Cómo medir los ingresos del comercio minorista
Generado por Klaviyo AI
La guía explica cómo unificar datos de ventas online y en tienda para medir qué impulsa los ingresos con Klaviyo Marketing Analytics. Describe la atribución omnicanal, el análisis de embudo, la segmentación RFM y el análisis predictivo para comprender el comportamiento del cliente y orientar las acciones de marketing.
- Datos unificados: Integrar los canales en un perfil de cliente compartido reduce la fragmentación que dificulta la atribución y provoca duplicaciones de ingresos.
- Atribución omnicanal: La atribución de varios puntos de contacto permite analizar cómo las interacciones online y en tienda influyen en una compra.
Cuando los profesionales del marketing minorista analizan la atribución y la elaboración de informes de ingresos, puede que descubran que cada una de sus herramientas de analítica es competente por sí sola. Pero, en conjunto, siguen siendo ineficaces como fuente única de información.
Esto suele deberse a silos de datos y a la fragmentación de las plataformas. Por ejemplo, tu plataforma de automatización de marketing puede atribuir una venta a una campaña de email, mientras que tu plataforma publicitaria podría atribuir ese mismo pedido a ingresos procedentes de un clic de pago. Luego, si esa misma persona realiza compras repetidas en tienda, esos datos podrían estar solo en tu POS y en ningún otro sitio.
Este tipo de fragmentación de datos se produce cuando las fuentes no se integran en un perfil de cliente compartido. Cuando la fragmentación es la norma como minorista, o bien dedicas demasiado tiempo a conciliar datos para lograr una atribución precisa, o bien no puedes confiar en absoluto en los modelos de atribución porque duplican los ingresos constantemente.
En esta guía, te explicamos qué es Klaviyo Marketing Analytics para minoristas, cómo funciona la atribución de varios puntos de contacto y cómo usar distintos tipos de análisis y elaboración de informes para rastrear e incluso predecir el comportamiento de los clientes.
¿Qué es Klaviyo Marketing Analytics para minoristas?
Klaviyo Marketing Analytics para minoristas es la práctica de recopilar, unificar e interpretar datos de todos los canales de compra activos para medir qué impulsa los ingresos y decidir qué hacer a continuación para aumentarlos.
Los análisis de marketing para retail suelen abarcar unas cuantas categorías de datos:
- Rendimiento de productos y merchandising: tasa de venta de productos, rendimiento por categoría, afinidad de productos, composición de la cesta, rendimiento de cross-sell y up-sell, rendimiento de las rebajas y productos con mejor/peor rendimiento
- Tráfico y adquisición: porcentaje de visitantes que provienen de distintos canales (búsqueda orgánica, anuncios de pago, email, redes sociales, recomendación), coste de adquisición de clientes (CAC)
- Comportamiento en el sitio: páginas y categorías exploradas, tiempo en el sitio, añadidos al carrito, abandono del carrito, puntos de abandono del embudo, artículos añadidos a la lista de deseos
- Ventas e ingresos: tasa de conversión, valor medio del pedido (valor medio del pedido), ingresos por visitante/destinatario, ventas por producto/categoría, rendimiento del código de descuento
- Retención: valor de vida del cliente (LTV), tasa de repetición de compra, retención por cohorte, retención general
- Rendimiento del marketing: retorno de la inversión publicitaria (ROAS) y retorno de la inversión (retorno de la inversión) por canal, compromiso por email y mensaje de texto, atribución en todos los canales
- Segmentación de clientes: rendimiento de ingresos, crecimiento y compromiso por segmento demográfico, de ciclo de vida, conductual y predictivo
- Rendimiento omnicanal: ventas online frente a ventas en tienda, compras entre canales, rendimiento de la tienda y conversión de online a tienda y viceversa
La elaboración de informes omnicanal precisa solo es posible cuando todos los canales activos de las ventas online y en tienda física forman parte del mismo sistema que incluye tu plataforma de datos de clientes (plataforma de datos de clientes). Así es como los profesionales del marketing minorista pueden entender cómo sus canales funcionan conjuntamente para influir en los ingresos.
Cómo funciona la atribución omnicanal de varios puntos de contacto para profesionales del marketing minorista
Los recorridos del cliente no son lineales, y no ocurren en un solo canal. Los compradores pueden verse influidos por 5 interacciones online antes de decidir finalmente hacer una compra en tienda. También pueden explorar en tienda, escanear un código QR para suscribirse al boletín y hacer una compra después de 3 interacciones online más.
La atribución de varios puntos de contacto omnicanal y lineal [EN] puede rastrear estos tipos de recorrido del cliente y, lo que es más importante, captar verdades sobre cómo compran los clientes y lo que ocurrió antes de la compra para influir en su decisión.
Según tu modelo de negocio, puede que quieras personalizar el modelo de atribución para que tenga en cuenta cualquier aspecto que ya sepas sobre tu negocio. Estos son algunos modelos de atribución básicos que deberías tener en cuenta:
Modelo | Cómo asigna el mérito | Útil para |
|---|---|---|
Atribución del primer punto de contacto | 100 % hasta la primera interacción del cliente | Medir qué impulsa el reconocimiento |
atribución de último punto de contacto | 100 % a la última interacción del cliente antes de una compra | Medir lo que cierra ventas |
atribución lineal | Asigna el mismo crédito a todas las interacciones del cliente | Medir la influencia a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente |
Atribución de declive temporal | Asigna más crédito a las interacciones más recientes del cliente | Medición de los recorridos del cliente en los que la actualidad impulsa los ingresos |
Es posible que quieras apoyarte en un modelo de atribución en lugar de en otros, o usar una combinación de todos ellos en distintos momentos. Al diseñar el modelo de atribución, también debes plantearte personalizar qué tipos de mensajes cuentan como puntos de contacto significativos. Por ejemplo, puede que quieras excluir los emails transaccionales (como las confirmaciones de pedido) o excluir los clics de bots en un email.
A continuación, te explicamos cómo configurar la atribución de varios puntos de contacto en tu plataforma Klaviyo Marketing Analytics:
- Elige una plataforma con Klaviyo Marketing Analytics integrado, como un CRM B2C con una plataforma de datos de clientes (plataforma de datos de clientes) integrada. Esta es la infraestructura de datos que centraliza todas las interacciones de los clientes con la marca. Cuando estos datos se encuentran en un único lugar, los modelos de atribución son más precisos porque obtienen información de datos completos.
- Instala el script de seguimiento del sitio. Esto puede incluir un fragmento personalizado en la página de pago en concreto, ya que es donde los datos de conversión finalmente se vinculan a una sesión.
- Usa etiquetas UTM (Urchin Tracking Module) precisas. Dado que la atribución depende de UTM (Urchin Tracking Module) source/medium, las campañas con etiquetas faltantes o incoherentes podrían etiquetarse como desconocidas.
- Actualiza la configuración del modelo de atribución. Elige qué modelo de atribución tiene más sentido para tu marca y configura el periodo de atribución en consecuencia. También deberías personalizar qué tipos de mensajes se consideran puntos de contacto significativos (por ejemplo, podrías excluir los mensajes transaccionales o los clics de bots).
Consejo de analítica para minoristas: usa atribución omnicanal, lineal y de varios puntos de contacto con análisis de embudo [EN] para identificar con precisión dónde y por qué la gente abandona antes de pasar a la siguiente fase del ciclo de vida del cliente.
Por ejemplo, la marca de ropa para perros Ruffwear utiliza el análisis del embudo para hacer un seguimiento de cómo las suscripciones procedentes de los sorteos de sus socios convierten con el tiempo. Esto les permite cancelar las colaboraciones que generan suscripciones, pero no ingresos.
Cómo el análisis RFM mejora las estrategias de descuentos para minoristas y el retorno de la inversión
«RFM» significa recencia, frecuencia y valor monetario. Utiliza estas 3 métricas importantes para analizar el comportamiento de los clientes e identificar a los clientes de alto valor.
A continuación tienes un desglose rápido de lo que mide el análisis RFM [EN] y de cómo puedes empezar a interpretar los datos:
Señal | Qué mide | Qué significa |
|---|---|---|
Recencia | Hace cuánto tiempo hizo alguien una compra | Si alguien no ha comprado en mucho tiempo, es posible que corra el riesgo de abandonar por completo. |
Frecuencia | Con qué frecuencia compra alguien | Si alguien que compra según un calendario establecido aumenta su frecuencia, puede que quiera unirse a un programa de fidelización. |
Valor monetario | Cuánto gasta alguien cuando compra | Los clientes de alto valor son VIP que deberían recibir ofertas especiales, mientras que los clientes que no gastan tanto deberían recibir ofertas de venta adicional. |
Como conjunto de análisis de venta al por menor, el análisis RFM ayuda a las marcas minoristas a identificar a clientes de alto valor, reducir el abandono y desarrollar estrategias de descuento [EN] que no desperdicien el gasto.
Por ejemplo, el minorista de calzado Marc Fisher utiliza segmentos RFM para enviar ofertas más segmentadas [EN]. Reservan los descuentos para clientes con riesgo de abandono, mientras que adoptan un posicionamiento de precio completo y centrado en la marca con los clientes más fieles.
Análisis predictivo para retail: previsión del comportamiento del cliente
análisis predictivo utiliza datos históricos de compra y de comportamiento para prever el comportamiento futuro de los clientes. Incluye métricas como el número estimado de pedidos, la fecha prevista del próximo pedido, el valor de vida del cliente estimado y el riesgo de abandono.
Cuando puedes predecir este tipo de comportamiento del cliente, puedes anticiparte enviando mensajes con más probabilidades de resonar más cerca del momento en el que es probable que ocurra.
Estas son 3 formas de usar el análisis predictivo de retail para aumentar los ingresos:
- Usa el riesgo de abandono para señalar a los clientes en riesgo que pueden necesitar determinados tipos de ofertas para volver a comprar.
- Utiliza fecha prevista del próximo pedido con datos geográficos para personalizar ofertas para compradores que viven cerca de una tienda física, pero nunca han comprado en tienda.
- Usa el valor de vida del cliente estimado para estimar el gasto a lo largo de la vida, de modo que puedas dirigirte a compradores de alto valor con incentivos especiales en tienda o en línea.
Con el análisis predictivo, The Willow Tree Boutique empezó a enviar sus campañas a clientes cuya próxima fecha de compra predicha por IA estaba en los últimos o próximos 30 días. También se centraron en promocionar prendas más caras a clientes con un valor de vida del cliente estimado superior a 500 $ o un valor medio del pedido superior a 150 $.
«Después de que empezáramos a enviar campañas a segmentos creados con análisis predictivo, todas nuestras métricas mejoraron y los ingresos aumentaron drásticamente», afirma Jade Richardson, estratega de email de la agencia de la boutique. «Nos enseñó muchísimo sobre la base de suscriptores: cuándo compran, cómo compran, etc.»
En 90 días, el 17,1 % de los ingresos atribuidos a Klaviyo de la marca [EN] procedían de segmentos de análisis predictivo. «Ha sido fundamental para consolidar las prácticas recomendadas de la marca», afirma Richardson. «De verdad nos abrió todo un mundo nuevo».
Impulsa más ingresos de retail multicanal con Klaviyo Analytics
Klaviyo es el CRM B2C autónomo que reúne datos de clientes en tiempo real, análisis, automatización de marketing, servicio de atención al cliente e IA agéntica integrada, para que los minoristas puedan medir y actuar en función de sus datos desde un mismo lugar.
Con Klaviyo, puedes:
- Crea informes avanzados para las ventas online y en tienda. Utiliza agrupaciones ilimitadas, propiedades de perfil personalizadas y elaboración de informes combinada de flujos y campañas sin una herramienta de inteligencia empresarial.
- Personaliza la atribución. Mide la atribución uniendo dos o más métricas o filtrando eventos específicos en el POS y en la tienda online.
- Sincroniza tu almacén de datos con Advanced Klaviyo Data Platform. Cambia de formato, normaliza y limpia los datos para que sean coherentes y exactos, sin escribir código y sin tener que esperar.
- Crea segmentos directamente a partir del análisis de embudo. Dirígete a los clientes exactamente en el punto en el que abandonan la conversión con un solo clic.
- Actúa según los datos, más rápido. Accede a recomendaciones y plantillas de flujo prediseñadas para actuar en función de datos reales de rendimiento sin empezar desde cero.
Empieza a medir y actuar en función de tus datos desde un solo lugar con Klaviyo. Regístrate