Cómo crear un Customer Journey con datos

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Caso de éxito: Cómo una cadena de alimentos logró crear su Customer Journey e implementar estrategias para cada etapa gracias a los datos.

Uno de los temas que genera más discusión entre los marketers es el uso de datos para la implementación de estrategias, no hay duda que los datos están entre los activos más importantes de las marcas. Sin embargo, aún existe mucha incertidumbre en cómo obtener esos datos, cómo interpretarlos y cómo utilizarlos para crear estrategias efectivas. En este caso vamos a detallar un poco de cómo en Tecmart trabajamos con una cadena de distribución de alimentos para crear un Customer Journey basado en datos. 

El primer paso fue integrar todos sus datos de marketing digital en una sola plataforma y transformarlos en insights a través de Goo una herramienta de inteligencia de datos.  La herramienta integró información de social listening, inteligencia de audiencias, performance, ads, entre otros. 

Posteriormente se analizaron los datos obtenidos para identificar oportunidades y amenazas en cada una de las etapas del Customer Journey. 

Audiencias: Se analizaron los principales aspectos de las audiencias como edades, género, ubicación, canales, rasgos de personalidad, formas de pago más utilizadas, influenciadores de compra e identificación de micro-segmentos.  Algunos de los rasgos a destacar es que la audiencia era joven, extrovertida, con mucho sentido del humor, influenciada por las redes sociales, con alto interés en baile e interacción en horarios más nocturnos que diurnos. 

Social Listening:  Se reconocieron las áreas de oportunidad y riesgo para la marca a través de las conversaciones de las audiencias y su sentimiento hacia la marca.  Se identificaron los productos más mencionados de la marca y de los competidores, los productos con más intención de compra y los factores que determinaban la compra como el servicio de pick up o servicio a domicilio, así como los pain points más relevantes como las horas de atención o servicio y las formas de pago o entrega. 

Performance:  Se establecieron KPIs relevantes para la marca y se dio seguimiento a cada una de las métricas.

Con los datos obtenidos e insights generados, se recomendaron diferentes estrategias para implementar en cada etapa:

Awareness

  1. Generar más contenido del producto más mencionado de la marca
  2. Crear campañas con contenido humorístico sobre el producto de la marca vs el de la competencia

Consideration

  1. Segmentación de pauta por interés en baile
  2. Promociones con producto el producto más mencionado en etapa de consideración
  3. Generación de más contenido sobre pick up vs. delivery de pago

Purchase

  1. Promoción de productos familiares
  2. Promoción y alianza con delivery-app más utilizada por la audiencia

Advocacy

  1. Extensión de horarios de servicio hasta las 11 pm
customer-journey

En conclusión, las herramientas de marketing analytics, como Goo, permiten ir analizando toda la información que genera tu marca y las audiencias para integrarlas a tus procesos de marketing, crear nuevas estrategias, reconocer las acciones que generan los mejores resultados y detener o corregir las que no.

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