¿Cómo alimentamos con redes sociales una base de datos para mejorar el análisis y maximizar las...
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Elogia Confidential and PropietaryNB / M4eC Strategy
Elogia Confidential and Propietary
¿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
Elogia Confidential and Propietary
Situación del partida
Elogia Confidential and Propietary
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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BARCELONA | MADRID | VIGO | LISBOA | MÉXICO D.F. | RIO DE JANEIRO | SÂO PAULO | MILANO
Ramon Montanera I Market Intelligence Director I [email protected] I Skype: ramon.montanera.elogia@ramonmontanera
Muchas gracias
[email protected]@ramonmontanera