Certificado de Blockchain
El contenido de esta página esta estampado en tres blockchains diferentes. Una blockchain es una base de datos permanente, distribuida, y sin autoridad central. Esto permite estampar contenido sin nunca desvelar este. Un estampe certifica la existencia de cierto contenido en un instante dado, lo que permite a su autor demostrar que fue él o ella quien primero reclamó la autoría. Más información sobre estampes aquí abajo.

Si quieres saber más sobre blockchain, descarga nuestra publicación de investigación Blockchain: construyendo confianza. Si quieres estampar el contenido de tu propia web, prueba nuestro plugin de WordPress. Si quieres que pensemos juntos como blockchain puede ayudar a tu negocio, envianos un correo :-)
Resumen de estampado:
Título estampado: Analítica de comportamiento: la clave para un marketing personalizado basado en datos
Tipo estampado:
Título y contenido
URL de contexto: https://www.goodrebels.com/es/analitica-de-comportamiento-la-clave-para-un-marketing-personalizado-basado-en-datos/
Contenido descodificado:
TítuloAnalítica de comportamiento: la clave para un marketing personalizado basado en datos
ContenidoHace tiempo que el viaje del consumidor dejó de ser lineal para convertirse en un proceso un tanto caótico. Sabemos desde hace años que la decisión de compra se completa desde múltiples puntos, con diferentes recorridos según las preferencias de cada persona.

Por esto, conocer al usuario se ha convertido en requisito prioritario para establecer relaciones de beneficio mutuo. ¿Nos basta para ello con recoger datos operacionales? ¿Es suficiente con disponer de información sociodemográfica y segmentar sólo a partir de criterios puramente estadísticos?

Una estrategia acertada apostará por conocer el comportamiento del consumidor: los decisores constantemente envían señales que, bien analizadas, nos servirán para acompañar nuestra estrategia global.

Además, cuando comparamos insights procedentes de diferentes datos apreciamos la ventaja de la analítica de comportamiento: el último estudio de Gallup muestra como los insights obtenidos a partir del análisis conductual ayudan a la conversión un 85% mejor que otros insights.
Etapas en el conocimiento del usuario
¿De dónde salen estos insights de conducta? De los datos, por supuesto. El interés de las organizaciones por los datos ha evolucionado en la medida en que hemos visto cómo empresas de toda índole convertían la información en algo más: una mejora de la eficiencia, una reducción de costes, una ventaja competitiva… Hasta hacer de los datos, en algunos casos, el principal valor de la empresa. ¿Recordamos cuánto pagó Facebook por Whatsapp?

La tecnología actual y la facilidad de acceso a Internet, junto con el creciente uso de plataformas sociales, han hecho que las entradas de información se multipliquen. La mejora de los sistemas de información nos ha permitido digitalizar y estructurar los diferentes procesos para optimizar el análisis de los datos, pero como muestra la tabla, esto no se ha quedado solo en los departamentos de operaciones.


Fuente: Customer Analytics, Mejorando la inteligencia del cliente a través de los datos, Jordi Conesa i Caralt (Coordinador) Núria Braulio Gil, Josep Curto Díaz
¿En qué consisten los datos de comportamiento? La analítica de conducta (Behavioral Analytics) nace de la necesidad de saber cómo, cuándo y por qué interactúa una persona con los medios digitales, ya sea una app móvil, un juego online, una aplicación web, un e-commerce, etc. Se trata en definitiva de entender cómo actúan los consumidores, permitiendo predicciones precisas sobre su probable comportamiento en el futuro.

Comprender por qué los clientes realizan determinadas acciones nos permitirá optimizar nuestro ciclo completo de compra y generar nuevas oportunidades de negocio, pudiendo detectar puntos de interacción en cada fase del customer journey del cliente.
¿Qué tipos de datos encontramos?
Para reunir, utilizar y generar datos de comportamiento de usuario y, de forma paralela, crear una estrategia en línea con esta información, debemos tener en cuenta que existen tres tipos de datos que podemos transformar en información valiosa:

Datos registrados: que tenemos almacenados en nuestro CRM o herramienta de marketing automation.
Datos observados: cómo se comporta nuestro usuario en nuestra página web o cómo interactúa con los diferentes elementos de cada plataforma en la que tenemos presencia. Observamos su comportamiento y esto nos da pistas sobre sus intereses y su forma de reaccionar a nuestros mensajes, elementos publicados o fases de cada journey.
La voz del consumidor: cómo se siente el consumidor con respecto a nuestros servicios, y cómo expresa esos sentimientos, bien de forma reactiva, a través de encuestas, focus group, workshops, o bien de forma proactiva, a través de escucha social, donde el usuario, sin preguntarle, expresa su opinión, presenta dudas, propone mejoras o simplemente participa en conversaciones sobre nuestros productos, servicios o cuestiones relacionadas con nuestra marca.

 ¿Estamos conectando los puntos para aprovechar los datos?
Según el nivel de madurez de nuestra implementación de datos, puede que dispongamos de algunos datos almacenados en silos cerrados y no se relacionen con los demás, o en el mejor de los casos, que estemos aprovechando solo una parte de ellos. Quizá existan ciertas conexiones: el CRM con el email, el CMS con Analytics, la herramienta de Marketing Automation con el email y tal vez con el CRM...

Pero, ¿qué hay si queremos conectar todos esos datos relacionados de forma ágil? Normalmente la explotación de estos datos requiere ingentes cantidades de tiempo y trabajo. Esto no es operativo si queremos dar una respuesta rápida a los consumidores según su comportamiento, y menos cuando la cantidad de datos es muy voluminosa, lo que dificulta la escalabilidad.

En respuesta a esto, en términos de publicidad podemos crear audiencias a través de un DMP (Data Management Platform) que ayude a integrar varias fuentes de datos y así segmentar combinando inputs distintos. ¿Pero qué pasa cuando debemos personalizar el contenido y dar una respuesta automatizada utilizando todas las señales digitales que nos ha hecho llegar el consumidor?
Una visión integral del consumidor
Para responder a esa cuestión, debemos construir un perfil unificado que agregue no solo la información demográfica, las preferencias o las necesidades del usuario, sino que integre variables como el punto en el que se haya en cuanto a su consideración por el servicio (customer journey), su contexto laboral, su comportamiento en los diferentes canales, la afinidad por diferentes productos o servicios o su respuesta antes las diferentes ofertas enviadas.

Con el fin de cohesionar las distintas fuentes de datos y mantener esta visión integral del consumidor, encontramos dos palancas a activar:
1. Tecnología
Implementar un Data Mart -solución de marketing automation lo suficientemente funcional- o directamente un CDP (Customer Data Platform) nos permitirá interconectar nuestro CRM, la herramienta de marketing automation, el email, los sistemas de analítica y el CMS, para dar una respuesta automatizada y personalizada en base a los datos de comportamiento de nuestros usuarios. En definitiva, reunir todas aquellas señales digitales y utilizarlas para:

Basarnos en la estadística para la segmentación.


Diseñar una estrategia de comunicación que tenga como base el conocimiento enriquecido del consumidor.


Disponer de visualización a través de cuadros de mando accionables.


Apoyarnos en modelos predictivos.


Ofrecer experiencias relevantes.


Fuente: https://www.connectivedx.com/thinking/posts/2015/11/customer-data-platforms
--    
2. Estrategia
Implementar un CDP o una solución tecnológica conectada a las fuentes de datos de comportamiento del consumidor no es la panacea. Si no se acompaña de una estrategia que defina cuáles son nuestros objetivos, quién es nuestra audiencia, cómo queremos que nos perciban, etc., tendremos un bonito cuadro de mando sin accionar.

Deberemos desarrollar además un plan que especifique de qué manera se van a personalizar nuestros mensajes en función de datos, en qué formatos, creatividades, cómo será nuestro estilo, cómo se van a organizar los datos… En definitiva, una estrategia digital completa que pivote sobre los datos de comportamiento que proporciona la base tecnológica.

Una vez activadas las dos palancas, habremos alcanzado -o al menos nos habremos acercado- a la eterna aspiración de un marketing personalizado y basado en datos, un objetivo que ya no solo no es inalcanzable, sino que aspiran a lograr cada vez más organizaciones. Y es que, en este entorno definido por los datos y la tecnología, está en juego conseguir que la relación con nuestros consumidores se convierta en un vínculo duradero y de beneficio mutuo.
URLhttps://www.goodrebels.com/es/analitica-de-comportamiento-la-clave-para-un-marketing-personalizado-basado-en-datos/
AutorDavid García-Navas
OrigenWP Blockchain
Formatowpblockchain
Hash: (SHA256)
Estado:
Momento:
Hace 8 meses (2018-12-03 20:46:18 GMT+2)
Transacciones en Blockchain:
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"title": "Analu00edtica de comportamiento: la clave para un marketing personalizado basado en datos",
"content": "Hace tiempo que el viaje del consumidor deju00f3 de ser lineal para convertirse en un proceso un tanto cau00f3tico. Sabemos desde hace au00f1os que la decisiu00f3n de compra se completa desde mu00faltiples puntos, con diferentes recorridos segu00fan las preferencias de cada persona.\r\n\r\nPor esto, conocer al usuario se ha convertido en requisito prioritario para establecer relaciones de beneficio mutuo. u00bfNos basta para ello con recoger datos operacionales? u00bfEs suficiente con disponer de informaciu00f3n sociodemogru00e1fica y segmentar su00f3lo a partir de criterios puramente estadu00edsticos?\r\n\r\nUna estrategia acertada apostaru00e1 por conocer el comportamiento del consumidor: los decisores constantemente envu00edan seu00f1ales que, bien analizadas, nos serviru00e1n para acompau00f1ar nuestra estrategia global.\r\n\r\nAdemu00e1s, cuando comparamos insights procedentes de diferentes datos apreciamos la ventaja de la analu00edtica de comportamiento: el u00faltimo estudio de Gallup muestra como los insights obtenidos a partir del anu00e1lisis conductual ayudan a la conversiu00f3n un 85% mejor que otros insights.\r\nEtapas en el conocimiento del usuario\r\nu00bfDe du00f3nde salen estos insights de conducta? De los datos, por supuesto. El interu00e9s de las organizaciones por los datos ha evolucionado en la medida en que hemos visto cu00f3mo empresas de toda u00edndole convertu00edan la informaciu00f3n en algo mu00e1s: una mejora de la eficiencia, una reducciu00f3n de costes, una ventaja competitivau2026 Hasta hacer de los datos, en algunos casos, el principal valor de la empresa. u00bfRecordamos cuu00e1nto pagu00f3 Facebook por Whatsapp?\r\n\r\nLa tecnologu00eda actual y la facilidad de acceso a Internet, junto con el creciente uso de plataformas sociales, han hecho que las entradas de informaciu00f3n se multipliquen. La mejora de los sistemas de informaciu00f3n nos ha permitido digitalizar y estructurar los diferentes procesos para optimizar el anu00e1lisis de los datos, pero como muestra la tabla, esto no se ha quedado solo en los departamentos de operaciones.\r\n\r\n\r\nFuente: Customer Analytics, Mejorando la inteligencia del cliente a traveu0301s de los datos, Jordi Conesa i Caralt (Coordinador) Nu00faria Braulio Gil, Josep Curto Du00edaz\r\nu00bfEn quu00e9 consisten los datos de comportamiento? La analu00edtica de conducta (Behavioral Analytics) nace de la necesidad de saber cu00f3mo, cuu00e1ndo y por quu00e9 interactu00faa una persona con los medios digitales, ya sea una app mu00f3vil, un juego online, una aplicaciu00f3n web, un e-commerce, etc. Se trata en definitiva de entender cu00f3mo actu00faan los consumidores, permitiendo predicciones precisas sobre su probable comportamiento en el futuro.\r\n\r\nComprender por quu00e9 los clientes realizan determinadas acciones nos permitiru00e1 optimizar nuestro ciclo completo de compra y generar nuevas oportunidades de negocio, pudiendo detectar puntos de interacciu00f3n en cada fase del customer journey del cliente.\r\nu00bfQuu00e9 tipos de datos encontramos?\r\nPara reunir, utilizar y generar datos de comportamiento de usuario y, de forma paralela, crear una estrategia en lu00ednea con esta informaciu00f3n, debemos tener en cuenta que existen tres tipos de datos que podemos transformar en informaciu00f3n valiosa:\r\n\r\n tDatos registrados: que tenemos almacenados en nuestro CRM o herramienta de marketing automation.\r\n tDatos observados: cu00f3mo se comporta nuestro usuario en nuestra pu00e1gina web o cu00f3mo interactu00faa con los diferentes elementos de cada plataforma en la que tenemos presencia. Observamos su comportamiento y esto nos da pistas sobre sus intereses y su forma de reaccionar a nuestros mensajes, elementos publicados o fases de cada journey.\r\n tLa voz del consumidor: cu00f3mo se siente el consumidor con respecto a nuestros servicios, y cu00f3mo expresa esos sentimientos, bien de forma reactiva, a travu00e9s de encuestas, focus group, workshops, o bien de forma proactiva, a travu00e9s de escucha social, donde el usuario, sin preguntarle, expresa su opiniu00f3n, presenta dudas, propone mejoras o simplemente participa en conversaciones sobre nuestros productos, servicios o cuestiones relacionadas con nuestra marca.\r\n\r\nu00a0u00bfEstamos conectando los puntos para aprovechar los datos?\r\nSegu00fan el nivel de madurez de nuestra implementaciu00f3n de datos, puede que dispongamos de algunos datos almacenados en silos cerrados y no se relacionen con los demu00e1s, o en el mejor de los casos, que estemos aprovechando solo una parte de ellos. Quizu00e1 existan ciertas conexiones: el CRM con el email, el CMS con Analytics, la herramienta de Marketing Automation con el email y tal vez con el CRM...\r\n\r\nPero, u00bfquu00e9 hay si queremos conectar todos esos datos relacionados de forma u00e1gil? Normalmente la explotaciu00f3n de estos datos requiere ingentes cantidades de tiempo y trabajo. Esto no es operativo si queremos dar una respuesta ru00e1pida a los consumidores segu00fan su comportamiento, y menos cuando la cantidad de datos es muy voluminosa, lo que dificulta la escalabilidad.\r\n\r\nEn respuesta a esto, en tu00e9rminos de publicidad podemos crear audiencias a travu00e9s de un DMP (Data Management Platform) que ayude a integrar varias fuentes de datos y asu00ed segmentar combinando inputs distintos. u00bfPero quu00e9 pasa cuando debemos personalizar el contenido y dar una respuesta automatizada utilizando todas las seu00f1ales digitales que nos ha hecho llegar el consumidor?\r\nUna visiu00f3n integral del consumidor\r\nPara responder a esa cuestiu00f3n, debemos construir un perfil unificado que agregue no solo la informaciu00f3n demogru00e1fica, las preferencias o las necesidades del usuario, sino que integre variables como el punto en el que se haya en cuanto a su consideraciu00f3n por el servicio (customer journey), su contexto laboral, su comportamiento en los diferentes canales, la afinidad por diferentes productos o servicios o su respuesta antes las diferentes ofertas enviadas.\r\n\r\nCon el fin de cohesionar las distintas fuentes de datos y mantener esta visiu00f3n integral del consumidor, encontramos dos palancas a activar:\r\n1. Tecnologu00eda\r\nImplementar un Data Mart -soluciu00f3n de marketing automation lo suficientemente funcional- o directamente un CDP (Customer Data Platform) nos permitiru00e1 interconectar nuestro CRM, la herramienta de marketing automation, el email, los sistemas de analu00edtica y el CMS, para dar una respuesta automatizada y personalizada en base a los datos de comportamiento de nuestros usuarios. En definitiva, reunir todas aquellas seu00f1ales digitales y utilizarlas para:\r\n\r\n tBasarnos en la estadu00edstica para la segmentaciu00f3n.\r\n\r\n\r\n tDiseu00f1ar una estrategia de comunicaciu00f3n que tenga como base el conocimiento enriquecido del consumidor.\r\n\r\n\r\n tDisponer de visualizaciu00f3n a travu00e9s de cuadros de mando accionables.\r\n\r\n\r\n tApoyarnos en modelos predictivos.\r\n\r\n\r\n tOfrecer experiencias relevantes.\r\n\r\n\r\nFuente: https://www.connectivedx.com/thinking/posts/2015/11/customer-data-platforms\r\n-- u00a0 u00a0\r\n2. Estrategia\r\nImplementar un CDP o una soluciu00f3n tecnolu00f3gica conectada a las fuentes de datos de comportamiento del consumidor no es la panacea. Si no se acompau00f1a de una estrategia que defina cuu00e1les son nuestros objetivos, quiu00e9n es nuestra audiencia, cu00f3mo queremos que nos perciban, etc., tendremos un bonito cuadro de mando sin accionar.\r\n\r\nDeberemos desarrollar ademu00e1s un plan que especifique de quu00e9 manera se van a personalizar nuestros mensajes en funciu00f3n de datos, en quu00e9 formatos, creatividades, cu00f3mo seru00e1 nuestro estilo, cu00f3mo se van a organizar los datosu2026 En definitiva, una estrategia digital completa que pivote sobre los datos de comportamiento que proporciona la base tecnolu00f3gica.\r\n\r\nUna vez activadas las dos palancas, habremos alcanzado -o al menos nos habremos acercado- a la eterna aspiraciu00f3n de un marketing personalizado y basado en datos, un objetivo que ya no solo no es inalcanzable, sino que aspiran a lograr cada vez mu00e1s organizaciones. 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"David Garcu00eda-Navas"
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"content": "{"title":"Anal\u00edtica de comportamiento: la clave para un marketing personalizado basado en datos","content":"Hace tiempo que el viaje del consumidor dej\u00f3 de ser lineal para convertirse en un proceso un tanto ca\u00f3tico. Sabemos desde hace a\u00f1os que la decisi\u00f3n de compra se completa desde m\u00faltiples puntos, con diferentes recorridos seg\u00fan las preferencias de cada persona.\r\n\r\nPor esto, conocer al usuario se ha convertido en requisito prioritario para establecer relaciones de beneficio mutuo. \u00bfNos basta para ello con recoger datos operacionales? \u00bfEs suficiente con disponer de informaci\u00f3n sociodemogr\u00e1fica y segmentar s\u00f3lo a partir de criterios puramente estad\u00edsticos?\r\n\r\nUna estrategia acertada apostar\u00e1 por conocer el comportamiento del consumidor: los decisores constantemente env\u00edan se\u00f1ales que, bien analizadas, nos servir\u00e1n para acompa\u00f1ar nuestra estrategia global.\r\n\r\nAdem\u00e1s, cuando comparamos insights procedentes de diferentes datos apreciamos la ventaja de la anal\u00edtica de comportamiento: el \u00faltimo estudio de Gallup muestra como los insights obtenidos a partir del an\u00e1lisis conductual ayudan a la conversi\u00f3n un 85% mejor que otros insights.\r\nEtapas en el conocimiento del usuario\r\n\u00bfDe d\u00f3nde salen estos insights de conducta? De los datos, por supuesto. El inter\u00e9s de las organizaciones por los datos ha evolucionado en la medida en que hemos visto c\u00f3mo empresas de toda \u00edndole convert\u00edan la informaci\u00f3n en algo m\u00e1s: una mejora de la eficiencia, una reducci\u00f3n de costes, una ventaja competitiva\u2026 Hasta hacer de los datos, en algunos casos, el principal valor de la empresa. \u00bfRecordamos cu\u00e1nto pag\u00f3 Facebook por Whatsapp?\r\n\r\nLa tecnolog\u00eda actual y la facilidad de acceso a Internet, junto con el creciente uso de plataformas sociales, han hecho que las entradas de informaci\u00f3n se multipliquen. La mejora de los sistemas de informaci\u00f3n nos ha permitido digitalizar y estructurar los diferentes procesos para optimizar el an\u00e1lisis de los datos, pero como muestra la tabla, esto no se ha quedado solo en los departamentos de operaciones.\r\n\r\n\r\nFuente: Customer Analytics, Mejorando la inteligencia del cliente a trave\u0301s de los datos, Jordi Conesa i Caralt (Coordinador) N\u00faria Braulio Gil, Josep Curto D\u00edaz\r\n\u00bfEn qu\u00e9 consisten los datos de comportamiento? La anal\u00edtica de conducta (Behavioral Analytics) nace de la necesidad de saber c\u00f3mo, cu\u00e1ndo y por qu\u00e9 interact\u00faa una persona con los medios digitales, ya sea una app m\u00f3vil, un juego online, una aplicaci\u00f3n web, un e-commerce, etc. Se trata en definitiva de entender c\u00f3mo act\u00faan los consumidores, permitiendo predicciones precisas sobre su probable comportamiento en el futuro.\r\n\r\nComprender por qu\u00e9 los clientes realizan determinadas acciones nos permitir\u00e1 optimizar nuestro ciclo completo de compra y generar nuevas oportunidades de negocio, pudiendo detectar puntos de interacci\u00f3n en cada fase del customer journey del cliente.\r\n\u00bfQu\u00e9 tipos de datos encontramos?\r\nPara reunir, utilizar y generar datos de comportamiento de usuario y, de forma paralela, crear una estrategia en l\u00ednea con esta informaci\u00f3n, debemos tener en cuenta que existen tres tipos de datos que podemos transformar en informaci\u00f3n valiosa:\r\n\r\n \tDatos registrados: que tenemos almacenados en nuestro CRM o herramienta de marketing automation.\r\n \tDatos observados: c\u00f3mo se comporta nuestro usuario en nuestra p\u00e1gina web o c\u00f3mo interact\u00faa con los diferentes elementos de cada plataforma en la que tenemos presencia. Observamos su comportamiento y esto nos da pistas sobre sus intereses y su forma de reaccionar a nuestros mensajes, elementos publicados o fases de cada journey.\r\n \tLa voz del consumidor: c\u00f3mo se siente el consumidor con respecto a nuestros servicios, y c\u00f3mo expresa esos sentimientos, bien de forma reactiva, a trav\u00e9s de encuestas, focus group, workshops, o bien de forma proactiva, a trav\u00e9s de escucha social, donde el usuario, sin preguntarle, expresa su opini\u00f3n, presenta dudas, propone mejoras o simplemente participa en conversaciones sobre nuestros productos, servicios o cuestiones relacionadas con nuestra marca.\r\n\r\n\u00a0\u00bfEstamos conectando los puntos para aprovechar los datos?\r\nSeg\u00fan el nivel de madurez de nuestra implementaci\u00f3n de datos, puede que dispongamos de algunos datos almacenados en silos cerrados y no se relacionen con los dem\u00e1s, o en el mejor de los casos, que estemos aprovechando solo una parte de ellos. Quiz\u00e1 existan ciertas conexiones: el CRM con el email, el CMS con Analytics, la herramienta de Marketing Automation con el email y tal vez con el CRM...\r\n\r\nPero, \u00bfqu\u00e9 hay si queremos conectar todos esos datos relacionados de forma \u00e1gil? Normalmente la explotaci\u00f3n de estos datos requiere ingentes cantidades de tiempo y trabajo. Esto no es operativo si queremos dar una respuesta r\u00e1pida a los consumidores seg\u00fan su comportamiento, y menos cuando la cantidad de datos es muy voluminosa, lo que dificulta la escalabilidad.\r\n\r\nEn respuesta a esto, en t\u00e9rminos de publicidad podemos crear audiencias a trav\u00e9s de un DMP (Data Management Platform) que ayude a integrar varias fuentes de datos y as\u00ed segmentar combinando inputs distintos. \u00bfPero qu\u00e9 pasa cuando debemos personalizar el contenido y dar una respuesta automatizada utilizando todas las se\u00f1ales digitales que nos ha hecho llegar el consumidor?\r\nUna visi\u00f3n integral del consumidor\r\nPara responder a esa cuesti\u00f3n, debemos construir un perfil unificado que agregue no solo la informaci\u00f3n demogr\u00e1fica, las preferencias o las necesidades del usuario, sino que integre variables como el punto en el que se haya en cuanto a su consideraci\u00f3n por el servicio (customer journey), su contexto laboral, su comportamiento en los diferentes canales, la afinidad por diferentes productos o servicios o su respuesta antes las diferentes ofertas enviadas.\r\n\r\nCon el fin de cohesionar las distintas fuentes de datos y mantener esta visi\u00f3n integral del consumidor, encontramos dos palancas a activar:\r\n1. Tecnolog\u00eda\r\nImplementar un Data Mart -soluci\u00f3n de marketing automation lo suficientemente funcional- o directamente un CDP (Customer Data Platform) nos permitir\u00e1 interconectar nuestro CRM, la herramienta de marketing automation, el email, los sistemas de anal\u00edtica y el CMS, para dar una respuesta automatizada y personalizada en base a los datos de comportamiento de nuestros usuarios. En definitiva, reunir todas aquellas se\u00f1ales digitales y utilizarlas para:\r\n\r\n \tBasarnos en la estad\u00edstica para la segmentaci\u00f3n.\r\n\r\n\r\n \tDise\u00f1ar una estrategia de comunicaci\u00f3n que tenga como base el conocimiento enriquecido del consumidor.\r\n\r\n\r\n \tDisponer de visualizaci\u00f3n a trav\u00e9s de cuadros de mando accionables.\r\n\r\n\r\n \tApoyarnos en modelos predictivos.\r\n\r\n\r\n \tOfrecer experiencias relevantes.\r\n\r\n\r\nFuente: https:\/\/www.connectivedx.com\/thinking\/posts\/2015\/11\/customer-data-platforms\r\n-- \u00a0 \u00a0\r\n2. Estrategia\r\nImplementar un CDP o una soluci\u00f3n tecnol\u00f3gica conectada a las fuentes de datos de comportamiento del consumidor no es la panacea. Si no se acompa\u00f1a de una estrategia que defina cu\u00e1les son nuestros objetivos, qui\u00e9n es nuestra audiencia, c\u00f3mo queremos que nos perciban, etc., tendremos un bonito cuadro de mando sin accionar.\r\n\r\nDeberemos desarrollar adem\u00e1s un plan que especifique de qu\u00e9 manera se van a personalizar nuestros mensajes en funci\u00f3n de datos, en qu\u00e9 formatos, creatividades, c\u00f3mo ser\u00e1 nuestro estilo, c\u00f3mo se van a organizar los datos\u2026 En definitiva, una estrategia digital completa que pivote sobre los datos de comportamiento que proporciona la base tecnol\u00f3gica.\r\n\r\nUna vez activadas las dos palancas, habremos alcanzado -o al menos nos habremos acercado- a la eterna aspiraci\u00f3n de un marketing personalizado y basado en datos, un objetivo que ya no solo no es inalcanzable, sino que aspiran a lograr cada vez m\u00e1s organizaciones. Y es que, en este entorno definido por los datos y la tecnolog\u00eda, est\u00e1 en juego conseguir que la relaci\u00f3n con nuestros consumidores se convierta en un v\u00ednculo duradero y de beneficio mutuo.","url":"https:\/\/www.goodrebels.com\/es\/analitica-de-comportamiento-la-clave-para-un-marketing-personalizado-basado-en-datos\/","authors":["David Garc\u00eda-Navas"],"origin":"WP Blockchain","format":"wpblockchain"}"
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