las diferentes secciones del sitio web), y luego piense en qué quisiera averiguar o aprender de estos segmentos, para poder diseñar mejores acciones para cada uno de ellos.

Recomendaciones generales

Transparencia y claridad: Antes de que los usuarios completen la encuesta, es esencial explicar claramente el propósito de la misma, cómo se utilizarán sus respuestas y cualquier política de privacidad relacionada para aumentar la confianza del usuario y su disposición a participar.
Brevedad y concisión: Dado que los usuarios tienen una atención limitada, es crucial mantener las encuestas cortas y concisas, reduciendo el número de preguntas y utilizando un lenguaje claro y directo.
Obtención de información de contacto: Se recomienda pedir información de contacto, como dirección de correo electrónico o número de teléfono, para mejorar la precisión del emparejamiento de respuestas y facilitar el seguimiento con los encuestados si fuera necesario.
Tipo de preguntas: Se sugiere emplear preguntas cerradas al buscar datos rápidos, por ejemplo para propuestas de valor o la priorización de problemas. Estas preguntas simplifican el análisis de datos, pero pueden no ser óptimas para descubrir nuevas ideas o problemas no identificados previamente. Por otro lado, las preguntas abiertas son más adecuadas para recolectar ideas y problemas no identificados previamente, aunque su análisis puede ser más complejo al no poder obtener estadísticas claras.
Combinación de preguntas: Una alternativa que combina lo mejor de ambos tipos de preguntas son las preguntas con respuestas cerradas y una opción adicional de “Otros” que permita respuestas abiertas. Esto facilita la generación de estadísticas aprovechando las respuestas abiertas para descubrir nuevas problemáticas.
Seguimiento con preguntas abiertas: Después de hacer preguntas generales, se aconseja incluir preguntas abiertas que permitan a los encuestados expresar opiniones más detalladas.
Incentivos y lanzamiento: Es fundamental definir qué incentivos se ofrecerán y cómo se lanzará la encuesta. Los incentivos relacionados con compras pueden mejorar la calidad del tráfico y las conversiones, mientras que los regalos pueden atraer un mayor número de clientes potenciales, aunque de menor calidad.
Acción basada en descubrimientos: Se recomienda tomar medidas concretas basadas en los descubrimientos de la encuesta, implementando cambios en la página web para abordar los problemas identificados y mejorar la experiencia del usuario.
Preguntas específicas y pertinentes: Cada pregunta de la encuesta debe ser clara, específica y relevante para los objetivos de la investigación, evitando preguntas ambiguas que puedan generar respuestas poco claras.
Ubicación de la encuesta: Considere si la encuesta debe ser en línea o por correo electrónico.
Personalización según el contexto: Adapte el contenido de la encuesta según el contexto del usuario y su actividad en la página web para obtener información relevante y útil.
Agradecimiento y reconocimiento: Al finalizar la encuesta, agradezca a los usuarios por su participación y reconozca el tiempo dedicado en completarla para fomentar una relación positiva con ellos.
Supervisión constante: Mientras la encuesta esté activa en el sitio web, vigila regularmente la tasa de participación y realiza ajustes si es necesario para mejorarla, experimentando con diferentes ubicaciones o mensajes para promocionar la encuesta.

La Segmentación, un Aspecto Clave en Research

La segmentación en el research es esencial porque te ayuda a entender mejor las necesidades, preferencias y comportamientos específicos de diversos grupos de usuarios. Algunos tipos habituales de segmentos de usuarios que puedes considerar para tu research son:

Divide según tu RFM: Se recomienda crear divisiones basadas en un análisis RFM previamente realizado para determinar a cuáles divisiones deseas dirigirte más y cómo hacerlo dependiendo de su estado. En este artículo sobre cómo revisar la base de datos se explica cómo identificar los distintos segmentos.
Requerimientos y metas: Clasifica a los usuarios según sus necesidades y metas específicas que intentan satisfacer con tu producto o servicio. Esto te permite comprender mejor cómo puedes abordar sus necesidades y solucionar sus problemas de forma efectiva. Por ejemplo, si tienes varios productos orientados a resolver distintos problemas como en el ámbito de la belleza, puedes categorizarlos por problemas como manchas, tipo de piel, etc.

Al dividir a tus usuarios en distintos grupos, obtienes una comprensión más detallada y profunda de sus características y comportamientos, lo que te permite personalizar tus enfoques y estrategias para atender mejor sus necesidades y mejorar su experiencia con tu producto o servicio.

¿Cómo Realizar Research con Connectif?

Llevar a cabo encuestas en el eCommerce es crucial para entender a nuestros usuarios y descubrir áreas de oportunidad, lo que contribuye significativamente a mejorar la experiencia del usuario. Sin embargo, para maximizar el impacto de estas encuestas, es vital adoptar una estrategia data-first. Al recolectar y analizar datos relevantes sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes, podemos contextualizar las respuestas de las encuestas y obtener ideas más profundas. De este modo, podemos identificar no solo las debilidades, sino también las oportunidades de mejora que impulsen la satisfacción del cliente y, en última instancia, el éxito del eCommerce. Aquí se presentan algunos beneficios clave.

Opiniones directas: Las encuestas ofrecen un medio directo para que los clientes expresen sus opiniones y comentarios sobre la experiencia de compra en línea.
Personalización: Gracias a datos recopilados de encuestas, es posible personalizar las experiencias de compra y adaptarlas a las preferencias individuales de los clientes. Por ejemplo, segmentando cada comunicación según los intereses específicos del usuario.
Identificación de debilidades: Al analizar los resultados de las encuestas, se pueden identificar áreas de mejora y tomar medidas para optimizar la experiencia del usuario. Por ejemplo, evaluando la experiencia del usuario en diferentes etapas del embudo, como el proceso de compra. Se puede analizar desde los motivos de abandono del carrito, si hay algún problema técnico como el código de descuento que no se aplica correctamente, o gastos inesperados. Todos estos insights son valiosos para mejorar el proceso y optimizarlo.
Fidelización de clientes:Al evidenciar la apreciación de las opiniones de los clientes y aplicar medidas conforme a sus comentarios, se consolida la relación con ellos y se fomenta la lealtad hacia la marca.

Existen diversas maneras de abordar la investigación con Connectif:

Encuestas por correo electrónico

Por ejemplo, enviando diferentes tipos de correos electrónicos según el segmento, ajustando las preguntas a cada categoría de segmento dentro del RFM, con el fin de comprender a aquellos que llevan tiempo sin hacer una compra o que han dejado de comprar, ya sea debido a la competencia, el precio, etc. Algunos ejemplos de segmentos a los que dirigir estas comunicaciones podrían ser:

Clientes habituales (por ejemplo: Campeones, es decir, clientes con múltiples compras en el comercio electrónico)
Compradores inactivos durante un período (por ejemplo: Segmento “Hibernando”)
Usuarios registrados sin compras

Usuarios que han realizado una acción específica (por ejemplo: visita a la sección de “financiación”, “programa de fidelización”…) para extraer información sobre secciones o áreas del sitio web que se desean optimizar o para analizar qué es lo más relevante para los usuarios.

Para este tipo de correos electrónicos, se recomienda utilizar herramientas como Typeform, que permiten dirigir a los usuarios para completar la encuesta, tanto por la experiencia del usuario y la personalización de la plataforma, como para la extracción y análisis de los datos. Además, recientemente han incorporado funcionalidades de inteligencia artificial que facilitan la creación rápida de formularios.

Encuestas en el sitio web

Con este tipo de encuestas, se pueden personalizar tanto los formularios como los puntos del sitio web donde se muestran según sea necesario. Algunos ejemplos de encuestas incluirían:

A usuarios que visitan una página específica, por ejemplo, para conocer su opinión sobre un producto publicado en esa página o sobre el punto específico del sitio web en el que se encuentran.
A usuarios que realizan una acción concreta, por ejemplo, después de un período de inactividad o al seleccionar una parte específica del sitio web.
A usuarios con intención de salida, para comprender la razón de la salida.
A usuarios tras confirmar una compra. En este punto, resulta interesante ya que no agrega fricción en el embudo de conversión.

Ejemplos de Investigación con Connectif

Encuestas de valoración

Este sería un caso de flujo de encuesta de valoración con múltiples preguntas, cuando un usuario ha completado una compra y se encuentra en la página de confirmación.

En primer lugar, se define la página para mostrar el primer paso de la encuesta, y luego, dado que hay varios pasos dentro de la misma, se crean diversos nodos donde se presentará la siguiente pregunta según el orden establecido.

EnEn esta situación, empleamos tres procedimientos distintos tanto para evaluar a nivel de puntuación total la vivencia de compra y que sea un valor numérico, así como dos interrogantes abiertas donde el examen es algo más complicado de manera general, pero nos posibilita comprender mejor la percepción del usuario.

Dentro de Connectif, puedes hallar este modelo de workflow para ajustarlo a tu estrategia.

Dependiendo de la calificación, podemos generar segmentos distintos y dirigirnos hacia los que posean una valoración más baja. Por ejemplo, aquellos que estén por debajo de 4, revisar las respuestas más frecuentes y agradecer sus opiniones para mejorar. Si varios concuerdan en un mismo asunto, como por ejemplo, plazos de entrega muy dilatados, ajustar el mensaje para explicar el motivo, sugerir opciones de envío más rápidas si es viable.

Para este tipo de evaluación, en lo que respecta a la interacción con la puntuación según la valoración, se pueden incluir automáticamente en segmentos diversos; no obstante, para el análisis de las respuestas lo más recomendable es exportarlo en un documento y ordenar la información por tipos de respuestas e insights. Una vez que se haya trabajado la base de datos, crear segmentos estáticos dentro de Connectif.

Encuestas Exit Intent en el proceso de compra

Otro ejemplo sería cuando un usuario se encuentra en el proceso de compra y está a punto de abandonar la página. Para esto, configuramos en el workflow que, en la página de pedido, si el usuario tiene intenciones de abandonar, aparezca un pop-up lateral donde se le consulte si algo le ha impedido completar la compra.

De esta manera podemos identificar si existe algún patrón común en aquellos usuarios que están abandonando, como por ejemplo, inconvenientes con algún aspecto del proceso de compra como podría ser una funcionalidad que no esté operativa correctamente al avanzar en el proceso, que no se aplique el código de descuento o problemas con el precio, como podrían ser costos inesperados.

En este workflow específico, identificamos algunos usuarios que mencionaron tener complicaciones con el código de descuento. Una vez detectado este patrón, podemos contactar con ellos lo más pronto posible enviándoles el código correcto y solucionar el origen del problema.

Para aquellos usuarios cuyo motivo de abandono pudo haber sido el precio, podemos enviarles un código exclusivo de descuento, dependiendo del monto del carrito, para que vuelvan a efectuar la compra. También es importante valorar, si este es un problema recurrente, analizar los productos de la competencia por si no estamos siendo competitivos en precio.