¿Cómo alimentamos con redes sociales una base de datos para mejorar el análisis y maximizar las...

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Elogia Confidential and Propietary NB / M4eC Strategy

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Presentación de Ramón Montanera, Sales & Marketing Intelligence Director de Elogia en la 5ª edición de BDigital Global Congress, en Barcelona. Descubre las claves para que un eCommerce pueda enriquecer una base de datos a partir de información extraída de los medios sociales, y así obtener mayores ventas.

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¿Cómo alimentamos con redes sociales una base de datos para mejorar el análisis y maximizar las ventas?

Ramon Montanera, Market Intelligence Director en Elogia

Barcelona, 14 de junio de 2013

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Situación del partida

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TRAFFIC

LEADS

LEAD NURTURING

BUYERS

LOYAL CLIENTS

a

i

d

a

¿Qué hacemos para que un eCommerce venda?

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¿Qué información tenemos de nuestros registros?

Si es un registro tenemos muy poca información:

- Nombre- Apellido- Email- Alguna variable específica

Si es un comprador tenemos información extra:

Pedidos

Descuentos

Relación SAC

Customers

MailingsFidelización

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¿Cómo trabajamos la información?

¿Cómo trabajamos las ventas cruzadas?

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10,0%

20,0%

30,0%

50,0%

70,0%

80,0%

90,0%

100,0%

10,0% 20,0% 30,0% 40,0% 50,0% 60,0% 70,0% 80,0% 90,0%100,0%

40,0%

60,0%

% Clientes

% F

actu

raci

ón

0,0%0,0%

HEAVY

MEDIUM

LIGHT

Segmentación ABC

¿Son todos nuestros clientes iguales?

Segmentación RFM

Ha comprado 1 vezHa comprado más de una vez

No ha comprado últimos 12 meses

No ha comprado últimos 6meses

Ha comprado últimos 6 meses

Abandonadores

Decepcionados

Probadores esporádicos

Clientes reales

Recién llegados

Aumentar frecuencia Aumentar ticket promedio

Despertar

Reactivar

FidelizarAcciones a realizar

Acciones a realizar

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¿Qué variables utilizamos para segmentar?

Segmentación avanzada

Psico-gráficas

Socio-demo-gráficas

Transac-cionales

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¿Cómo podemos saber más de nuestros registros/clientes?

• Perfilando la base a través de un call center

• Perfilando la base a través de cuestionarios

• Aumentando el número de registros en la captación

• Escuchando las redes

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¿Cómo podemos saber más de nuestros registros/clientes?

Laura Anaïs

Laura Anaïs

Laura Anaïs

Laura Anaïs

Laura Anaïs

Cliente/ usuario

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¿Os imagináis tener toda esta información para cada uno de nuestros clientes/usuarios?

Para cada uno de los usuarios, podríamos obtener:

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¿Cómo lo hacemos?

Invitamos a los registros / clientes a que participen

en una promoción en Facebook

(sorteo de revistas de moda/muebles)

La aplicación pide las autorizaciones

correspondientes para acceder a la información

del usuario.

La aplicación fusiona los datos de Facebook con los

de la base de datos y entrega la información

sobre el usuario.

1

2

3

Perfil completo de cada usuario

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¿Qué obtenemos?

Sus últimos feeds

Intereses, marcas

¿De qué habla?

Ubicaciones

Aplicaciones

Familiares

Conexiones

Valor e influencia social

Sus últimos contactos

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Conoceremos si los usuarios siguen a las marcas de la competencia o no y cuál es la importancia (a través de la penetración de fans) que tienen esas marcas.

Sabremos el nivel de influencia que tienen los usuarios en Facebook y Twitter a través del número de amigos que tienen, la cantidad de publicaciones que hacen y la interacción de sus contactos con las publicaciones.

¿Siguen a la competencia?

¿Cuál es su nivel de influencia?

¿Qué obtenemos?

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¿Qué les interesa?

¿Qué marcas siguen?

Sabremos cuáles son las categorías que les interesa a cada usuario.Dentro de la categoría, conoceremos también sus intereses específicos.

Sabremos cuáles son las categorías de marcas que les interesan a cada usuario.Dentro de la cada categoría, conoceremos también las marcas específicas que le interesan.

¿Qué obtenemos?

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¿Cómo trabajamos con esta información?

• Segmentamos en función del estilo de vida

• Personalizamos la comunicación en función esa segmentación

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• Han comprado sólo una vez• 50% mujeres / 50% hombres

• 45% de 40-55 años• Han abierto el 60% de las newsletter

• El 45% hace click• Las categorías que movilizan son:

tecnología (45%), moda (31%), bebé (10%), artículos para el hogar (10%) y

muebles (4%)• Categoría con alta tasa de repetición

de compra: tecnología y bebé

• Son los compradores habituales• 50% mujeres / 50% hombres

• Han abierto el 80% de las newsletter• El 60% hace click

• Las categorías que movilizan son: muebles (48%), tecnología (28%),

artículos para el hogar (10%) moda (8%) y bebé (6%).

• Categoría con alta tasa de repetición de compra: tecnología y bebé

• Sólo se han registrado y aún no han realizado ninguna compra.• 24% de 25-35 años.

• 40% mujeres / 60% hombres• Han abierto el 40% de las newsletter

• El 30% hace click en la newsletter• Las categorías en las que más hacen

click son: muebles (40%), moda (28%) y bebé (12%), artículos para el hogar

(15%) y tecnología (5%).• Categorías con alta tasa de compra:

muebles y moda

¿Cómo trabajamos con esta información?Jóvenes Vintage

(n = xxx)Sénior Pop in up

(n = xxx)Conceptuales

(n = xxx)

Newsletter diferenciada para cada perfil

Productos de la categoría muebles

Productos de la categoría moda

Productos de la categoría bebé

Productos de la categoría tecnología

Productos de la categoría moda

Productos de la categoría bebé

Productos de la categoría muebles

Productos de la categoría tecnología

Productos de la categoría artículos para

el hogar

DATOS SIMULADOS

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Ramon Montanera I Market Intelligence Director I [email protected] I Skype: ramon.montanera.elogia@ramonmontanera

Muchas gracias

[email protected]@ramonmontanera