Durante la pandemia hemos sido testigos de un proceso de aceleraci\u00f3n en el uso y capacidades digitales de los usuarios. Se ha escrito mucho sobre la adopci\u00f3n de nuevos canales y plataformas por el p\u00fablico, diciendo que se ha avanzado en s\u00f3lo un a\u00f1o casi 10 de evoluci\u00f3n digital. Pero hay una serie de comportamientos subyacentes que hay que tener en cuenta, ya que la digitalizaci\u00f3n de la sociedad no se puede medir solo en el uso de plataformas si no en las modificaciones de h\u00e1bitos relacionados con el consumo.<\/p>\n\n\n\n
Durante este periodo los usuarios han buscado la conexi\u00f3n con sus grupos de pertenencia y referencia a trav\u00e9s de las redes y de las plataformas interactivas. Se han agregado en comunidades virtuales basadas en grupos de inter\u00e9s y han compartido m\u00e1s que nunca experiencias, opiniones y sentimientos relacionados con los temas del momento, pero tambi\u00e9n sobre las marcas y su relaci\u00f3n con ellas. Tanto es as\u00ed que estas opiniones de terceros se han convertido en el pilar m\u00e1s importante de los tres sobre los que se asienta una decisi\u00f3n de compra: lo que la marca dice de s\u00ed misma, la propia experiencia con dicha marca y lo que los dem\u00e1s dicen de la marca. Dependiendo de la experiencia de un usuario con un vertical o una marca, basculan esos tres factores siendo siempre las opiniones de terceros lo m\u00e1s importante si no hay una experiencia previa en el vertical, producto o marca. Por ejemplo, si nos estamos iniciando en un deporte, antes \u00edbamos a una tienda especialista a pedir opini\u00f3n a un dependiente y ahora hacemos nuestro research online que no finaliza hasta que la comunidad valida socialmente a trav\u00e9s de sus opinadores que la decisi\u00f3n es correcta. Nos hemos convertido en compradores sociales sin darnos cuenta.<\/p>\n\n\n\n
Este comportamiento de decisi\u00f3n de compra es un proceso irregular y circular. El usuario fluct\u00faa entre el contenido que le gusta, la validaci\u00f3n de terceros y la ejecuci\u00f3n de la compra (lo que desde Google se define como el \u201cMessy Middle<\/em>\u201d) y tiene varias derivadas que hay que atender desde los equipos de marketing. <\/p>\n\n\n\n Para tener una estrategia exitosa y rentable debemos conocer al cliente y estudiar su comportamiento. Por eso necesitamos agregar en un solo punto todos los datos (\u201cSingle source of truth\u201d<\/em>): datos publicitarios, datos de navegaci\u00f3n, datos transaccionales y todos aquellos datos que seamos capaces de integrar y sobre los que aplicar modelos de aprendizaje autom\u00e1tico e inteligencia artificial. En un mundo post cookies como en el que nos vamos a mover pr\u00f3ximamente a\u00fan toma m\u00e1s relevancia este enfoque en el first party data<\/em>. <\/p>\n\n\n\n En Apache por ejemplo, en 2021, la construcci\u00f3n y aplicaci\u00f3n de datamarts de first party data en cloud sobre toda la cadena de valor (compra publicitaria, marketing automation, estrategias de contenido\u2026) es uno de los proyectos que m\u00e1s estamos realizando y los anunciantes que cuentan con esta informaci\u00f3n son capaces de tomar decisiones basadas en el valor de sus usuarios, en sus gustos o en en la previsi\u00f3n de su valor futuro. Su aplicaci\u00f3n sobre la compra publicitaria, elecci\u00f3n de soportes y audiencias o en los journeys de marketing automation provocan que su retorno se dispare y consigan construir verdaderas ventajas competitivas digitales.<\/p>\n\n\n\n Por otro lado, hay que tener en cuenta estos cambios de comportamiento a la hora de analizar el ciclo de vida del cliente. Ven\u00edamos del anterior modelo AIDA (Atenci\u00f3n > Inter\u00e9s > Deseo > Acci\u00f3n) en el que el ciclo de vida acaba con la compra o la repetici\u00f3n de compra. Los anunciantes que mantienen ese modelo est\u00e1n condenados al fracaso, ahora el ciclo de vida acaba cuando un cliente satisfecho te recomienda activamente y esta recomendaci\u00f3n se convierte en el activador de nuevas ventas en el middle funnel. S\u00f3lo as\u00ed se consigue un verdadero crecimiento rentable. Estamos viendo c\u00f3mo las grandes marcas han conseguido grandes comunidades de recomendadores sobre las que apalancan su crecimiento, incluso entre aquellos p\u00fablicos que no son clientes pero que comparten los valores de la marca: v\u00e9ase por ejemplo el caso de Tesla. <\/p>\n\n\n\n Analizando esta necesidad desde Apache hemos desarrollado una suite de Martech que permite a las marcas unificar estas fuentes de opiniones, mejorar la presencia en los listings, aplicar modelos de NLP para clasificarlas autom\u00e1ticamente, crear planes de acci\u00f3n, identificar los promotores de las marcas e incrementar tanto volumen como valoraci\u00f3n media de sus clientes. Estas buenas valoraciones se integran estrat\u00e9gicamente en los puntos de contacto de la marca con el cliente: en Google Ads se muestran las estrellas de valoraci\u00f3n cuando un usuario est\u00e1 buscando una marca o producto (incrementando hasta un 17% el CTR), se integran las opiniones en la landings (mejorando hasta un 13% la tasa de conversi\u00f3n) o afectan al posicionamiento SEO de la ficha de un negocio en Google My Business (muy relevante para poder capturar las b\u00fasquedas por voz que tambi\u00e9n se han visto incrementadas en esta \u00e9poca). \u00a1Todo est\u00e1 conectado y afecta al retorno de la inversi\u00f3n y la capacidad competitiva de las marcas!<\/p>\n\n\n\n Adem\u00e1s, estamos siendo testigos de la concentraci\u00f3n del consumo en los marketplaces, que no solo agregan producto si no opiniones. Amazon puede considerarse uno de los grandes competidores de Google porque gran parte de las b\u00fasquedas que antes se realizaban en Google ahora se realizan directamente en Amazon. Algunas de estas b\u00fasquedas son con una intenci\u00f3n directa de compra, de validaci\u00f3n de precio y otras son en busca de la validaci\u00f3n social. El usuario busca un producto del que ha o\u00eddo hablar, escanea descripci\u00f3n y acude directamente a las opiniones para verificar si lo que le han dicho est\u00e1 socialmente aceptado. Una nueva versi\u00f3n de este fen\u00f3meno ha evolucionado hacia el \u201cSocial Shopping\u201d, en el que podemos acceder a productos y servicios directamente de las redes, de los stories o las publicaciones de marcas e influencers. <\/p>\n\n\n\n Esta tendencia solo demuestra que la influencia de los grupos de pertenencia a trav\u00e9s de reviews y de grupos de referencia a trav\u00e9s de los influencers son una palanca clave que condiciona las ventas y mejoran el retorno de las inversiones de marketing. Las marcas deben invertir en proyectos de datos para unificar todas las fuentes de informaci\u00f3n. Y, s\u00f3lo analizando y aplicando modelos avanzados de machine learning e inteligencia artificial sobre esos datos, podremos construir planes de activaci\u00f3n y audiencias con activadores eficaces. Ayudaremos al usuario a salir del \u201cmessy middle\u201d, finalizar las transacciones y mejorar su experiencia de compra para convertirlos en recomendadores. <\/p>\n\n\n\n Hoy ya es la \u00e9poca en la que las marcas que construyan estas ventajas competitivas digitales basadas en su first party data liderar\u00e1n sus industrias.
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