Etiqueta: marketing digital

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PERSONALIZACIÓN ONLINE DEL CONTENIDO.

En la actualidad, los datos de audiencias nos enfrentan a un gran desafío: cómo utilizarlos de manera tal que podamos personalizar los mensajes en cada uno de los micro momentos en que el consumidor entra en contacto con el concepto. Recientes estudios señalan que más del 76% de los clientes se incomoda al recibir contenido irrelevante. Los datos del usuario serán la base para mantener campañas focalizadas para clientes específicos. Las recomendaciones dinámicas de los contenidos más relevantes, para un visitante que no compró en el sitio web de la empresa, será la clave en el éxito de su estrategia de e-commerce y content marketing. Las empresas están utilizando las técnicas de aplicación de marketing móvil para crear una experiencia más personalizada para sus usuarios. Fundamental, además de la focalización de productos y ofertas, es concentrar todo contenido relevante en la relación cliente – marca y la recomendación de contenidos altamente segmentados (retargeting)[1].

Para lograr generar contenido altamente segmentado y adaptado a las necesidades del consumidor se hace imprescindible un profundo conocimiento de éste a través de la big data. Una encuesta al 8 de febrero de 2016 a 1.500 gerentes respecto de la pregunta ¿Cuáles actividades de marketing digital tendrán el mayor impacto comercial en 2016? La big data es sorprendentemente una de las tres primeras preferencias de respuesta, que incluye el conocimiento del mercado y el análisis predictivo, dado que estos dos aspectos son claves al momento de querer liderar el mercado.[2] La contribución de la personalización del contenido a partir de la big data generada por los consumidores está persiguiendo elevar los KPIs de ventas, rentabilidad y fidelización.

[1] Véase la definición de retargeting de Dan Hecht, “A Beginner’s Guide to Retargeting Ads”, Hubspot, Nov. 20, (2014). http://blog.hubspot.com/marketing/retargeting-campaigns-beginner-guide#sm.001j31luf1835d8xrdq1xj1pcivp0

[2] Con el fin de alcanzar un mayor conocimiento de la importancia de la big data, léase a Dave Chaffey, “Marketing Trends for 2016 – Will we be in a post-digital era?”, Smartinsights, May 13, (2016). http://www.smartinsights.com/managing-digital-marketing/marketing-innovation/marketing-trends-2016/

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ESTRATEGIAS DE SEGMENTACIÓN EN REDES SOCIALES.

La segmentación es el proceso de dividir y subdividir un mercado en grupos uniformes de menor tamaño (más específicos) que tengan características, intereses y necesidades similares. En su forma más básica, la segmentación es un proceso que implica la separación de un grupo de clientes con diferentes necesidades en subgrupos de clientes con necesidades y preferencias similares. De esta manera, una empresa puede adaptar mejor y apuntar a sus bienes y servicios para satisfacer las necesidades de cada segmento de una manera más efectiva.[1] Una adecuada estrategia de segmentación facilita la maximización de la experiencia del cliente.

Segmentación por grado de conocimiento de la marca

Esta estrategia responde al cómo generar contenido diferenciado para capturar la atención de los no fans o seguidores respecto de los que sí los son en redes sociales.

Las tácticas vinculadas a este tipo de estrategia son:

  • Campañas de anuncios para no fans (Facebook) y no seguidores (Twitter, Linkedin e Instagram).
  • Campañas de promoción de fan page (Facebook) para no fans y cuentas patrocinadas (Twitter) para no seguidores.

Segmentación por perfil del consumidor

Esta estrategia se hace cargo del cómo llegar con el contenido a las personas que más lo valoran y necesitan a partir del uso de criterios de segmentación por intereses, geográficos y demográficos.

Las tácticas más idóneas para este tipo de estrategia son:

  • Campañas de anuncios en Facebook, anuncios de texto en Linkedin, website card y app card en Twitter.
  • Campañas de post patrocinados en Facebook, actualizaciones patrocinadas en Linkedin y tweets patrocinados en Twitter.
  • Campañas de promoción de páginas en Facebook y cuentas patrocinadas (Twitter).
  • Uso de efectivo de hashtags en Facebook, Twitter e Instagram.
  • Creación y gestión de grupos en Facebook y Linkedin.
Si pretendes abarcar todo el mercado comienza por entender cada uno de sus nichos.

Segmentación por embajadores e influenciadores de la marca

Las campañas más estructuradas a través de factores de influencia en diversas plataformas sociales encierran la promesa de llevar esto a escala comercial.[2] Una estrategia basada en influenciadores pone el énfasis en el cómo encontrar y relacionar a los embajadores e influenciadores de la marca con la marca.

Las tácticas más comunes en este tipo de estrategia son:

  • Campañas de branding.
  • Campañas de crecimiento en fans, seguidores y suscriptores.
  • Campañas de engagement y aumento de la influencia de la marca en redes sociales.
  • Campañas de ventas.

[1] Para recabar en temas de segmentación, léase a Gretchen Gavett, “What You Need to Know About Segmentation”, HBR, July, 9 (2014). https://hbr.org/2014/07/what-you-need-to-know-about-segmentation

[2] Léase a James Simpson, post by Scott Gerber. “11 digital platforms and tips to improve your advertising strategy. Influencer advertising”, Mashable, Mar 24, (2016). http://mashable.com/2016/03/24/advertising-strategies/#oNAlj7OAuaq7

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ESTRATEGIA 4.0: ESTRATEGIAS DE PREDICCIÓN.

Hoy con la enorme y creciente cantidad de datos masivos que se generan diariamente en la web, la disponibilidad de datos es una gran fuente de oportunidad para los nuevos negocios en economías colaborativas o del compartir, sobre todo si la big data día a día viene mejorando en veracidad, velocidad, volumen y variedad.  Las empresas que efectivamente implemente estrategias de big data (datos masivos) ganarán una ventaja competitiva. Hace cinco años, la mayoría de las empresas vienen recogiendo los datos que eran parte de sus transacciones diarias y los almacenan en una base de datos (enfoque desde el interior de la empresa). Estos datos se usaron principalmente para realizar un seguimiento de las operaciones o necesidades de pronóstico (ventas, cuota de mercado y de rentabilidad). Hoy en día, tanto el origen como el volumen de los datos recogidos se han disparado de manera inimaginable. Ahora es posible recopilar datos de ‘click-stream’ sobre cada interacción de un cliente potencial con su sitio web. Los vendedores y gente de mercadotecnia también pueden recopilar información acerca de todas las conversaciones (recomendaciones, quejas y reclamos) que la gente está teniendo sobre su marca. Estas fuentes de datos han creado tesoros que pueden ser extraídos para recoger ideas sobre productos, servicios y clientes. Si bien esto es conceptualmente posible, se requiere la implementación de nuevos procesos, la tecnología y los mecanismos de gobierno que, colectivamente están siendo denominas big data. En el presente, la big data es un gran negocio.[1] Las empresas que logren dominar el análisis de datos masivos en tiempo real, tendrán a su haber la principal fuente de ventajas competitivas de la próxima década, porque no sólo podrán detectar tendencias de consumo futuras, sino que además sabrán qué exactamente hacer para liderar su industria a partir de esa tendencia.

[1] Para una mejor comprensión de estrategias en big data, léase a Salvatore Parise, Bala Iyer, Dan Vesset, Bala Iyer, Dan Vesset, “Four strategies to capture and create value from big data”, Ivey Business Journal, July / August (2012). http://iveybusinessjournal.com/publication/four-strategies-to-capture-and-create-value-from-big-data/