Entramos a pleno en la era de la Personalización

Entramos en la era de la Personalización

Entramos de lleno en la era de la personalización del contenido que el usuario navega en Internet, y cada vez somos más las empresas que desarrollamos herramientas y aplicaciones para que los marcas puedan acceder a brindar este tipo de experiencias al usuario que visita sus sitios web.Probablemente tengas un sitio con cientos o miles de visitas, eso es esta muy bueno, pero cada visitante tiene sus propios patrones, motivaciones y objetivos y estarás de acuerdo que mostrar siempre el mismo contenido no es inteligente.

La solución es ofrecer contenido personalizado que te permite entregar el contenido correcto, a la persona correcta, en el momento correcto y en la forma correcta

NDW a través de su plataforma online “Braindw” desarrolló una suite de soluciones de inteligencia artificial en tiempo real que brindan una serie de funcionalidades que en base al comportamiento del visitante, tanto histórico como en tiempo real entrega una serie de contenidos adaptados a su perfil.

Veamos cómo funciona el contenido personalizado: digamos que eres el dueño de una compañía llamada “Un vuelo feliz” una compañía que ofrece todo tipo de productos vinculados a los simuladores de vuelo que puedas imaginar.Tomemos entonces un caso imaginario como muestra, por ejemplo, el Visitante 4002 que llego a tu sitio a partir de un término de búsqueda denominado “Joystick para simuladores de vuelo”.

Al llegar a tu página de destino va a encontrar en la home page contenido que muy probablemente no se alinee con sus intereses, pero un momento, ¿Es posible que podamos saber más o tener más información del visitante 4002 ?.

Venta caliente en tiempo real

Es fundamental detectar e interceptar al usuario una vez que nos muestra un determinado comportamiento, por ejemplo, uno básico, enterarnos que está visitando nuestro sitio web. Es como si supiéramos que determinada persona entra a nuestra tienda haciendo sonar una alarma. A partir de ese momento querremos saber todo lo posible sobre el, para captarlo y transformar un visitante anónimo en un cliente fiel y leal.

Aplicaciones como la de Braindw, que funciona a partir de instalar una cookie en el browser del usuario, puede tener datos de esa persona una vez que visita nuestra tienda, y disparar de manera automatizada una serie de acciones. Lo primero que reconocemos es cual es su ubicación geográfica o geo-localización, asi como el dispositivo desde el cual se esta conectando.

Por ejemplo, una de bienvenida, la cual puede tener distintos matices, por ejemplo:

  1. Si el que entra es un nuevo visitante, le podemos presentar una propuesta que lo ayude conocernos y apreciarnos mejor, presentándole un banner con una caja de registro en la cual puede dejarnos su nombre y email, ofreciéndole a cambio de dejarnos esos datos la posibilidad de conocer nuestras mejores ofertas, por lo que recibirá las mismas en su casilla de email cada vez que detectamos que el usuario está accediendo a una categoría determinada o visitó una variedad de productos. También podemos tentarlo, ofreciéndole un cupón de descuento único y no re-usable que le va a llegar a su casilla de email.

Una vez que nos deja el email, ya queda cookeado, y a partir de ello, traceable cada vez que entra al sitio. De esta manera Braindw puede, a partir de determinadas reglas disparar acciones como impresión de banners o envio de emails.

Ya deja de ser el visitante 4002 y pasa e ser el usuario Pepe.gonzales@mail.com y se integra a la categoría de “contactable” a través de un email cada vez que validemos una regla de negocios que lo incluya

  1. Si el que entra ya nos visitó en alguna oportunidad, se “cookeo”, y nos dejó rastros de sus preferencias en la navegación del sitio, podemos agruparlo con otros que coinciden con dichos rastros e integrarlo en una audiencia determinada. Braindw permite construir una gran cantidad de audiencias, haciendo que cada vez que algún individuo forme parte de una de ellas y entre por la puerta, no solo sepamos que es un viejo amigo, sino también cuáles son sus gustos y que tipos de productos le podemos ofrecer, anticipándonos a su necesidad, haciéndolo sentir más identificado con nuestro sitio, percibiendo que nos adaptamos a él y presentándole contenidos relevantes a sus gustos y costumbres de navegación.

Esto nos va a permitir anticiparnos y predecir de manera bastante aproximada que es lo que viene a buscar al sitio, o detectar de manera automática que su necesidad en ese momento es diferente a su patrón de comportamiento habitual ya que la plataforma de inteligencia online detecta que hizo más clicks en una categoría que esta fuera de su patrón.


Colores inteligentes aplicados a la web

Colores inteligentes aplicados a la web

Una de las últimas aplicaciones que desarrollamos en la plataforma de inteligencia online Braindw fue la de los colores y formas inteligentes que se aplican en base una determinada segmentación o agrupación, ya sea de caracter demográfico, como sexo, edad, etc., de categorías, como televisores, computadoras, de medios de pago, como plan de 18 cuotas sin interés con una determinada tarjeta de crédito o tipo de beneficios en las ofertas, como ahorros o descuentos.

Yo soy arquitecto y durante mi carrera realizamos varios trabajos prácticos en “señalética“, que es la materia que se especializa en utilizar los colores como medio o herramienta para orientar a los usuarios de la manera mas eficiente y ayudarlos a ubicarse en lugares de alta complejidad con áreas o sectores a los que debe llegar, como son los aeropuertos, shoppings o centros comerciales, museos, etc.

Y una de las herramientas que utiliza la señalética es el uso de los colores para diferenciar determinadas zonas o lugares como puertas de embarques, patios de comida, terminales etc. Del mismo modo, la navegación en un sitio de comercio electrónico es altamente complejo, y por lo general confuso y dificil de maniobrar para los usuarios, que la mayoría de las veces siente que esta perdido dada la enorme cantidad de información que se le presenta, la multiplicidad de ofertas, promociones y productos y un sistema de navegación por lo general poco claro y eficiente. Entonces porque no aprovechar la inteligencia online en tiempo real, y vincular o asociar determinados elementos del sitio de e-commerce, como pueden ser las categorías, los tipos de descuento, promociones, etc. con diferentes colores

Por ejemplo podemos asociar colores a un determinado segmento de ahorros en los productos, que pueden ir desde el rojo si el valor se encuentra entre el 20% y 30%, en amarillo sí oscila entre el 11% y el 19%,  y en verde si oscila entre el 1% y el 10%. De esta manera el usuario va a saber identificar, sea cual sea la categoría donde se encuentre en la navegación, la magnitud del ahorro en base a los colores que ve.

Otra caso común se da cuando la tienda de e-commerce lleva adelante un acuerdo comercial con alguna tarjeta de crédito o medio de pago, y necesita que el usuario pueda identificar aquellos productos que se encuentran dentro de este acuerdo, por ejemplo 18 cuotas sin interés con determinado medio de pago. La aplicación detecta en tiempo real cuál es el producto que está navegando el usuario e incorpora los colores en las piezas que se publican en tiempo real, ya sean banners o emails.

Este es posible ya que la plataforma Braindw entrega piezas en formato HTML, tanto en banners como en los e-mails inteligentes, de esta manera podemos intervenir tanto en el texto , como en los colores de fondo ,pudiendo incluso mezclar colores que definan determinados segmentos, como una categoría de productos, con un  plan de pagos o con un porcentaje de descuento.

A continuación vamos a ver algunos ejemplos de gráfica básica, los que no pretenden ser piezas con diseño, pero sí piezas que ejemplifican cómo se pueden utilizar los colores inteligentes mediante la plataforma Braindw en cualquier sitio de comercio electrónico. En este ejemplo vamos a ver el proceso por el cual se termina generando una pieza del tipo carrousel/góndola que tiene 3 productos en los que vamos a poder ver plasmado este concepto, en base a los colores aplicados a la categoría, al porcentaje de descuento y al plan de cuotas asociada a un medio de pago.

Categoría de producto

En este bloque se definen los colores en función de las distintas categoría, esta imagen  corresponde a telefonos celulares y el color para esa categoría es el marron.

Plan de cuotas con tarjeta

En esta columna, definimos en una parte de la pieza un color de fondeo y de texto para identificar un determinado plan de cuotas.

Tipo de descuento

En esta columna se identifica con distintos colores a los diferentes porcentajes de descuento, siendo el rojo el mas alto y el verde el mas bajo.

A continuación podemos visualizar como quedan las piezas armadas con los diferentes casos aplicados a los colores, desde las categorías, pasando por los planes de cuotas con tarjeta de crédito y los diferentes niveles de porcentajes de descuento con una gama que va desde el verde para los mas bajos, hasta el rojo para los mas altos.

Caso 1

En este caso vemos que la categoria de color marron es la de celulares, que el plan de cuotas es el de 18 con todas las tarjetas, y aplica un color gris claro y por último que aplica el menor descuento (10%) por lo que la cucarda es de color verde y el texto de los precios esta en color verde.

Caso 2

En este caso vemos que la categoria de color azule que es la de TV Smart, que el plan de cuotas es el de 12 cuotas sin interés con VISA, y aplica un color amarillo claro y por último vemos que no aplica descuento en este caso, ya que el beneficio esta en las cuotas sin interés.

Caso 3

En este caso vemos que la categoria de color marron es la de celulares, que el plan de cuotas es el de 6 cuotas sin intrés con todas las tarjetas, y aplica un color amarillo huevo y por último que aplica el mayor descuento (30%) por lo que la cucarda es de color rojo y el texto de los precios esta en color rojo.


La visión 360 en el recorrido del cliente hacia la conversión. (Customer journey)

Como se debe trabajar para contar con una estrategia de analítica predictiva eficiente

Este artículo explica porque desde NDW entendemos que una visión 360 sobre el cliente es algo imprescindible en el mapa de ruta de las empresas. Lograr sus objetivos de negocios y ganarle a su competencia, y porque debe profundizar en la manera en la que colectan los datos e información del usuario, debiendo adquirir las habilidades para encontrar información oculta que permita lograr mejoras en el negocio a futuro.

Vamos a repasar las mejores prácticas, y a entender la facilidad que podemos tener para colectar datos del flujo de tráfico del sitio y pasarlos a un tablero de datos que alimenten nuestro conocimiento acerca del “Viaje del cliente”, (customer journey) así como del modo en el que estos datos pueden impactar en las mejoras de nuestro negocio en el futuro. Esta es la base para poder predecir la conducta y el hábito del consumidor.

Como utilizar los datos que deja el usuario para crear estrategías para el negocio del mañana.

Si queremos predecir hábitos y conductas como por ejemplo:

  1. Reducir las tasas de bajas de los clientes
  2. Reducir y hacer más eficiente la relación costo/beneficio en la difusión de una marca
  3. Mejorar el abandono en el proceso de compra

Es necesario que obtengamos cierto nivel de madurez en la manera en la trabajamos con la analítica web. Vemos que muchas empresas comienzan a segmentar audiencias y personalizar experiencias, sin haber pasado por los procesos de analizar y cruzar los datos y hábitos de un usuario de manera seria y profunda, y es por eso que en la mayoría de casos esas empresas fallan con ese tipo de proyectos.

Es importante una correcta validación de datos, cuidando la calidad de los mismos y la correcta manera de guardarlos, administrarlos bien y procesándolos tomando como pilar los insights obtenidos para nuestro negocio.

Por lo cual es fundamental obtener datos de calidad para acceder al siguiente nivel que significa entender e identificar al visitante y al viaje del cliente y la conducta en el sitio web. Con la combinación del cliente y la información de su viaje ya estaremos preparados para predecir las acciones que ocurrirán en el futuro.

Una vez que aprendemos basados en las predicciones, básicamente estamos listos para crear acciones y encarar las siguientes fases basadas en casos de uso del usuario, es decir, pensando y manejando las distintas etapas desde esa perspectiva, con una base sólida y con información de calidad. Un aspecto importante es crecer con datos desde múltiples canales a insights centrados en el cliente (customer centric insights), esta es una fase importante en la analítica predictiva.

Para entender la importancia de los insights centrados en el cliente y entender porque una empresa debería tener esa visión 360 es clave analizar los patrones de conducta de sus clientes observando el comportamiento en detalle de cada escalón en su viaje hacia la conversión, basada en la necesidad de personalizar la comunicación y las experiencias.

En términos generales, una empresa requiere este tipo de visión para lograr mejorar la experiencia del cliente, un mayor involucramiento, mas ventas y una baja en la tasa de recambio de clientes. Y para lograr los objetivos de negocios las empresas necesitan básicamente descubrir los valores en los datos que deja el cliente. La pregunta es cómo hacerlo.

La primera fuente de la cual nos debemos alimentar, es la de las fuentes tradicionales, CRM, campañas, Call center y otras fuentes. El siguiente paso son los datos provenientes del flujo de navegación de la web. Con esto se completa el viaje del cliente y se obtiene una verdadera visión panorámica 360. Una vez colectada la data se comienza con el desarrollo de la analítica web, para descubrir los eventos que son relevantes en el viaje del cliente y lograr los objetivos, por ejemplo, reducir la tasa de recambio de clientes o generar más conversiones. En esta etapa es fundamental visualizar los datos y experimentar y evaluar si las hipótesis de trabajo se corresponden con los hechos derivados de las acciones.

Es una etapa exploratoria de descubrimientos y hallazgos que se convertirán en eventos significativos en el viaje del cliente para mejorar los objetivos del negocio. La preparación y recolección de datos son los pilares para obtener buenos datos, y esto es una oblicación si queremos descubrir el valor de los datos del cliente y colectar la información de manera apropiada.

 

 


Lecciones de cómo Amazon usa Big Data

Lecciones de cómo Amazon usa Big Data

Entrar en el campo de los grandes datos no es un camino sin espinas. Debido a los muchos matices de la arquitectura de big data combinada con el hecho de que es algo tan nuevo. Puede ser abrumador para muchos ejecutivos de empresas pensar en implementar una plataforma de ese tipo. También que haya una falta de experiencia y comprensión del tema. Ese malentendido lleva a las áreas de management, con demasiada frecuencia, a usar la Big Data de manera ineficiente en Amazon.

Una de las mejores maneras para que las empresas aprendan sobre Big Data y cómo pueden implementarla de manera efectiva es mediante el análisis de aquellos que ya la han utilizado con éxito durante años. Amazon.com es una de esas compañías.
No hay duda de la experiencia en el manejo de datos de Amazon.com. Uno de los innovadores clave en esta tecnología, el gigante global nos ha dado lecciones tras lecciones sobre cómo recopilar, analizar y luego implementar análisis de datos exitosamente. No solo ha utilizado grandes datos de manera efectiva para sus propios fines, sino que con servicios como Amazon Elastic MapReduce, (EC2) muestra de que manera la compañía ha aprovechado con éxito su propio uso de datos para ayudar a otros.
Amazon está lleno de lecciones sobre cómo usar con éxito los grandes datos, aquí hay algunos:

Uso principal de Big Data en Amazon

Si tenemos una cuenta de Amazon y miramos rápidamente nuestra página de inicio de Amazon. Notaremos que cuando nos desplazamos hay recomendaciones basadas en nuestro historial. Recomendaciones adicionales, artículos de venta basados ​​en lo que compramos y las búsquedas en el historial. Si bien este tipo de cosas ocurren hoy día con mas frecuencia, Amazon fue una de las primeras compañías en hacer esto.
Amazon se ha centrado en el uso de su gran cantidad de datos para ofrecer a sus clientes una experiencia de compra personalizada y enfocada. Curiosamente, al ofrecer a los clientes esta experiencia personalizada, el cliente tiende a comprar más de lo que lo haría sin ella. Es una solución simple para muchos problemas.
Para las empresas que implementan Big data, algo clave es enfocarse en el consumidor. Si las empresas quieren tener éxito en Big Data, el consumidor debe ser la prioridad. Cuanto más satisfechos estén, mejor será.

Estar Enfocado

Es imposible saber todos los usos de big data de Amazon. Sin embargo, otra lección que podemos aprender, es tener un enfoque extremo en la recopilación y el uso de grandes datos. Amazon reúne cantidades extremadamente grandes de datos por segundo. A ese ritmo, sería fácil perder el foco sobre qué datos se recopilan. Se recopilan y cómo exactamente puede serles de utilidad al cliente. Pero, Amazon no deja que eso suceda. Es muy estratégico tanto para recopilar datos como para implementar cambios y actualizaciones debido a esa información.

Demasiadas empresas dejan que los grandes datos los abrumen. No tienen un enfoque claro de cuando comienzan a recolectar el primer dato y cual es el último que van a obtener. De esa manera los datos que han recopilado se desperdician y se pierde por completo la oportunidad.

Big Data funciona

Amazon es una de las compañías más exitosas de la actualidad. Es un verdadero imperio global. Los consumidores compran en Amazon para todo. Son líderes en el e-book, e-reader y las industrias de tablets y recientemente han incursionado en cajas de TV y teléfonos.
Detrás de todo este éxito existe una determinación sólida para recopilar datos y usarlos de manera eficiente. Llegó a donde otras compañías tenían miedo de ir y finalmente logró el éxito que otras compañías deseaban tener. Entre muchos factores que contribuyen, Amazon ha aprovechado su experiencia en big data de maneras extremadamente innovadoras y efectivas. Se han llevado grandes datos al siguiente nivel. Ha demostrado una y otra vez que los grandes datos funcionan. Las empresas quieren llevar sus operaciones y su éxito al siguiente nivel, los grandes datos son un componente clave.

Es importante hacer que Big Data trabaje para nosotros, y Amazon es un gran ejemplo del uso de esta tecnología. No se trata necesariamente del tamaño de la empresa o del tamaño de los datos más importantes. Como lo ha ilustrado Amazon, se trata de adaptarse a las necesidades del cliente, tener un plan y realmente usar la tecnología. Los grandes datos funcionan para Amazon, ahora podemos hacer que funcionen en nuestras empresas.


¿Podrán las grandes marcas colapsar por la inteligencia artificial y quedar obsoletas?

¿Pueden las grandes marcas quedar obsoletas por la Inteligencia Artificial?

“Las marcas aparecerán en un segundo plano a medida que tecnologías de Inteligencia Artificial se vuelvan más frecuentes”. Esto afirmaba Aaron Shapiro, director general de la firma de mercadotecnia Huge,  en una nota a la publicación Marketinsider.  Refiriéndose a la Inteligencia artificial y el aprendizaje automático (machine learning) esto decía. “A medida que las máquinas comiencen a tomar más decisiones para las personas, los vendedores van a ver mas dificultada la posibilidad de entender cómo entrar en esa ecuación y cómo influir en el comportamiento del consumidor”.”Esto puede ser muy perjudicial para muchas empresas”.

Las tecnologías de inteligencia artificial motorizan herramientas como la nueva aplicación de desbloqueo de reconocimiento facial de Apple y el asistente inteligente de Google.

Inteligencia Artificial

La IA está en su infancia, pero ya está apareciendo e impactando en las vidas de los usuarios de manera significativa. Esto podría ser un gran problema para las empresas de marketing como la de Shapiro. El mismo dice que para comprender el impacto de la IA en las marcas, imaginemos una heladera futurista inteligente. Esta tiene cámaras para rastrear los alimentos que se encuentran en su interior. Puede ver que la leche se está agotando.

Está conectada a su su tarjeta de crédito y su tienda de comestibles en línea preferida. Conoce sus hábitos de compra y puede soliticitar una nueva leche en función a sus gustos.

“Ya estás encerrado en tus preferencias y has terminado”, dijo Shapiro. “Ni siquiera estás decidiendo qué mas quieres comprar de comida”.
Puede ser que esta heladera, así como la describimos, no exista aún, pero podría existir pronto. Visa ha dicho que espera que todos las heladeras en el futuro estén conectadas a una tarjeta de crédito. Espera también que cuenten con capacidades incorporadas de entrega de alimentos.

IA según Shapiro

Pero la IA no solo afectará los hábitos en el consumo de alimentos. Shapiro dijo que el asistente de Alexa de Amazon ya le permitió comprar productos sin haber sido demasiado específico en la búsqueda. Cuando solicitemos por ejemplo detergentes, Amazon seleccionará uno que creele gustará en función de su algoritmo. Si bien uno tiene que confirmar esa elección, Amazon ya puede catalogar y ordenar cientos de marcas y elegir una especial para nosotros.

“La mayor parte de Internet hasta hoy ha sido sobre más opciones”, dijo Shapiro. “Ahora con el aprendizaje automático (learning machine), no se trata de todo, se trata solo del producto perfecto para uno”.

Shapiro dice que esto significa que las compañías que tengan sus sistemas equipados con IA tendrán un inmenso poder en el futuro.

Probablemente sea por eso que Google está trabajando con tanto entusiasmo en su asistente inteligente. Como señaló Shapiro, el negocio de Google hoy en día es compatible con la publicidad. Vende contactos con las marcas y sus productos en la parte superior de los resultados de búsqueda. Si los usuarios dejan de buscar los mejores tipos de detergente y en cambio confían en los algoritmos para elegir detergentes para ellos, Shapiro dice que las marcas de detergente podrían dejar de comprar esos anuncios. De esta manera Google perdería su mayor fuente de ingresos.

Cuando se le pregunta cómo se ve el futuro de la publicidad en un mundo que podría estar dominado por heladeras inteligentes y asistentes de voz, Shapiro dice que no lo sabe, pero está entusiasmado de averiguarlo.
“Adoro la tecnología que hace las cosas simples y más poderosas para las personas”, dijo Shapiro, aludiendo a la IA. La Esta, concluyo, es “a la vez emocionante y realmente amenazante al modelo de publicidad actual”.


Siete herramientas de análisis para mejorar el rendimiento de tu sitio web

7 herramientas web de análisis para mejorar el rendimiento de tu sitio

Al igual que cualquier negocio, su sitio web requiere de una auditoría interna. Estas son algunas de las mejores herramientas de análisis online que pueden ayudarlo a mejorar el rendimiento de su sitio.

Para maximizar el potencial de tu sitio, comprender como se desempeña  en base a los objetivos trazados y compararlo con tu competencia, es esencial.

El problema para aquellos que no son expertos, es la gran cantidad de detalles involucrados en un sitio web. Una vez que se construye la página de llegada, está el asunto de la formulación de los tabs. La creación del artículo y de los medios sociales, también es importante. Más, una variedad de otros requisitos que lleven para arriba el sitio en un listado de ponderaciones de Google. Todo esto se puede fabricar y publicar en la web sin saber como están funcionando cualquiera de ellos. Se estaría quedando atrás con respecto a otras empresas del mismo nicho. Se estarían perdiendo qué se puede hacer para optimizar las variables y ponerse al día.

Puede ser estresante tratar de contemplar todo esto de una sola vez. Sin embargo,  hay aplicaciones disponibles para facilitar este proceso. Aquí hay siete de los mejores.

1. Google Analytics

Con el acceso al motor de búsqueda más grande del planeta, es casi un “deber” no dejar de aprovechar a Google Analytics. Esta increíble aplicación puede hacer que los datos más complejos parezcan relativamente simples. Por ejemplo, encontrar las tasas de clics en las páginas, anuncios y pestañas, mientras podemos acceder a estadísticas actualizadas.

El mayor activo de Google Analytics es que sólo publicará lo que necesita saber o lo que es capaz de saber. Esto lo hace a través de informes que llegan a nivel de detalles. Puede ser tan complejo y robusto como el negocio lo amerite.

2. Found SEO Tool

La Herramienta Found SEO Tool entiende que los usuarios pueden no ser expertos en este campo en particular. Por eso, ofrece un esquema simplificado de colores para visualizar las variables del rendimiento. De los errores (rosa) a las advertencias (amarillo) a los éxitos (verde). Esta herramienta permite a cualquier persona insertar su URL en el sistema y descubrir de inmediato cómo se están comportando las variables de SEO. Identifica cuestiones de contenido que giran en torno a los metadatos y las palabras clave. Reconoce áreas técnicas, incluidos los mapas del sitio, y un análisis de enlace externo completo basado en la investigación cualitativa y cuantitativa.

3. SEOptimer

Hay muchas herramientas en la Web que nos informaran sobre algo que ha salido mal. También nos notifican que algo podría salir mal, pero pocos nos dicen cómo debemos arreglarlos. SEOptimer es una herramienta gratuita que permite auditar toda la operación mediante el aislamiento de las áreas problemáticas que requieren atención urgente.

Una simple descarga a través de Google Chrome basta para que podamos ver el trabajo de SEOptimer. Una extensión que funciona durante la actividad regular de la navegación web. Si estos problemas necesitan ser investigados y presentados, la aplicación ofrece un completo informe PDF que detalla el problema que ha identificado.

4. BrowserStack

¿Alguna vez te preguntaste por qué un sitio web no se presenta con la misma calidad en un teléfono móvil o tableta? Seguro que habrá una razón detrás de eso, pero si usas BrowserStack para probar la compatibilidad entre plataformas, será más fácil saber dónde se encuentra el problema y cómo resolverlo. Esta empresa basada en la nube ubicada en India ofrece pruebas gratuitas para su software de prueba del navegador. Te permite ver si tu sitio se traduce correctamente en todos los tipos de dominios que tus clientes utilizarán diariamente.

5. 4Q by iPerceptions

Si bien es importante que una aplicación descubra los hábitos de sus visitantes con clics y navegación en el sitio, a veces es mejor dirigirse directamente a la fuente y preguntárselas en persona. Aquí es donde la aplicación de encuesta gratuita 4Q by iPerceptions puede ser increíblemente útil. La mayoría de los visitantes del sitio probablemente no tengan el tiempo para participar en una encuesta. Sin embargo, aquellos que lo hagan ofrecerán retroalimentación tangible y genuina.

Sin gastar un centavo, vas a poder encontrar los siguientes datos:

¿Quienes son tus clientes?
¿Donde te encuentran?
¿Están satisfechos con el sitio?
¿Que debe incluir o excluir para que funcione mejor?

6. Marketing Grader

Marketing Grader es una aplicación fundada por HubSpot. La misma incorpora increíbles detalles sobre el rendimiento de un sitio web. Ninguno de los datos del sitio está fuera del alcance de Marketing Grader. Se adentra en artículos y blogs, palabras clave, enlaces, generación de leads y SEO. También analiza rendimiento de dispositivos móviles y tabletas, e incluso estrategia e integración de redes sociales. Si simplemente insertamos la URL de la página con la dirección de correo electrónico correcta. Este programa publicará informes sobre la capacidad del tamaño de la página, las solicitudes de página, la velocidad de la página, el almacenamiento en caché del navegador, la compresión, la seguridad y más.

7. Crazzy Egg

Crazy Egg no es una aplicación gratuita, cuesta entre $ 9 y $ 99 dolares por mes según las características que necesite. Tiene un costo ya que la app diseña un mapa de calor que informa cómo funciona el sitio web desde un punto de vista de usabilidad. El seguimiento de los clics detalla a dónde se dirigen los visitantes y con qué se relacionan, ofreciendo importante información de un dominio. En caso de que Crazy Egg sea una inversión inaceptable para tu bolsillo, la app ofrece una garantía de devolución de dinero de 30 días.

Son variadas las herramientas sobre web que están apareciendo cada semana. Para mantenernos al tanto del rendimiento de nuestro sitio web, recomiendo que busquen en Internet para ver qué están utilizando sus pares para estar al tanto de tendencias y trucos. Lo que podría aplicarse hoy podría llegar a ser irrelevante en el espacio de unos pocos meses. Un programa a través de estos sistemas automatizados nos brinda una mejor comprensión de dónde se encuentra el sitio y cómo debe mejorar.


Tres claves para entender el marketing inteligente en tiempo real

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3 claves para entender el marketing inteligente en tiempo real

Probablemente no hace falta decir que los datos de comportamiento que proporcionan los clientes son una herramienta increíblemente potente que permiten crear estrategias de marketing personalizadas con buenas probabilidades de éxito.

Algunas empresas son renuentes a ofrecer experiencias personalizadas para sus clientes, las cuales puede sentir como intrusivas. Sin embargo, estudios recientes y “focus groups” demuestran que los clientes realmente prefieren recibir contenido

personalizado, los cuales estén adaptados a su interés y comodidad. El truco esta en saber utilizar los datos de manera adecuada a efectos de crear la mejor experiencia del usuario posible.Una investigación de IBM arrojó que el 74% de los clientes se sienten frustrados cuando un mensaje no está personalizado. Mientras que el 59% de las decisiones de compra de los consumidores están influenciadas por la personalización y la relevancia.

Se puede ver por qué los líderes de la industria como Amazon y Netflix están utilizando estrategias de marketing personalizado. Muchas empresas más pequeñas han comenzado a seguir su ejemplo. Y al hacerlo, están viendo impactantes resultados.

Por ejemplo, los mensajes personalizados representan el 60% de los alquileres de Netflix. Y el 35% de las ventas en Amazon. Se atribuyen a los productos que se le sugieren a un individuo basado en sus compras y comportamientos únicos en tiempo real.

Entonces, ¿cómo estas empresas ponen sus datos a buen uso?

1. Comunicación con los clientes en tiempo real.

No hay nada más frustrante que sentirse ignorado por una marca con la que uno está tratando de hacer una compra. Los clientes son aún menos tolerantes con las marcas negligentes en la actualidad. Entienden que la nueva tecnología hace que el compromiso sea más fácil que nunca. Para que un cliente regrese a un sitio o vaya a una tienda para realizar una compra, es vital que la marca se comunique con ellos en el momento adecuado, entendiendo su “customer journey” o viaje del consumidor, detectando en que momento el proceso es fluido, o en que momentos se bloquea. Y es ahi donde la inteligencia artificial online puede ser muy útil.

Por ejemplo, gracias a las nuevas tecnologías, plataformas de inteligencia online como Braindw, podemos detectar que en un determinado paso del checkout del carro de compras hay determinados productos que quedan sin stock, y hacen que se aborte la transacción. Con una aplicación de inteligencia online podemos anticiparnos al momento que un usuario está cargando en el carro un producto que ya sabemos que se esta quedando sin stock y avisarle que el stock es MUY limitado, o en caso que lo cargó y su experiencia de compra se frustró, le podemos enviar un email pidiendole disculpas por el inconveniente y proponiéndole ofertas de productos similares, por ejemplo Smart TV de 49 pulgadas.

Los grandes datos y las nuevas tecnologías permiten a las empresas interactuar con sus clientes en tiempo real. Mediante todos los canales digitales, como las redes sociales, las interacciones con el servicio al cliente y el correo electrónico, o en tiempo real, como es el caso de plataforma Braindw.

Por ejemplo, la cadena de restaurantes de USA Dickeys Barbecue Pit utilizó los datos en tiempo real identificando en que momento las ventas de costillas a la plancha eran inferiores a las esperadas. Por lo que necesitaban ser vendidas antes de que se pusieran en mal estado.

A partir del uso de una plataforma de IA, la empresa envió una oferta especial a todos los clientes que se encontraban en cercanías al lugar donde se encontraba el restaurant, lo que resultó en un aumento en las ventas y en la colocación de todas las costillas antes de que se pasaran.
Igualmente, los datos se pueden adaptar a las preferencias y necesidades de un cliente del sitio web. El cambio de contenido y mensajes de acuerdo a sus intereses y comportamiento en tiempo real. Cuando se agrega esta personalización en tiempo real a estas campañas, los vendedores obtienen un ROI de hasta un 800 a 1000%.

2. Creación de estrategias de marketing personalizadas con contenido.

Para crear clientes leales y llegar a excelentes resultados, el contenido personalizado es el primer paso. Si una empresa puede centrarse en los clientes individuales en lugar de una audiencia masiva, será capaz de concentrarse en los productos o servicios que a el le interesen. Las plataformas de email marketing  real time, como Braindw, pueden usar los datos de los clientes para activar automáticamente mensajes de correo electrónico con contenido dinámico basado en las interacciones en tiempo real y conductas de navegación del cliente con la marca.

Esto permite activar campañas de mensajería personalizada en base al 1 a 1 en el momento preciso en que un cliente está listo para comprar. Por ejemplo, las empresas pueden identificar a los clientes que han hecho mas de 3 clicks en una categoría determinada en los últimos 30 minutos. También en aquellos que por el lapso de una hora no cerraron su carrito de compras. A partir de esta información se pueden enviar automáticamente campañas con ofertas con descuentos, pudiendo determinar el producto o la categoría de productos que atrajo al cliente a la compra.

Al hacer “match” con el comportamiento de un cliente y los productos que le interesan en las campañas de marketing, los vendedores han aumentado sus ingresos en promedio por arriba de un 15%. Las páginas de destino también deben personalizarse, esto es importante si estamos interesados en que los clientes regresan a través de las campañas generadas a partir de la plataforma de inteligencia online, del mismo modo que lo hacen las campañas de re-targeting en AdWords, Bing o Facebook.

3. Ofrecer nuevas tendencias y productos alternativos

Aunque uno puede apuntar a lograr resultados sobre intereses específicos de un consumidor, tampoco es bueno que solo reciba los resultados solamente del grupo o audiencia a la cual pertenece. Uno no quiere dar la impresión que los productos favoritos de un cliente son todo lo que uno tiene para ofrecerles. Es aquí donde se abre un dilema, que tiene que ver con el balance entre lo inteligente y la oferta global de una marca o tienda online.

Uno puede utilizar datos de comportamiento de todos sus clientes para crear ideas interesantes y recomendaciones mas amplias a la hora de presentarle los productos al usuario, relacionandose con los intereses específicos del cliente, pero ampliando el contenido a categorías o productos sugeridos por otras audiencias similares, posibilitando que podamos mostrarle combinaciones de productos que se derivan de las tendencias de compra de otros clientes.

Estas recomendaciones se basan en los datos de comportamiento que sus clientes le están proporcionando durante la navegación en el sitio, y la Inteligencia Artificial (IA) y el aprendizaje automático descubren y detectan correlaciones que, de lo contrario, podrían nunca haberse encontrado.

Probablemente no hace falta decir que los datos de comportamiento que los clientes proporcionan a las marcas son una herramienta increíblemente poderosa. Al usar la inteligencia online en tiempo real se pueden crear estrategias de marketing personalizadas con éxito asegurado. Porque, a pesar de que el concepto de “Big Data” puede parecer abrumador en un principio, las tecnologías avanzadas y el software automatizado permiten a mas y mas empresas la posibilidad de enviar los mensajes correctos a los clientes correctos, en el momento adecuado.


Cinco formas en las que "Internet de las cosas" impacta en el futuro de las empresas

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5 formas en las que “Internet de las cosas” impacta en el futuro de las empresas

Los negocios ya estan preparados y alineados para convertirse en los mas grandes adoptantes de la tecnología de la Internet de las cosas (Internet Of Thing, IoT), gracias a que eso les permite, bajar los costos operativos, incrementar la productividad, y expandirse en nuevos mercados, desarrollando toda un set de nuevos productos. IoT se esta posicionado para generar más datos para las empresas existentes, garantizando nuevas oportunidades y permitiéndole a las mismas a adaptar sus modelos para que estén actualizados. A continuación destaco los 5 principales caminos en los que utilizando la Internet de las cosas, muchas compañías pueden ver cambiar y crecer su negocio en el futuro cercano.

1) Las empresas que utilicen la Internet de las cosas van a colectar más datos

¿Quien no quiere tener mas datos? Con muchos más dispositivos que se están conectando a Internet, las empresas pueden recopilar más información de los consumidores. Por ejemplo, creando un calzado deportivo para “running” equipado con un con la suela interior equipada con un chip conectado a Internet que puede ayudar a los atletas a correr más rápido o prevenir lesiones en las articulaciones.  Sería mucho más difícil disponer de esos datos y desarrollar mejoras en esos productos sin el uso de IoT que genera datos de manera automatizada.

Más datos significa que pueden ser desarrollados más productos que nunca antes habíamos imaginado. IoT abre puertas y nuevos caminos a la hora de recolectar datos y estar comunicados con el consumidor. Y como un beneficio adicional, los datos pueden ser colectados en tiempo real, llevando a análisis más rápidos de la información y facilitando la toma de decisiones.

2) IoT contribuye a procesos mas rapidos y eficientes

Los dispositivos con sensores equipados con IoT hacen que la tecnología de estos sea mas rápida, agil y adaptable. Las maquinas conectadas son capaces de imitar lo que un ser humano puede sentir, los sensores pueden tener la capacidad de ver, oir, balancear, medir temperatura y otras variables que permiten tomar decisiones automatizadas e informadas sin la participación de un ser humano.

Los desarrollos de IoT nos permitirán a llevar adelante tareas de gran escala más rápido y con mayor precisión, incluyendo manejo en el análisis de datos. Los procesos automatizados permite que las empresas enfoquen su atención en nuevos emprendimientos, productos, servicios, asi como la optimización de los procesos ya existentes.


3) IoT crea mas necesidades en los consumidores

Tal como puntualice en el punto 1 más arriba, la investigación y recolección de datos permite que se puedan desarrollar más productos. ¿Como podríamos saber que necesitamos una suela flexible para hacer ejercicios? ¿Cuanto afectan a mis articulaciones las zapatillas que utilizo actualmente?

Esto no se trata solo de comprar productos inteligentemente conectados, sino de recolectar datos de productos inteligentes para, a partir de ahí inferir decisiones para futuros productos. Una nueva suela flexible no es un producto inteligente, pero está concebida gracias a los datos obtenidos de un producto inteligente. La recolección de datos a partir de la Internet de las cosas nos conduce a desarrollar productos nuevos y no tradicionales que nosotros como consumidores nunca nos dimos cuenta que necesitábamos.

Los dispositivos conectados son divertidos y convenientes, haciendo de ellos productos necesarios para nuestra vida cotidiana. ¿Cuanta gente vemos por las calles con Fitbits y relojes Apple Watch ahora? Ellos mejoraron nuestra calidad de vida y simplemente son aparatos que uno puede adquirir fácilmente. IoT esta abriendo nuevos mercados para productos y servicios para el día a día del consumidor, quien lo compraría simplemente por diversión.

4) Mas puestos de trabajos serán necesarios con diferentes habilidades

Las nuevas tecnologías requieren personas para desarrollarlas, usarlas, mantenerlas, repararlas y venderlas, estos son trabajos que no existían antes. IoT está creando la demanda de toda una nueva línea de profesionales. Se necesitarán desarrolladores, especialistas en marketing, vendedores y ejecutivos que sepan cómo trabajar con la Internet de las cosas. De manera notable, vamos a necesitar más que nunca profesionales expertos en cyber seguridad.

Tomemos Amazon Echo como ejemplo. Se necesitó a alguien para crearlo y desarrollarlo. Ahora tenemos gente diseñando apps para el Echo, actualizaciones planificadas, ventas dentro de las tiendas, ellos se convierten en expertos en atender estas nuevas necesidades. Esto suena a muchísimos puestos de trabajo, todos como consecuencia de un solo producto. Ahora imaginemos la magnitud de una industria entera detrás de productos dotados con la tecnología de la Internet de las cosas.

5) IoT crea mas necesidades en los consumidores

Tal como puntualice en el punto 1 más arriba, la investigación y recolección de datos permite que se puedan desarrollar más productos. ¿Como podríamos saber que necesitamos una suela flexible para hacer ejercicios? ¿Cuanto afectan a mis articulaciones las zapatillas que utilizo actualmente?

Esto no se trata solo de comprar productos inteligentemente conectados, sino de recolectar datos de productos inteligentes para, a partir de ahí inferir decisiones para futuros productos. Una nueva suela flexible no es un producto inteligente, pero está concebida gracias a los datos obtenidos de un producto inteligente. La recolección de datos a partir de la Internet de las cosas nos conduce a desarrollar productos nuevos y no tradicionales que nosotros como consumidores nunca nos dimos cuenta que necesitábamos.

Los dispositivos conectados son divertidos y convenientes, haciendo de ellos productos necesarios para nuestra vida cotidiana. ¿Cuanta gente vemos por las calles con Fitbits y relojes Apple Watch ahora? Ellos mejoraron nuestra calidad de vida y simplemente son aparatos que uno puede adquirir fácilmente. IoT esta abriendo nuevos mercados para productos y servicios para el día a día del consumidor, quien lo compraría simplemente por diversión.

6) Mas puestos de trabajos serán necesarios con diferentes habilidades

Las nuevas tecnologías requieren personas para desarrollarlas, usarlas, mantenerlas, repararlas y venderlas, estos son trabajos que no existían antes. IoT está creando la demanda de toda una nueva línea de profesionales. Se necesitarán desarrolladores, especialistas en marketing, vendedores y ejecutivos que sepan cómo trabajar con la Internet de las cosas. De manera notable, vamos a necesitar más que nunca profesionales expertos en cyber seguridad.

Tomemos Amazon Echo como ejemplo. Se necesitó a alguien para crearlo y desarrollarlo. Ahora tenemos gente diseñando apps para el Echo, actualizaciones planificadas, ventas dentro de las tiendas, ellos se convierten en expertos en atender estas nuevas necesidades. Esto suena a muchísimos puestos de trabajo, todos como consecuencia de un solo producto. Ahora imaginemos la magnitud de una industria entera detrás de productos dotados con la tecnología de la Internet de las cosas.


5 Un cambio total en el modelo de los negocios

Las compañías que utilicen la Internet de las cosas necesitaran adaptarse y evolucionar para poder sacarle el máximo provecho al horizonte de cambios que preanuncia la IoT. John Deere, por ejemplo, hizó su nombre como una compañía que vende tractores y productos agrícolas. A partir de 2012, han estado adicionando conectividad de datos a sus productos, recolectando y distribuyendo información a granjeros acerca de qué tipo de cultivo plantar, donde y cuando. Uno podría decir que su modelo de negocios evolucionó un paso más allá, y pasó de solo vender tractores, a vender datos e información.

Todos los datos colectados desde los dispositivos inteligentes existentes generarán futuros cambios en los productos. Difícilmente los ejecutivos de John Deere un día se levantaron con la idea comenzar a venderle datos a los granjeros. Los datos que ellos recolectan continuarán ayudándoles a tomar importantes decisiones de nuevos negocios, modelando a la compañía como un todo, y no solo por los productos que sabe vender.

Para evolucionar y expandirse, los negocios que utilizan la Internet de las cosas están creando mas valor para las empresas, lo cual implica que las ofertas de los productos de la compañía eleven su perfil además de generar más productos para comercializar. Ahora las compañías pueden ver a sus estrategias desde la experiencia y perspectiva de un consumidor, además de disponer de más cantidad de datos en tiempo real para trabajar con ellos.

Internet de las cosas es una bendición no una maldición

Las empresas que utilicen IoT van a generar más empleos, van a ser más agiles y más eficientes, podrán recolectar más datos e información y reaccionarán a las necesidades del consumidor de manera más eficiente, y por último podrán ver como evoluciona y se expande su modelo de negocios. Puede ser que estos cambios pueden tardar a crear acostumbramiento en algunos y tomará tiempo, pero será mejor para la empresa y para la economía en su conjunto. La Internet de las cosas será aire nuevo entrando en las compañías existentes, permitiéndoles a las exitosas a mantenerse relevante y atractivas, y dándole una segunda chance a las que tuvieron un camino más difícil.