10 datos imprescindibles para realizar campañas personalizadas

Actualmente, la ubicación es uno de los criterios clave que se utiliza al momento de la personalización.

La implementación de herramientas tecnológicas da acceso a la implementación de campañas personalizadas. Aquellas que vuelven una experiencia más significativa, permitiendo a la vez, aumentar el volumen de la clientela, fidelizar a los clientes e incrementar la facturación.

Evergage en su informe 2018 Trends in personalization, muestra los criterios utilizados por los profesionales de marketing en todo el mundo para orientar a los visitantes o usuarios con el fin de personalizar sus experiencias, a partir de marzo de 2018. Los resultados muestran que el 39 por ciento de los encuestados dijo que la ubicación es uno de los criterios clave que utilizan al momento de la personalización.

En el siguiente listado se muestran los datos imprescindibles para desarrollar una experiencia personalizada.

  1. Fuente de la campaña – 43%
  2. Ubicación – 39%
  3. Demografía – 37%
  4. Productos comprados – 36%
  5. Clics – 33%
  6. Contenido visto – 32%
  7. Empresa – 27%
  8. Navegador – 25%
  9. Etapa de viaje del cliente – 24%
  10. Comportamiento de visitas anteriores – 23%

Por otro lado, Monetate en su reporte 2017 Personalization Development Study, muestra las formas en que las empresas utilizaron los datos para crear experiencias personalizadas en noviembre de 2016. Durante una encuesta global, el 61 por ciento de los profesionales que respondieron afirmaron que utilizaban análisis fuera de línea para determinar la propensión de la audiencia objetivo.

En el siguiente listado se muestra la forma en que las empresas utilizaron los datos para crear experiencias personalizadas a nivel mundial.

  • Lookalike advertising engine – 87%
  • Servicio de atención al cliente en tienda o vinculado al comportamiento del canal digital – 83%
  • Generador de contenido / promoción dinámica – 75%
  • Herramienta de agilidad digital – 75%
  • Chat en tiempo real – 73%
  • Motor de recomendación de productos – 71%
  • Orientación en línea para crear experiencias digitales basadas en atributos de comportamiento – 69%
  • Motor de experiencia web –  62%
  • Análisis fuera de línea para determinar la propensión del público objetivo – 61%
  • Motor de experiencia de correo electrónico – 60%
  • Pruebas A/B o MVT – 59%
  • Redireccionamiento de anuncios basado en la actividad del sitio – 58%
  • Orientación en línea para crear experiencias digitales basadas en atributos demográficos, tecnográficos u otros estáticos – 57%
  • Correos electrónicos desencadenados – 55%
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