La importancia de los datos y la automatización en las tiendas online

El poder de los datos y la automatización en el e-commerce

Si tienes un e-commerce, te habrás dado cuenta que es muchísimo más difícil y costoso conseguir un nuevo cliente que mantener a uno satisfecho. En general, tendemos a enfocar las acciones de marketing a conseguir nuevos prospectos de clientes y nos olvidamos de la fidelización, ¡pero no la olvides!

Este artículo nace desde la necesidad de un cliente en Santiago de Chile que tiene e-commerce y notó cierta pérdida de clientes. Para recuperarlos, mi recomendación es generar un análisis sobre la periodicidad de compra y estimación de futuras compras de esos clientes. ¿Por qué? ¡Porque la segmentación es la clave!

Conocer a los clientes de tu e-commerce a través de la segmentación te permitirá dirigirte a ellos con mensajes particulares, con una frecuencia definida y ofertas diferentes para así maximizar los resultados de tus campañas publicitarias.

Te invito a realizar estas acciones de manera 100% automatizadas, conectando Prestashop con Google Spreedsheet, Mailchimp, Facebook Custom Audiences y Pipedrive, utilizando la herramienta Integromat. Pero no olvides que también es importante reconquistarlos antes de manera más cercana.

Comencemos la aventura numérica

Buscando información, encontré el artículo «Analizando la recurrencia de compra en e-commerce con RFM», de José Carlos Cortizo Pérez. Hasta ese momento no lo conocía y me animé a contactarlo. Te recomiendo leerlo, ya que no entraré en mayor profundidad, José lo hace muy bien.

Modelo RFM: segmenta y vencerás

RFM es uno de los métodos de segmentación de clientes más sencillos de implantar, y al mismo tiempo uno de los que mejores resultados aportan a corto plazo.

• R de Recencia: ¿qué tan reciente fue la última compra del usuario?
• F de Frecuencia: ¿con qué frecuencia realiza este usuario compras en nuestra tienda online?
• M de valor Monetario: ¿cuánto gasta cada cliente?

Como podrás ver en la siguiente imagen, en la planilla armada por José solo tendrás que ingresar tus datos desde la plataforma de e-commerce. El resto de las columnas se auto calculan:

**La información que nos entrega la planilla es: **

• % de nuevos usuarios
• % de usuarios prometedores
• % de usuarios que se están durmiendo
• % de usuarios hibernando
• % de usuarios potencialmente fieles
• % de usuarios que necesitan atención
• % de usuarios en riesgo
• % de campeones
• % de fieles
• % de usuarios «no puedes perderlos»

Y a su vez la planilla entrega el LTV en función de cada segmento de usuarios 🤩

Cálculo de la periodicidad de compra

El objetivo es predecir el comportamiento del cliente, encontrando una fecha estimada de compra futura que nos permita tomar alguna acción de marketing para recordar o incentivar esa acción.

En este caso, se tomaron las cuatro últimas fechas de compra por cada cliente. Con estas se calcula la cantidad de días entre compras, y luego se obtiene el promedio y la desviación estándar.

El número resultante del promedio lo utilizamos para estimar la fecha de la próxima compra en base a la última compra, y la desviación estándar la vamos a ocupar para obtener la fecha en la cual vamos a ejecutar una acción de marketing sobre el cliente. Para realizar estos cálculos, agregué otras columnas a la planilla original con las fórmulas necesarias para el cálculo de fechas. Te dejo este ejemplo en la siguiente imagen:

Automatizaciones al rescate con Integromat

Primero, tenemos que conocer el estado actual, en mi caso es:

• El e-commerce del cliente está en Prestashop
• Uso Google Drive para almacenar la hoja de cálculo de Google
• Utilizo Mailchimp como sistema de email marketing
• Facebook e Instagram son algunas redes sociales donde hacemos publicidad
• El cliente usa PipeDrive como herramienta de gestión de ventas y CRM
• Y por último: Make (ex Integromat) es la herramienta para unir a todos ellos

Objetivo de la automatización

Lo que queremos lograr es conectar el e-commerce de Prestashop registrando los datos del cliente en la hoja de cálculo de Google, guardada en Google Drive. Esto hará que se calculen las distintas fórmulas para luego ejecutar alguna acción en Mailchimp, Facebook Ads y PipeDrive.