Cómo aumentar la eficiencia del remarketing con datos de su CRM

Si tiene una gran base de datos de compras y preferencias de clientes, sus especialistas en marketing pueden usarla para una orientación efectiva, lo que le brinda una ventaja competitiva. Puede enriquecer los datos de Google Analytics con información de su sistema CRM y crear audiencias basadas en estos datos combinados para remarketing y boletines por correo electrónico.

Pero, ¿por qué combinar datos y por qué las funciones estándar de Google Analytics no son suficientes? Cuando crea una audiencia en Google Analytics, solo puede dirigirse a los usuarios desde el momento en que llegan a esa audiencia. Es decir, los usuarios primero tienen que cumplir ciertas condiciones. Si un cliente no ha estado activo recientemente en su sitio, no entrará en el segmento objetivo.

Por ejemplo, digamos que un cliente compró un cochecito hace más de tres meses y después de eso no hizo nada en el sitio. La compra fue hace mucho tiempo, por lo que el cliente no entra en el segmento deseado de Google Analytics. Sin embargo, sabemos que este cliente está interesado en la categoría Productos para bebés y esta información está en la base de datos interna. Entonces, ¿por qué no beneficiarse de ello?

Para la recopilación y el procesamiento, recomendamos utilizar Google BigQuery para el almacenamiento en la nube. Hay varias razones para esto:

• Tarifas económicas y transparentes: solo se le cobra por los recursos de BigQuery que utiliza.
• No necesita iniciar servidores adicionales para hacer frente a mayores volúmenes de datos.
• Es conveniente procesar datos usando SQL y funciones definidas por el usuario (JavaScript).
• Gracias a las bibliotecas listas para usar, BigQuery es fácil de integrar con otros servicios, herramientas de visualización, herramientas de análisis de datos, etc.
• Los certificados de seguridad le permiten almacenar incluso información personal sobre los clientes (nombre, número de teléfono, número de tarjeta de crédito, etc.) en BigQuery, lo que no puede hacer en Google Analytics.

Para aprovechar al máximo sus datos acumulados, puede:

• Exporte los datos de actividad de los usuarios de Google Analytics a Google BigQuery.
• Cargue en Google BigQuery información de clientes y compras desde sus sistemas CRM/ERP internos.
• Procesa datos en BigQuery para formar segmentos.
• Transfiera datos de BigQuery a Google Analytics y cree audiencias de remarketing.

Los datos se combinarán de acuerdo con este esquema:

Echemos un vistazo a cada paso.

Hay dos formas de transferir datos de comportamiento de usuario sin muestrear desde un sitio a Google BigQuery:

1. Para los usuarios de la versión paga de Google Analytics 360, BigQuery Export está disponible. Los datos del día actual se recopilan en una tabla intermedia y se actualizan cada 8 horas. La mesa final se forma al día siguiente y la mesa intermedia se elimina. Por una tarifa adicional, puede activar la exportación de transmisión a una tabla separada donde los datos se actualizarán cada 15 minutos.

2. Si tiene Google Analytics estándar, puede usar OWOX BI para recopilar datos sin muestrear. OWOX transfiere información a Google BigQuery directamente desde su sitio, en paralelo con el seguimiento de Google Analytics.

Debido a que los datos sobre las acciones de los usuarios en el sitio ingresan a su proyecto de Google BigQuery casi en tiempo real, puede enviar rápidamente mensajes desencadenantes, desactivar campañas ineficientes y redistribuir su presupuesto.

Puede obtener más información sobre las diferencias entre estos métodos en nuestro artículo sobre cómo OWOX BI difiere de Google Analytics 360.

Para configurar el remarketing, es posible que necesite los siguientes datos de su CRM:

• Datos de usuario personalizados: correos electrónicos, estados de pedidos y suscripciones, información de actividad, datos de tarjetas de fidelización, etc.
• Datos sobre pedidos y devoluciones
• Datos de campañas de SMS, promociones, etc. realizadas en diferentes momentos

Puede importar estos datos desde su CRM a Google BigQuery por su cuenta o con la ayuda de desarrolladores.

Recopilar toda esta información en un solo repositorio simplificará la vida de sus especialistas en marketing. Tener datos en un solo lugar facilita la correlación de datos dispares y la búsqueda de información útil para su negocio. Estos son algunos ejemplos de cómo una empresa puede usar datos combinados de BigQuery.

Al examinar el comportamiento de los usuarios en las páginas del catálogo, puede identificar los filtros más populares. Luego puede clasificarlos y mostrar una lista desplegable ordenada por relevancia.

Los especialistas en marketing de una tienda en línea pueden analizar las interacciones de los visitantes del sitio con la búsqueda interna para que sea más cómodo y efectivo mostrando las ofertas más relevantes, identificando y procesando solicitudes que conducen a mensajes vacíos, etc.

Gracias a Google BigQuery, puede optar por no recibir servicios de terceros para mostrar recomendaciones en su sitio. En cambio, puede tener su propia herramienta que le permite controlar la lógica de visualización y mejorar las recomendaciones en los bloques Productos populares, Comprar junto con este producto, "También me interesa" y otros.

Habiendo recopilado todos los datos necesarios en Google BigQuery, puede usar consultas SQL para asignar a los usuarios las características por las cuales se formarán los segmentos.

Nota: Antes de enviar información de segmentos de BigQuery a Google Analytics, revise los tipos de datos que puede importar.

Con OWOX BI Pipeline, puede configurar la carga de datos desde Google BigQuery a Google Analytics. Esta herramienta importa automáticamente segmentos al conjunto de datos deseado en Google Analytics. Si el volumen de datos a importar supera los límites de BigQuery, OWOX BI divide automáticamente los datos en varias porciones y elimina los archivos antiguos con cargas de datos anteriores.

Hay dos formas de crear audiencias de remarketing:

1. Transferir una variable agregada a Google Analytics que incluye identificadores de varios segmentos de usuarios. Es decir, cada valor de esta variable es responsable de un segmento específico. Luego, usando expresiones regulares, seleccione las categorías que son necesarias para crear una audiencia.
2. Transfiera características específicas de los usuarios (Dimensiones personalizadas) a dimensiones personalizadas, que luego crean un segmento en Google Analytics.

Al importar datos de su CRM a BigQuery, recibirá un valor adicional de los datos almacenados en su base de datos de clientes. Con Google BigQuery y OWOX BI, los especialistas en marketing pueden asociar a cada usuario con su historial de pedidos; por ejemplo, en las últimas 10 categorías con las que interactuó. Los especialistas en marketing también pueden enriquecer los datos de los usuarios en Google Analytics con información de cuentas personales: género, edad, intereses, etc.

Luego, en función de estos datos combinados, los especialistas en marketing pueden formar audiencias y enviarlas a Google Ads y Display & Video 360 para usarlas en el remarketing y los ajustes de la oferta. Con este enfoque, aumentará significativamente el tamaño de su audiencia.

PD: si desea utilizar datos de su CRM para generar audiencias pero no tiene la versión paga de Google Analytics, pruebe OWOX BI. Puede configurar canalizaciones e importar datos de Google Analytics a Google BigQuery (y viceversa) de forma gratuita. Si tienes alguna pregunta, déjala en los comentarios. Estaremos encantados de ayudar.