Connectif vs Klaviyo

Jaime Germá Yerga

La elección de una herramienta de Marketing Automation no es sencilla, ya que actualmente existen multitud de soluciones con funcionalidades similares. Sin embargo, cada una destaca en un aspecto y es vital tener en cuenta nuestras necesidades a la hora de tomar la decisión de elegir una de ellas.

En otro post ya hablamos sobre los aspectos a tener en cuenta a la hora de seleccionar la herramienta de Marketing Automation adecuada. Hoy, vamos a analizar dos de las principales herramientas del mercado: Connectif y Klaviyo.

Herramientas de Marketing Automation: algo más que Email Marketing

El Marketing Automatizado no es Email Marketing. Si que es cierto que dentro de las acciones que planteamos en nuestra estrategia de Automation el email tiene un gran peso, pero no es lo único. contenido web dinámico, Push, SMS… todas éstas son vías de comunicación con nuestros usuarios, acciones que derivan de las diferentes reglas que establecemos en automatización.

Aunque son muchas las herramientas disponibles para esta disciplina del Marketing, hoy vamos a analizar y comparar Connectif y Klaviyo. Estas son dos de las soluciones más extendidas de mercado, y en muchos de nuestros clientes en algún momento se han encontrado con la duda de seleccionar una u otra.

Connectif

La herramienta española Connectif entra dentro de la categoría de CDXP, lo que viene a ser un Customer Data Experience Platform. Tiene la capacidad de unificar los datos de usuarios y contactos de diferentes fuentes, sacando partido al first party data y pudiendo plantear acciones automatizadas basándose en esos datos.

Se caracteriza entre otras cosas por aglutinar los diferentes canales de comunicación con nuestros contactos, pudiendo accionar a través de email, push, SMS y contenido dinámico en la web. Uno de sus puntos fuertes es la personalización absoluta en las comunicaciones con cada contacto, pudiendo impactar a cada uno de ellos con diferentes contenidos basándonos en su comportamiento.

Klaviyo

Klaviyo es una herramienta de Marketing automatizado que, al igual que Connectif, unifica y recoge datos de los contactos y usuarios de la web permitiendo plantear acciones basadas en su perfil y su comportamiento.

Su uso está muy extendido en Shopify, y nos permite accionar comunicaciones a través de Email, SMS y contenido web. Como herramienta de email marketing es una de las mejores opciones del mercado, pudiendo generar flujos automatizados de forma sencilla e intuitiva.

Integraciones

Tanto Connectif como Klaviyo cuentan con conectores nativos para los principales CMS del mercado: Shopify, Woocommerce, Magento y Prestashop. Con Klaviyo tenemos la opción de conectar BigCommerce y SalesForce Commerce Cloud, mientras que Connectif ha añadido el último año un conector nativo para Vtex.

Listado de conectores para CMS de Connectif

Los conectores de las dos plataformas son sencillos y rápidos, de tal manera que en cuestión de minutos tendremos lista una integración básica con nuestro ecommerce. Si tenemos una web de desarrollo propio, la integración con Connectif es posible a través de etiquetado o JS, tanto para generar los eventos básicos de la integración nativa, como para generar eventos personalizados.

Klaviyo además cuenta con una gran cantidad de conectores nativos con otras herramientas, como por ejemplo con Trust Pilot, Loyalty Lion, o Smile.io.

Connectif vs Klaviyo — Directorio de integraciones de Klaviyo con otras herramientas

Connectif se queda un poco atrás en cuanto a conectores nativos con otras herramientas, pero queda completamente solventado por su propia API. Si contamos con músculo de desarrollo y con la API de la herramienta que queramos conectar, podremos hacer integraciones a medida para generar una gran cantidad de campos y eventos personalizados de valor. Desde nuestro punto de vista, este es uno de los grandes fuertes de Connectif.

Comunicación Omnicanal

Mientras que Klaviyo es una herramienta de Email y SMS, Connectif integra junto a éstas las vías de push y de contenido dinámico personalizado. Es cierto que con Klaviyo puedes mostrar determinados contenidos, en función por ejemplo de la pertenencia a un segmento, pero se queda fuera en cuanto a recomendaciones específicas para cada contacto. Ahí es donde Connectif le gana la partida.

El hecho de unificar todas las vías de comunicación en una única plataforma aporta muchas posibilidades, ya que en un único workflow podremos seleccionar, en función del segmento y el comportamiento, si enviamos una notificación push, un email, un SMS o determinado contenido dentro de la web.

Inteligencia artificial

Customer Lifetime Value (CLV) de Klaviyo

Esta es, sino la mejor, una de las mejores funcionalidades de Klaviyo. La herramienta hace un seguimiento de las compras del cliente y es capaz de predecir su comportamiento de compra futuro. Esta funcionalidad predictiva nos permite desde generar segmentos basados en el importe de gasto futuro esperado, hasta identificar a clientes en riesgo de pérdida para poder atraerlos con ofertas. Esta funcionalidad podremos usarla en nuestros flujos para reactivar contactos de forma automática.

Recomendaciones personalizadas de Connectif

Connectif emplea sus propios algoritmos para las recomendaciones de productos. Y la gran ventaja de la herramienta, donde reside una grandísima parte de su potencial, está en la recomendación personalizada. Gracias a las diferentes lógicas de recomendaciones de producto, cada contacto recibirá recomendaciones únicas.

Algunos ejemplos serían productos relacionados automáticamente a su última compra, a su último carrito, a los productos visitados… Hablamos de una gran cantidad de opciones a emplear en diferentes workflows automatizados.

Diferentes lógicas de recomendación personalizada de Connectif

Workflows

Ambas herramientas tienen un funcionamiento intuitivo basados en esquemas de nodos. Ambos sistemas se basan en activadores, acciones y condiciones. La ventaja de este sistema es que resulta sencillo implementar flujos básicos, aunque para sacarles un partido más avanzado requerirá de más experiencia. Si estás acostumbrado a este tipo de flujos, te sentirás cómodo tanto en Klaviyo como en Connectif.

Segmentos

En Klaviyo existen dos modelos de agrupación de contactos:

Listas: las listas son agrupaciones estáticas de contactos. Por ejemplo, aquellos que se suscriban a través de determinado PopUp, o aquellos que importemos de forma manual y deseemos mantener agrupados.
Segmentos: los segmentos son agrupaciones dinámicas basadas en reglas, de tal manera que un contacto puede estar durante un tiempo en un segmento y salir automáticamente cuando deje de cumplir las condiciones de agrupación. Estas reglas pueden estar basadas tanto en campos del contacto como en su comportamiento.

Por su lado, Connectif cuenta con 3 tipos de agrupaciones diferentes:

Segmentos estáticos: los segmentos estáticos se pueden alimentar a través de importaciones de contactos o a través de workflows. Si queremos tener una agrupación de contactos que visitaron determinada categoría en los últimos 30 días, podríamos hacerlo a través de un workflow que alimente el segmento estático. La gran ventaja de este modelo es que nos permite emplear todos los activadores y condiciones de un workflow de Connectif para poder segmentar a través de automatizaciones avanzadas.
Segmentos dinámicos: los segmentos dinámicos permiten hacer agrupaciones automáticas basadas en campos del contacto.
Segmentos dinámicos+: este tipo de segmento nos permite hacer agrupaciones basadas tanto en los campos del contacto como en su comportamiento. Sería un símil del modelo de segmentos de Klaviyo.

Segmento dinámico + para exclusión de contactos inactivos en email

A pesar de que el modelo de segmento estático alimentado por workflows pueda resultar un poco más pesado en la operativa, marca la diferencia respecto a Klaviyo, ya que abre un abanico de opciones tremendo a la hora de segmentar basándonos en la pertenencia o no a otros segmentos, acciones, condiciones y tiempos de espera.

Analítica y visualización

La diferencia radica en la naturaleza de cada herramienta. Ya comentamos al inicio del post que mientras que Connectif es un CDXP, Klaviyo es una herramienta de Email y SMS Marketing. Y la capacidad de análisis entre las dos herramientas las hace por tanto completamente diferentes.

Con Klaviyo tendremos los principales indicadores de nuestras acciones de email y SMS, pudiendo tanto visualizar en gráficos, como exportar datos en hojas de cálculo. Podemos generar informes personalizados con los principales indicadores (OR, CTR, Enviados…) en diferentes rangos temporales.

Con Connectif tendremos acceso al Data Explorer, una herramienta de generación de informes para medir el rendimiento tanto de nuestras acciones como del ecommerce desde un punto de vista global. Tendremos acceso a informes de ventas globales y del impacto de nuestros workflows sobre éstas, de la recurrencia de compra, de las métricas de las comunicaciones, podremos usar también dimensiones basadas en el contacto, en sus rangos de edad, etc..

Informe de recurrentes vs primerizos en Data Explorer de Connectif

La grandísima ventaja del Data Explorer radica en que pone a nuestro servicio toda la first party data del ecommerce para sacar conclusiones y encaminar nuestro negocio hacia la mejor dirección.

Conclusiones

Connectif y Klaviyo son dos tipos de herramientas diferentes, por lo que es importante salirse del prisma del Email Marketing. Mientras que Klaviyo es una solución magnífica para automatizar el envío de correos y para lanzar nuestras campañas y promociones, Connectif es una herramienta de recolección, acción y decisión. Y esto es lo que marca la diferencia.

Si lo que necesitas es generar flujos de envíos de mails o SMS, Klaviyo es una gran opción, que ayudará tanto a captar como a fidelizar a tus clientes. Si lo que buscas es conocer mejor a tus contactos, y a partir de ahí personalizar su experiencia a todos los niveles de comunicación de forma única para cada cada uno de ellos, Connectif es la mejor opción.

Todo depende de las necesidades actuales de tu negocio digital. Las dos herramientas son una solución magnífica, con una curva de aprendizaje «sana» y con una cantidad de opciones muy elevada.

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Actualización Big Data de Connectif: análisis de las funcionalidades incorporadas

Jaime Germá Yerga

Connectif es de esas herramientas que se caracteriza por escuchar a su comunidad de forma activa. El equipo de Connectif desarrolla mejoras de forma continua y va puliendo una herramienta que se está haciendo hueco entre los grandes del Marketing Automation.

Pero la última actualización de la plataforma no es una más, ya que nos consta que llevan mucho tiempo trabajando en ella y que muchas de sus funcionalidades eran muy esperadas por sus clientes.

El Big Data para la toma de decisiones

A pesar de ser una de las mejores herramientas del mercado para automatización del marketing, la visualización y el cruce de datos no era uno de los puntos fuertes de Connectif. Por eso, esta actualización está centrada tanto en la visualización, como en la exportación y el cruce de datos.

El objetivo de la nueva actualización es el aprovechamiento del dato para poder tomar mejores decisiones de negocio. Connectif captura y registra mucha información de valor de lo que ocurre en nuestra web, por lo que esa información no nos va a ayudar solo a la hora de crear u optimizar workflows, sino que nos va a ayudar a saber hacia donde debemos encaminarnos en nuestras decisiones de negocio.

Las nuevas funcionalidades incluidas en la actualización orientadas al Data Driven son las siguientes:

Sección Data Explorer
Análisis y segmentación RFM
Segmentos dinámicos plus
Nuevos campos automáticos del contacto

Sección Data Explorer

Generación de informes personalizados

Esta es una de las funcionalidades más esperadas. Gracias al nuevo Data Explorer podemos crear diferentes informes cruzando una gran variedad de métricas y dimensiones relacionadas con los contactos, compras, productos, workflows…

Hasta ahora, para poder analizar las métricas más importantes de cada workflow era necesario acceder a él e ir mirando nodo a nodo las métricas de rendimiento de cada acción. Esto dificultaba tener un informe preciso con el que poder comparar y ver la evolución de diferentes acciones en un rango temporal con métricas precisas.

Ahora tenemos la posibilidad crear un informe, elegir como dimensión el nombre del workflow y añadir métricas de rendimiento como los envíos, aperturas, bajas, clics, tasa de conversión…etc De esta forma en un único informe podemos visualizar el rendimiento de todos los flujos durante el rango temporal que seleccionemos. Algunos ejemplos de informes de rendimiento de nuestros workflows que podemos generar:

Informe de rendimiento de emails: UTM, tipo de mail, workflow, envíos, aperturas, bajas, clics, rebotes…
Informe de rendimiento de notificaciones push: workflow, UTM, envíos, aperturas, clics…
Informe de rendimiento de SMS: workflows, nombre, envíos, tasa de conversión
Informe de rendimiento de contenido web: tipo, workflow, aperturas, clics, tasa de conversión…

Informe de rendimiento semanal de email — Informe personalizado de rendimiento de mails por semana

Pero como comentábamos más arriba, no se limita solo a información de los workflows de Connectif, ya que podemos medir el rendimiento global de nuestras acciones con otras métricas no asociadas. Por ejemplo:

Informe de compradores recurrentes vs primerizos: podemos generar un informe que nos muestre mes a mes el volumen y el porcentaje de compradores primerizos frente a recurrentes. Esto es importante, ya que podemos ver la evolución mes a mes del global de nuestras acciones de fidelización.
Informe de volumen de visitas y compras por marca de producto: podemos visualizar el volumen de productos comprados por marca, así como separar estos datos entre primerizos y recurrentes. De esta forma podemos detectar tendencias de compra respecto a diferentes marcas o productos.

Exportación de informes en Connectif

Los informes generados en el Data Explorer pueden ser descargados en CSV, lo que aporta mucha versatilidad para luego trabajar y visualizar los datos en herramientas como Google Sheets y Data Studio.

Seguimos echando en falta un conector de Data Studio, que nos permita alimentar un dashboard completamente personalizado en tiempo real. Sin embargo, ahora si que tenemos la opción de descargar periódicamente esos datos y llevarlos a un sheet maestro con todo el histórico, algo que resulta mucho más funcional que antes.

Pros y contras del Data Explorer

En cuanto a lo que más nos ha gustado:

La posibilidad de tener en un único informe las métricas de rendimiento de todos los flujo para medir nuestra estrategia en Connectif.
La posibilidad de cruzar tantas dimensiones y métricas, lo que nos permite no solo medir el rendimiento de nuestras acciones en Connectif sino del negocio digital en su conjunto.
La posibilidad de crear diferentes informes personalizados a nuestro gusto, pudiendo exportarlo de manera sencilla.
En conjunto, el cambio es muy grande, y vamos a aprovechar toda la data que registra Connectif.

Lo que hemos echado en falta:

Poder personalizar un informe con la dimensión «segmentos» y la métrica contactos totales, de tal manera que podamos visualizar en una tabla el volumen de contactos dentro de cada segmento en diferentes periodos de tiempo para analizar el crecimiento de la base de datos.
Aunque se ha mejorado mucho la visualización y exportación, nos encantaría contar con un conector de Data Studio.

Análisis RFM

Un modelo de análisis y segmentación RFM tiene en cuenta la recencia, la frecuencia y el valor monetario de los contactos para asignarles una puntuación y poder crear segmentos basados en esas puntuaciones. En el blog de VIVA! hemos hablado de esto en nuestro post sobre segmentación eficaz de una base de datos.

En VIVA! Conversión siempre hacemos un análisis RFM al iniciar un proyecto de automation, para comprender el estado de la base de datos de compradores. Es un modelo muy eficaz tanto para analizar como para segmentar y plantear acciones específicas para cada una de las agrupaciones que se generan.

Panel de visualización RFM dentro del contacto

Modelo RFM implementado en Connectif

Connectif ha implementado un modelo RFM que genera una serie de segmentos que se convierten en palancas accionables, del tipo: recurrentes, campeones, fieles, nuevos…hasta un total de 11 agrupaciones.

Es un gran avance poder contar con un modelo RFM generado de forma automática. Hasta ahora, era necesario crear campos personalizados, generar segmentos dinámicos por cada micro segmento puntuado y luego agruparlos en los segmentos macro a través de un workflow de actualización periódica.

El modelo RFM implementado en Connectif asigna 1, 2, 3, 4, o 5 puntos a cada una de las variables. Para hacer la asignación de las puntuaciones de cada variable ordena la base de datos en función del valor de cada una (tiempo de la última compra, total de compras e importe total gastado), divide la base de datos en 5 partes iguales y asigna las puntuaciones a R, F, y M.

En viva! aplicamos un modelo diferente, ya que en la asignación de puntos no generamos 5 grupos iguales.

Partiendo de la asignación de la puntuación en frecuencia, en el modelo de RFM que aplicamos en VIVA! , asignamos los puntos de la siguiente manera:

1 compra = 1 pto
2 compra = 2 pts
3 compras = 3 pts
4 compras = 4 pts
5 o más compras = 5 puntos

Imaginemos la asignación de frecuencia para una base de datos de 100 contactos: 50 contactos con 1 compra, 20 contactos con 2 compras, 15 contactos con 3 compras, 10 contactos con 2 compras y 5 contactos con 5 compras.

50% de la base de datos = 1 punto
20% de la base de datos = 2 puntos
15% de la base de datos = 3 puntos
10% de la base de datos = 4 puntos
5% de la base de datos = 5 puntos

Sin embargo el modelo de Connectif es lineal, de tal manera que la representación de cada puntuación en la base de datos siempre será del 20%

20% de la base de datos = 1 punto
20% de la base de datos = 2 puntos
20% de la base de datos = 3 puntos
20% de la base de datos = 4 puntos
20% de la base de datos = 5 puntos

Esto implicará que, partiendo del ejemplo de anterior y sobre todo en bases de datos pequeñas, habrá contactos con una única compra que recibirán puntuaciones diferentes en frecuencia, ya que si los compradores de un único pedido representan el 50% de la base de datos, algunos tendrán 3 puntos, otros 2 puntos y otros 1 único punto, a pesar de compartir el mismo volumen de compras.

Pros y contras del RFM

En cuanto a lo que más nos ha gustado:

Contar de forma automática con una segmentación basada en el modelo RFM, sin necesidad de workflows ni cálculos.
Inclusión de los segmentos y las variables RFM en los nuevos informes del Data Explorer.
Visualización del segmento RFM dentro del perfil de contacto.

Lo que hemos echado en falta:

Poder configurar nuestras propias puntuaciones, estableciendo los valores para cada puntuación dependiendo del negocio digital.

Nuevos segmentos dinámicos plus

Con los nuevos segmentos dinámicos plus se ha añadido una funcionalidad que nos encanta, y es la posibilidad de usar condiciones no acumulativas. Ahora podemos generar un segmento agrupando 3 variables, de tal manera que cumpliendo solo una de ellas entren a la agrupación. Esto podíamos hacerlo antes a través de workflows, pero no usando segmentos dinámicos. En esos segmentos, es necesario el cumplimiento de todas las condiciones para que el contacto pase a formar parte de la agrupación.

panel de segmento dinámico plus — Panel de configuración del segmento dinámico plus

Gracias a esta funcionalidad podemos por ejemplo crear grupos más amplios dentro de los generados en RFM y poder definir una agrupación que contenga a aquellos que estén dentro de fieles o dentro de campeones. Lo mismo para aquellos que estén en hibernando o en riesgo o durmiéndose. Así, si no tenemos la operativa suficiente (o el volumen de contactos adecuado) para diferentes comunicaciones por cada segmento de los 11 propuestos en el RFM, podemos agruparlos en 3 o 4 segmentos macro.

Nuevos campos del contacto

Han quedado agregados nuevos campos automáticos de contacto, en concreto: fecha de la primera compra, importe medio por pedido e importe total gastado. Así como las puntuaciones en recencia, frecuencia y valor monetario.

Esto es algo que también nos parece un acierto. Hasta ahora para sacar el dato de importe total gastado era necesario crear un workflow que fuese sumando el importe de la compra a un campo personalizado, creado para alojar la información del gasto total. Que ahora esté como campo automáticamente calculado resulta muy útil.

Como propuesta, quizás echamos un poco en falta el campo «días desde la última compra», que al igual que ocurría con el gasto total por contacto, lo implementamos como un campo personalizado alimentado a través de un workflow.

Por otro lado, nos parece un acierto la inclusión del segmento RFM en los datos del panel de cada contacto, pudiendo identificar de una forma muy visual el grupo de valor al que pertenece.

Conclusiones

Connectif se consolida como una de las herramientas más potentes del mercado en Marketing Automation para eCommerce. A partir de ahora podemos tomar decisiones mucho más orientadas a los datos y mediremos de forma más eficiente el impacto de las acciones lanzadas desde la plataforma.

En viva! contamos con un departamento de Marketing Automation y estamos especializados en Connectif. Por lo tanto, si has llegado hasta aquí, seguramente podemos ayudarte.

¿Quieres aprender más acerca del Marketing Automation para mejorar los resultados de tu negocio? Échale un vistazo a nuestros posts y suscríbete a nuestra newsletter para estar al tanto de todas las novedades.

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Segmentación de contactos para una estrategia eficaz de Marketing Automation

Jaime Germá Yerga

La importancia de la segmentación en Marketing Automation

Entendemos por segmentación a una «agrupación» de los contactos de una base de datos en base a una serie de rasgos o características comunes. La segmentación resulta fundamental para que nuestras acciones de marketing automatizado tengan efectividad.

La importancia de estas agrupaciones radica en que realizar acciones sobre estos grupos definidos siempre tendrá una mejor respuesta que realizar una acción masiva sobre toda la base de datos. Esto se debe a que cada usuario tiene sus propios intereses y particularidades, y el hecho de darle a cada usuario lo que cada usuario necesita en cada momento, siempre garantizará una mejor respuesta.

Entre las principales ventajas de una correcta segmentación, destacan:

Mejora de KPIs relacionados con las comunicaciones con el contacto: por ejemplo, en el caso de envío de mails basados en segmentos, las tasas de apertura, CTR y tasa de bajas mejoran respecto a envíos masivos. De esta manera llegamos de forma mas eficaz a nuestra base de datos.
Mejora de la tasa de conversión del canal por el que nos comunicamos con el usuario. Ya sea email, SMS, push o a través de contenido web dinámico.
Cada contacto recibe comunicaciones acordes al punto en el que se encuentra del customer journey, guardando además relación con sus intereses.
En definitiva, a través de una correcta segmentación conseguimos personalizar la experiencia de nuestros contactos. Y ese es el camino hacia el que tiene que dirigirse el ecommerce.

Clases de segmentaciones para ecommerce

Cuando empezamos a plantearnos qué segmentos son los ideales para nuestro negocio digital, siempre empiezan a surgir tantas ideas, que llevadas al papel se traducen en una cantidad desmesurada de segmentos. Y esto luego no resulta operativo.

Tenemos que tener un plan para cada segmento, un funnel de conversión específico para ellos con un objetivo concreto más allá de generar una conversión. De tal manera que, una vez planteado ese brainstorming inicial con una gran cantidad de segmentos, hay que preguntarse si tenemos un plan para todos y cada uno de esos grupos. Y en todo caso, si tenemos capacidad operativa suficiente para una comunicación específica para cada uno de ellos.

En viva! clasificamos los segmentos en dos grandes bloques:

A) Segmentos basados en el comportamiento: son aquellas agrupaciones que tendrán en cuenta acciones del usuario, que pueden ir desde el volumen de compras, las categorías visitadas, o las aperturas de email.
B) Segmentos basados en campos del contacto: estas agrupaciones están muy basadas en el buyer persona, y tendrán en cuenta rasgos inherentes al contacto, como puede ser el género, si es una empresa o un particular, la localización, la edad… etc.

Dentro de cada una de estas clases, hay muchos modelos de segmentación útiles, y cada uno de estos modelos generarán diferentes segmentos. Veamos los modelos más importantes y en qué segmentos concretos se pueden traducir

Segmentos basados en el comportamiento

Modelo de análisis y segmentación RFM

Este modelo de segmentación tiene como objetivo clasificar a los compradores del ecommerce, sirviéndose para ello de 3 conceptos:

Recency: cuánto de reciente fue la última compra del contacto
Frecuency: qué frecuencia de compra tiene el contacto
Monetary Value: el monto total gastado por el contacto

El análisis RFM consiste en dar una puntuación de 1 a 5 puntos a cada contacto para cada uno de esos 3 conceptos. De tal manera que un contacto que efectuó una compra ayer mismo, hoy tendría 5 puntos en Recency, y en el caso de que fuese hace más de 1 año, le asignaríamos 1 punto. Una vez asignados los puntajes, tendremos como resultado muchos micro segmentos del tipo: [1.1.3], [5.2.4], [3.4.1]…etc

Cuando ya tenemos todos esos micro segmentos, lo ideal es agruparlos en segmentos macro, que podrían ser del tipo: Campeones, fieles, nuevos, potencialmente fieles, en riesgo…etc.

A modo de ejemplo, el segmento «Campeones» quedaría formado por los siguientes micro segmentos:

5.5.5 [compró hace menos de 30 días].[5 o más compras].[gasto total superior a 1200€]
5.4.5 [compró hace menos de 30 días].[4 compras].[gasto total superior a 1200€]
4.4.5 [compró hace 1 / 3 meses].[4 compras].[gasto total superior a 1200€]

Lo que hemos hecho es agrupar estos 3 micro segmentos RFM con puntajes cercanos pero diferentes dentro de uno más grande, al que hemos llamado «Campeones»

RFM para segmentación en Marketing Automation — Ejemplo de distribución de contactos basada en una segmentación RFM

Algunos ejemplos de lo que podemos hacer con estos segmentos:

Acceso anticipado a prelanzamientos y promociones para el segmento «Campeones». De esta manera les premiamos y les aportamos valor. Incluso el hecho de adelantar las compras de los grandes clientes puede suponer un desahogo logístico en pleno impacto de una campaña promocional.
Acciones de reactivación para el segmento «Hibernando». Este segmento está compuesto por los micro segmentos del tipo [1.1.1], [1.2.1]…etc. Son aquellos clientes que nos compraron al menos una vez, pero que llevan demasiado tiempo sin hacerlo. Podemos crear un flujo automatizado para enviar un incentivo de reactivación a nuestros contactos para reactivarlos, y que se envíe al momento en el que recaigan dentro del segmento.

Segmentación basada en lead scoring

A través de este modelo de segmentación valoramos determinadas acciones con puntos, así cuando el usuario realiza una acción va acumulando una puntuación total. Por ejemplo:

Visitar un producto = 5 puntos
Abrir un mail = 3 puntos
Comprar un producto = 25 puntos
Visitar la web al menos 3 veces al mes = 5 puntos
6 meses sin comprar = – 50 puntos

workflow de lead scoring — Ejemplo de modelo lead scoring a través de Connectif

Imaginando estas asignaciones, un hipotético contacto que abra un mail, visite producto y haga una compra acumulará 33 puntos.

Al igual que vimos con el modelo RFM, podemos crear segmentos tipo: VIPs, interesados, en riesgo…etc, basándonos en el total de puntos acumulados (>250 pts = «VIPs»)

MIX de segmentación RFM y lead scoring

Lo común es emplear un único modelo, pero lo cierto es que cada uno de ellos tiene sus propias particularidades interesantes. Por ejemplo, el RFM tiene un fuerte foco en los compradores y por tanto en el aumento de la tasa de recurrencia, mientras que lead scoring evalúa otras acciones valiosas más allá de la compra.

Por tanto, una buena fórmula para poder usar estos dos modelos sin que choquen entre si, es la de emplear el modelo RFM solo para los compradores y el modelo de lead scoring para los no compradores:

A través del modelo RFM orientamos los comunicaciones a compradores hacia el objetivo de mejora de la tasa de recurrencia.
A través del modelo lead scoring orientamos los segmentos resultantes y las comunicaciones hacia el objetivo de conseguir una primera compra por parte del contacto.
Si conjugamos por tanto los dos modelos, una segmentación resultante del sistema de lead scoring puede ser la diferenciación entre SQL (Sales Qualified Lead) y MQL (Marketing Qualified Lead). Es decir, aquellos contactos no compradores que acumulen determinado volumen de puntos entrarán en el segmento SQL, y pasarán a recibir comunicaciones mucho mas transaccionales que aquellos no compradores con una puntuación mas baja (MQL).

Segmento dinámico creado en Connectif — Segmento dinámico de SQL basado en un modelo lead scoring a través de Connectif

Así podemos garantizar dos embudos con objetivos diferentes pero absolutamente complementarios.

Otros modelos basados en el comportamiento

Aunque los modelos RFM y lead scoring son esenciales, hay otros que también tienen especial relevancia. Cito algunos ejemplos:

Segmentación basada en la categoría comprada
Segmentación basada en el interés temporal en una categoría
Segmentación basada en el volumen de devoluciones del contacto
Segmentación basada en la interacción con nuestras comunicaciones

Segmentación basada en campos del contacto

Conociendo a nuestro buyer persona

Para generar agrupaciones basadas en características inherentes al contacto, es muy importante tener claro nuestro/s buyer persona. Una vez definido, tendremos que preguntarnos qué información nos va a ser útil para generar agrupaciones de contactos, de tal manera que también podamos trazar un plan para la recolección de esa información.

Es muy común solicitar al usuario más información de la necesaria, siendo parte de ésta de poca o nula utilidad. Por ejemplo, de poco me va a servir conocer el género de mis contactos si luego no usaré esa información para agruparlos con la intención de diferenciar las comunicaciones o la información entre hombres y mujeres. Otra cuestión es que esa información genere valor a la inteligencia de negocio, por lo que su recolección será importante aunque no la usemos para la segmentación.

Algunos ejemplos de segmentación basada en campos del contacto

Estas segmentaciones van a depender mucho del modelo de negocio y del buyer persona, pero algunos de los grupos de segmentación más comunes son:

Basada en el género de contacto: ¿Tienes productos para hombre y productos para mujer? podrás hacer una recomendación personalizada basada en el género
Basada en particular vs empresa: la frecuencia de comunicaciones, así como la información enviada variará mucho dependiendo de a cuál de estos segmentos pertenece el contacto
Basada en la localización del contacto: ¿vendes paraguas y llueve toda la semana en Murcia? Envía un mail a todos tus contactos murcianos recomendando paraguas.
Basada en la edad del contacto: ¿Tienes contactos de todas las edades? Con esta segmentación podemos enviar creatividades más modernas y arriesgadas a contactos más jovenes y más clásicas a contactos de mayor edad. Igualmente, conociendo la fecha de nacimiento podremos crear el «clásico» workflow de cumpleaños, enviando algún tipo de regalo.

Herramientas específicas para segmentar nuestra base de datos

Herramientas con foco en Email Marketing

Muchas herramientas de Marketing Automation funcionan a través de «listas». Una lista no deja de ser una agrupación segmentada, pero que importamos manualmente y por lo que no se alimenta de forma autónoma (esto nos vale para segmentación por campos esenciales pero no para agrupaciones por comportamiento). Sin embargo, existen algunas herramientas con foco en email marketing que también recolectan datos de los contactos y su comportamiento en la web, permitiendo realizar segmentaciones avanzadas.

Dentro de las herramientas de Email Marketing con opciones de segmentación avanzada, destaca Klaviyo. Una herramienta con un nivel de integración exquisito con Shopify y que permite un alto nivel de detalle en cuanto a las condiciones de segmentación basada en comportamiento.

Segmento a través de Klaviyo — Captura de la funcionalidad de segmentación avanzada de Klaviyo

Customer Data Xperience Platform (CDXP)

Un tipo de herramienta ideal para generar segmentos de forma dinámica es lo que se conoce como CDP o CDXP (Customer Data Xperience Platform). Estas herramientas hacen un seguimiento y recolección de todas las acciones del contacto, tanto dentro de la web como respecto a su interacción con las comunicaciones que les enviamos.

Dentro de los CDXP destaca sobre todo Connectif, una herramienta todo en uno para el envío de comunicaciones vía email, push, SMS y contenido web dinámico. Con esta herramienta podemos personalizar la experiencia de cada contacto basándonos en sus datos, y pudiendo hacer segmentaciones avanzadas a partir de cualquier acción que realice el usuario en la web.

workflow en connecitf para segmentación basada en comportamiento de compra — Workflow en Connectif para segmentación basada en interés / compra de una categoría

En el ejemplo de la imagen, a través de Connectif alimentamos dos segmentos a través de un workflow:

Un segmento para compradores de productos que formen parte de la categoría «Botellas».
Un segmento para interesados en productos de la categoría «Botellas».
Cuando el usuario realiza la compra del producto, se excluye del segmento de interés y pasa a formar parte del segmento de compradores.
Si pasados 30 días desde que entró en el segmento de interés, no ha vuelta a visitar productos de la categoría, se le excluye. De esta manera, el segmento de interés es realista y los contactos que lo forman se encuentran interesados actualmente en la categoría.

En viva! contamos con un departamento de Marketing Automation y estamos especializados en Connectif y Klaviyo, ya que las consideramos dos de las opciones más fuertes del mercado actualmente para automatización en ecommerce. Por lo tanto, si has llegado hasta aquí, seguramente podemos ayudarte.

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¿Qué tener en cuenta para elegir una herramienta de Marketing Automation?

Jaime Germá Yerga

Contar con una estrategia de automatización resulta esencial en el entorno digital. Por eso mismo, encontrarás en el mercado diferentes herramientas de Marketing Automation que ofrecen la posibilidad de automatizar determinadas acciones de Marketing Digital, como el envío de correos electrónicos, la segmentación de tu base de datos o incluso la generación de contenido web dinámico.

En este post exponemos una serie de tips y consejos para la contratación de una solución de marketing automation y analizamos los puntos fuertes y débiles de las principales herramientas, poniendo el foco tanto en sus funcionalidades como en su integración con los CMS más extendidos.

Ante tanta solución en el mercado, elegir la herramienta que mejor se adapte a tus necesidades siempre es difícil, ya que a simple vista puede parecer que todas comparten las mismas funcionalidades. Sin embargo, es muy importante acertar a la primera, ya que el proceso de búsqueda, contratación, e integración supone tiempo y por lo tanto dinero.

Preguntas que hay que hacerse para seleccionar la herramienta adecuada

A la hora de seleccionar la herramienta lo primero es hacerse determinadas preguntas. Estas preguntas tienen el objetivo de acotar la búsqueda y afinar en la elección. Es importante aterrizar todas las necesidades y sobre todo saber mirar más allá de las funcionalidades y la interfaz. Cuestiones como la curva de aprendizaje, las necesidades técnicas de implementación, o la eficacia del equipo de soporte técnico cobran una importancia muy alta a la hora de seleccionar la herramienta de marketing automation.

Algunas de las preguntas que deberías de hacerte son éstas:

¿Qué acciones de Marketing Automation hay desplegadas actualmente en mi negocio digital? Simples acciones como el envío de un mail de confirmación de pedido o un carrito abandonado son acciones de Marketing Automation. Pregúntate si la herramienta candidata tiene esas funcionalidades de las que ya te sirves actualmente.

¿Qué nuevas acciones y estrategias quiero plantear con la nueva solución? Es muy importante que sepas qué quieres hacer para tener foco en el proceso de contratación de la herramienta. ¿Quieres generar contenido dinámico basado en el comportamiento? ¿Quieres simplemente segmentar la base de datos y generar envíos por segmentos? Cada herramienta suele tener un punto fuerte y es muy importante que coincida con tus necesidades.

¿La herramienta de Marketing Automation se integra con mi CMS? Y ya no solo si lo hace, sino a qué nivel. Hay determinadas herramientas que son muy recomendables para determinado CMS por su alto nivel de integración.

¿Qué recursos de IT tengo disponibles para una integración compleja? Algunas herramientas se integran con un simple plugin, mientras que otras, para sacar el máximo rendimiento, requieren de conexión vía API para el envío del histórico de compra. Y relacionado con esto, es muy importante conocer el sistema de soporte técnico de las herramientas candidatas. El idioma de soporte o la velocidad de respuesta a las dudas o problemas que puedan surgir pueden hacer inclinar la balanza hacia una u otra solución.

¿Necesito una herramienta todo en uno? Algunas herramientas son lo que se conoce como All in One, ya que integran todas las soluciones posibles de Marketing Automation, mientras que otras ponen el foco en una solución concreta. Es posible que busques una solución que integre a todas o que tengas una necesidad exclusivamente en el envío de emails.

¿Qué curva de aprendizaje tiene la herramienta?¿Voy a necesitar un especialista con experiencia en su uso para sacarle partido rápido? Algunas herramientas de Marketing Automation te permiten sacarles partido en un plazo de tiempo ajustado, mientras que otras requieren incluso de la contratación de un especialista con experiencia en su uso.

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Prepara una RFP: request for proposal

Una vez respondas éstas y otras preguntas, llega lo más importante: prepara una RFP (request for proposal). Se trata de un documento en el que se describen todas las necesidades que se pretenden cubrir con la herramienta. A cada solución se le dará una puntuación siendo la más alta aquella que mejor cubra la necesidad planteada.

Lo ideal es pasar el filtro de la RFP al menos con las 2 o 3 herramientas que más se acerquen a las necesidades del negocio. Y por supuesto, a la hora de redactar la RFP, es muy importante implicar a todos los integrantes del equipo (Analítica digital, SEM, email marketing, IT…).

Cuando te reúnas con los proveedores de la herramienta, estarás totalmente preparado y podrás ir planteando todas las necesidades e ir anotando las puntuaciones. Una vez estén las puntuaciones la elección será lo más objetiva posible.

Principales herramientas de Marketing Automation

Una vez explicado todo lo que se debe tener en cuenta a la hora de seleccionar una herramienta de Marketing Automation, pasamos a detallar los puntos fuertes y débiles de las principales soluciones del mercado.

Connectif

Connectif es lo que se denomina un CDXP o Customer Data Experience Platform. Se trata de una herramienta de comunicación omnicanal que puede aglutinar la totalidad de las comunicaciones con los clientes, ya sea a través de email, push, sms o contenido web dinámico personalizado.

Su funcionamiento es a través de workflows muy intuitivos. Connectif ayuda a mejorar la experiencia tanto de usuarios como de contactos a lo largo de todas las fases del customer journey permitiendo personalizar su experiencia basándose en su comportamiento.

Imagen de un worfklow de Connectif — Worfkflow de carrito abandonado secuencial basado en el precio de la compra

Puntos fuertes:

Soluciona con una única herramienta todas las necesidades de automatización: segmentación, comunicación y contenido dinámico en todas las fases del customer journey.
Soporte técnico rápido, ágil y de calidad.
Su curva de aprendizaje es baja para la creación de los workflows más básicos. Además cuenta con una extensa biblioteca de plantillas.
Integración sencilla con los principales CMS: Shopify, Prestashop, Magento, Woocommerce…
Planes de precios competitivos incluso para pequeños negocios digitales.
Implementación de mejoras continuas por parte del equipo de Connectif.

Puntos débiles:

La análitica de datos y su exportación es un poco confusa. La ventaja es que son conscientes de ello y están preparando una gran actualización del data center.
Connectif registra los datos de cada cliente desde el momento en que se conecta con la web. Para importar el histórico de compras será necesaria una importación vía API.

Lectura recomendada: Cómo desarrollar una estrategia de automatización con Connectif

Klaviyo

klaviyo es una herramienta de Email y SMS Marketing que procesa todos los datos transaccionales y de comportamiento de los usuarios para generar segmentos y planificar y ejecutar estrategias de emailing y SMS.

Puntos fuertes:

Sólida integración con Shopify.
Cálculo individual del CLV (Customer Lifetime Value).
Cálculos predictivos de abandono de carrito y rotura del CLV.

Puntos débiles:

No cubre el contenido web dinámico ni las notificaciones push. Es necesario contar con diferentes herramientas para completar la solución.
Soporte técnico en inglés. Si en el equipo no contáis con personas que hablen el idioma puede convertirse en un problema.
Planes de precios relativamente altos.

SALES manago

Manago es competidor directo de Connectif, ya que se trata de otra plataforma CDXP “todo en uno” que integra multitud de soluciones de Marketing Automation.

SALES manago ha tenido un crecimiento muy fuerte en el mercado hasta la entrada de Connectif, ya que esta última ha convertido las desventajas de SALES manago en sus propias virtudes.

Sales Manago funciona también a través de flows

Puntos fuertes:

Machine learning y cálculos de predicción basados en el comportamiento.
Integración en una única herramienta de todas las necesidades.

Puntos débiles:

Soporte técnico muy lento.
Proceso de integración largo y complejo que requiere de mucho músculo de desarrollo. para comenzar a sacarle partido.
Interfaz compleja y poco intuitiva, lo que implica una curva de aprendizaje lenta.

Hubspot

Hubspot es la solución de Marketing Automation por excelencia para negocios digitales B2B. Se trata del aliado perfecto para el equipo de ventas pudiendo plantear acciones en todas las fases del customer journey.

Puntos fuertes:

Cubre por completo la metodología de Inbound Marketing, desde la captación de leads hasta la conversión y fidelización.
Es la conexión perfecta entre el equipo de marketing y ventas en negocios B2B.

Puntos débiles:

Planes de precios altos a pesar de ser escalables en función del volumen del negocio. Cuenta con diferentes módulos, por lo que una solución completo puede llegar a tener un precio muy elevado.
Cobra mucho sentido para B2B pero para B2C hay mejores soluciones.

En este post hemos detallado qué hay que tener en cuenta a la hora de elegir una plataforma de Marketing Automation y hemos repasado los pros y contras de las principales soluciones en el mercado. No obstante, si tienes alguna duda puedes escribirnos un comentario.

En viva! contamos con un departamento de Marketing Automation y estamos hemos especializados en Connectif, por lo que si has llegado hasta aquí, seguramente podemos ayudarte.

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