Connectif se destaca por su compromiso activo con la retroalimentación de su comunidad. El equipo de Connectif continúa desarrollando mejoras de manera constante y perfeccionando una herramienta que está ganando terreno entre los líderes del Marketing Automation.
Sin embargo, la más reciente actualización de la plataforma es particularmente significativa, dado que sabemos que han invertido mucho tiempo en su desarrollo y que muchas de sus funciones eran altamente anticipadas por sus usuarios.
Tabla de contenidos
La Utilización del Big Data en la Toma de Decisiones
A pesar de ser una de las principales herramientas del mercado para la automatización de marketing, la visualización y el análisis de datos no eran puntos fuertes de Connectif. Por esta razón, esta actualización se enfoca tanto en la visualización como en la exportación y el análisis de datos.
El propósito de esta nueva actualización es el aprovechamiento de la información para mejorar las decisiones empresariales. Connectif recopila y almacena datos valiosos sobre las interacciones en nuestro sitio web, lo cual no solo nos ayudará a crear y optimizar flujos de trabajo, sino que también nos orientará en nuestras decisiones estratégicas de negocios.
Las nuevas funciones añadidas en esta actualización, orientadas al enfoque basado en datos, incluyen:
- Exploración de Datos
- Análisis y Segmentación RFM
- Segmentos Dinámicos Avanzados
- Nuevas Características Automatizadas del Contacto
Exploración de Datos
Creación de reportes personalizados
Este es uno de los aspectos más solicitados. Gracias al nuevo Explorador de Datos ahora podemos generar diversos reportes combinando una amplia gama de métricas y dimensiones relacionadas con los contactos, compras, productos, flujos de trabajo…
Hasta ahora, para analizar las métricas más relevantes de cada flujo de trabajo era necesario acceder a él e ir revisando detalladamente las métricas de rendimiento de cada acción. Esto dificultaba la creación de un informe preciso para comparar y ver la evolución de diferentes acciones en un periodo de tiempo con métricas exactas.
Ahora contamos con la capacidad de crear un informe, seleccionar el nombre del flujo de trabajo como dimensión y agregar métricas de rendimiento como envíos, aperturas, cancelaciones, clics, tasa de conversión, etc. De esta manera, en un solo informe podemos visualizar el rendimiento de todos los flujos durante el periodo de tiempo elegido. Algunos ejemplos de informes de rendimiento de nuestros flujos de trabajo que podemos generar son:
- Reporte de desempeño de correos electrónicos: UTM, tipo de correo, flujo de trabajo, envíos, aperturas, cancelaciones, clics, rebotes…
- Reporte de desempeño de notificaciones push: flujo de trabajo, UTM, envíos, aperturas, clics…
- Reporte de desempeño de SMS: flujos de trabajo, nombre, envíos, tasa de conversión
- Reporte de desempeño de contenido web: tipo, flujo de trabajo, aperturas, clics, tasa de conversión…
Pero como mencionamos anteriormente, no se limita solo a la información de los flujos de trabajo de Connectif, ya que podemos evaluar el desempeño global de nuestras acciones con otras métricas no asociadas. Por ejemplo:
- Reporte de compradores recurrentes vs nuevos: podemos generar un informe que muestre mes a mes el volumen y el porcentaje de compradores nuevos frente a recurrentes. Esto es crucial para observar la evolución mensual de todas nuestras acciones de fidelización.
- Reporte de volumen de visitas y compras por marca de producto: podemos ver el volumen de productos comprados por marca y separar estos datos entre nuevos y recurrentes. De esta manera, podemos identificar tendencias de compra respecto a distintas marcas o productos.
Exportación de reportes en Connectif
Los reportes generados en el Explorador de Datos pueden ser descargados en formato CSV, lo que brinda mucha flexibilidad para luego trabajar y visualizar los datos en herramientas como Google Sheets y Data Studio.
Aunque aún falta la integración con Data Studio que nos permita alimentar un tablero completamente personalizado en tiempo real, ahora tenemos la opción de descargar periódicamente esos datos y llevarlos a un archivo maestro con todo el histórico, algo que resulta.mucho más operativo que anteriormente.
Ventajas y desventajas del Data Explorer
En lo que respecta a lo que más nos ha agradado:
- La opción de contar en un solo reporte con las métricas de rendimiento de todos los flujos para evaluar nuestra estrategia en Connectif.
- La capacidad de combinar numerosas dimensiones y métricas, lo que nos permite no solo evaluar el rendimiento de nuestras acciones en Connectif sino también el del negocio digital en general.
- La opción de crear distintos informes personalizados a nuestro gusto, pudiendo exportarlos fácilmente.
- En su totalidad, el cambio es significativo, y vamos a aprovechar toda la información que registra Connectif.
Lo que hemos extrañado:
- Poder personalizar un reporte con la dimensión «segmentos» y la métrica de contactos totales, de manera que podamos visualizar en una tabla el número de contactos en cada segmento en diferentes períodos para analizar el crecimiento de la base de datos.
- Aunque la visualización y exportación han mejorado considerablemente, nos encantaría contar con un conector de Data Studio.
Análisis RFM
Un método de análisis y segmentación RFM considera la recencia, la frecuencia y el valor monetario de los contactos para asignarles una puntuación y poder crear segmentos basados en esas puntuaciones. En el blog de ICRONO hemos tratado este tema en nuestro artículo sobre una efectiva segmentación de una base de datos.
En ICRONO siempre realizamos un análisis RFM al iniciar un proyecto de automatización, para comprender la situación de la base de datos de compradores. Es un método muy eficaz tanto para analizar como para segmentar y plantear acciones específicas para cada uno de los grupos generados.
Modelo RFM implementado en Connectif
Connectif ha incorporado un modelo RFM que genera una serie de segmentos que se convierten en palancas accionables, tales como: recurrentes, campeones, fieles, nuevos…hasta un total de 11 grupos.
Es un gran avance poder disponer de un modelo RFM creado automáticamente. Anteriormente, era necesario crear campos personalizados, generar segmentos dinámicos para cada micro segmento puntuado y luego agruparlos en los segmentos principales a través de un flujo de actualización regular.
El modelo RFM implementado en Connectif asigna 1, 2, 3, 4 o 5 puntos a cada una de las variables. Para realizar la asignación de las puntuaciones de cada variable, ordena la base de datos según el valor de cada una (tiempo de la última compra, total de compras e importe total gastado), divide la base de datos en 5 partes iguales y asigna las puntuaciones.
En ICRONO aplicamos un enfoque distinto, ya que no creamos 5 conjuntos iguales al asignar los puntos.
En el modelo RFM que implementamos en ICRONO, asignamos la puntuación de la siguiente manera, partiendo de la frecuencia de compra:
- 1 compra = 1 punto
- 2 compras = 2 puntos
- 3 compras = 3 puntos
- 4 compras = 4 puntos
- 5 o más compras = 5 puntos
Supongamos una distribución de frecuencia en una base de datos con 100 contactos: 50 contactos con 1 compra, 20 con 2 compras, 15 con 3 compras, 10 con 4 compras y 5 con 5 compras.
- 50% de la base de datos = 1 punto
- 20% de la base de datos = 2 puntos
- 15% de la base de datos = 3 puntos
- 10% de la base de datos = 4 puntos
- 5% de la base de datos = 5 puntos
A diferencia, el modelo de Connectif es lineal, representando cada puntuación en la base de datos con un 20%.
- 20% de la base de datos = 1 punto
- 20% de la base de datos = 2 puntos
- 20% de la base de datos = 3 puntos
- 20% de la base de datos = 4 puntos
- 20% de la base de datos = 5 puntos
Esto conlleva que en bases de datos pequeñas, como en el ejemplo anterior, los contactos con una sola compra recibirán diferentes puntuaciones en frecuencia. Esto se debe a que si estos representan el 50% de la base de datos, algunos obtendrán 3 puntos, otros 2 y otros solo 1, a pesar de tener el mismo volumen de compras.
Pros y contras del RFM
Lo que más nos agrada es:
- Contar con una segmentación basada en el modelo RFM de forma automática, sin necesidad de flujos de trabajo ni cálculos.
- Incluir segmentos y variables RFM en los nuevos informes del Data Explorer.
- Visualizar el segmento RFM en el perfil de contacto.
Lo que extrañamos es:
- Poder personalizar nuestras propias puntuaciones, definiendo los valores para cada puntuación según el negocio digital.
Nuevos segmentos dinámicos plus
Con los nuevos segmentos dinámicos plus, se ha incorporado una función que nos entusiasma. Ahora podemos utilizar condiciones no acumulativas, lo que nos permite agrupar 3 variables y que el contacto entre en la agrupación al cumplir solo una de ellas. Antes podíamos lograr esto mediante flujos de trabajo, pero no con segmentos dinámicos, donde todas las condiciones debían cumplirse para que el contacto se agregara a la agrupación.
Gracias a esta característica, podemos, por ejemplo, …
Generar conjuntos más amplios dentro de los segmentos creados en RFM y ser capaz de establecer una clasificación que incluya a aquellos ubicados en fieles o en campeones. Lo mismo aplica para aquellos en situación de hibernación, riesgo o disminución. De esta forma, si no se cuenta con suficiente operatividad (o un volumen adecuado de contactos) para distintas comunicaciones por cada uno de los 11 segmentos propuestos en el RFM, es posible agruparlos en 3 o 4 segmentos más generales.
Nuevos campos del contacto
Se han añadido nuevos campos automáticos de contacto, específicamente: fecha inicial de compra, promedio de compra por pedido y gasto total realizado. Así como las calificaciones de recencia, frecuencia y valor monetario.
Este cambio también nos parece muy positivo. Hasta ahora, para obtener el dato del gasto total realizado, era necesario establecer un flujo de trabajo que sumara el monto de cada compra a un campo personalizado creado para almacenar la información del gasto total. El hecho de que ahora sea un campo calculado automáticamente resulta extremadamente útil.
Como sugerencia, quizás extrañamos un poco el campo «días desde la última compra», el cual, al igual que ocurría con el gasto total por contacto, lo implementábamos como un campo personalizado alimentado por un flujo de trabajo.
Además, consideramos acertada la inclusión del segmento RFM en los datos del perfil de cada contacto, lo cual facilita la identificación visual del grupo de valor al que pertenece.
Conclusiones
Connectif se afianza como una de las herramientas más potentes en el ámbito de Automatización de Marketing para eCommerce. A partir de ahora, podemos tomar decisiones mucho más fundamentadas en los datos y medir de manera más eficiente el impacto de las acciones llevadas a cabo desde la plataforma.
En ICRONO contamos con un equipo especializado en Automatización de Marketing y estamos enfocados en Connectif. Si has llegado hasta aquí, seguramente podemos brindarte nuestra ayuda.
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