La trazabilidad en tiempo real es algo relativo, pues no siempre las soluciones son capaces de responder a entradas de datos en tiempo real o incluso integrados.
Sin embargo, esto no pasa cuando dispones de una plataforma que permite trackear la actividad en tiempo real bajo la premisa de la identidad. Esta capacidad nos permite tener una trazabilidad completa y real de la actividad que realizan los usuarios (cliente, visitante, anónimo o lead) en los diferentes canales integrados de una compañía y en las diferentes etapas del funnel de conversión.
Para entender por qué es importante para los negocios tanto digitales como físicos disponer de esta capacidad, empezaremos hablando sobre las aplicaciones del Real-Time Tracking.
Aplicaciones del Real-time-tracking:
Resolución de la identidad y customer profiling
Desde el motor de Real-time-traking de DruID podrás coleccionar datos por un lado para resolver la identidad del usuario en las diferentes fases del funnel (anónimo, visitante, suscriptor, clientes…) para otorgarle una identidad progresivamente y consolidar el perfil del mismo a través de datos de fuentes propias (módulos de cualificación avanzada como DNA) o de terceros.
Activación de trigger relacionales
Los modelos relacionales de bases de datos, son muy eficientes en contextos donde el usuario compra productos o se nutre de los recursos de una compañía. Estos modelos establecen relaciones entre gran cantidades de datos que en el caso de DruID, se relacionan bajo la premisa de la identidad única, aportando validez y veracidad a los mismos y desatando activaciones en base a eventos concretos.
Por ejemplo:
- Relacionados con el contexto (black friday)
- Asistencia en punto de venta físico
- Comportamiento del usuario (descarga de un contenido)
- Basado en predicciones (comprador potencial de deportivas de trail running)
- MoT (porque ha visualizado producto)…
Estos eventos desatan acciones relacionadas con la activación que permiten generar nuevas oportunidades de venta, relación o cesión de datos. Por ejemplo, un usuario abandona el carrito, recibe una alerta de comunicación para continuar con su compra.
Los drivers dependen del negocio, canal y KPIs de la compañía.
Modelos de valor de las interacciones
Para explotar la trazabilidad en tiempo real, las compañías deben definir esquemas de datos que aporten peso o valor relacional o monetario a determinadas acciones, registros de actividad o información comunes o frecuentes. Por ejemplo: valor de compra real, descuento aplicado, gastos de envío, etc.
Las interacciones son asociadas a cualquier ID, uno o varios; un ID de persona + una máquina física + un dispositivo como un móvil… Permitiendo construir modelos muy fiables y basados en conocimiento real.
Detección de riesgos
El real-time-tracking permite recopilar datos más allá de logs de actividad de los usuarios registrados. Gracias esa trazabilidad es posible identificar las características que se encuentran en torno a comportamientos fraudentos. Y, mediante el aprendizaje automático, detectar patrones anómalos, actividades maliciosas o comportamientos extraños que son susceptibles de suponer algún tipo de fraude.
Oportunidades de la trazabilidad en tiempo real
1. Ofrecer un servicio personalizado a tus usuarios:
Por ejemplo: si eres encargado/a del e-commerce de una compañía de retail,la trazabilidad en tiempo real te permite saber si un cliente está interesado en un producto, pero en el momento de la compra abandona el carrito y, por ejemplo, aprovechar esa acción para activar una comunicación que le ofrezca un descuento personalizado para reactivar la compra.
Si por el contrario eres la encargada/o de adquisición digital de una aseguradora, personalizar el servicio en procesos clave como contratación de un seguro, generando un precio personalizado o definiendo una cobertura del seguro óptima para ese cliente. Ambas acciones dependen de datos en tiempo real, por tanto, el real-time-tracking es crucial.
2. Detectar oportunidades de negocio:
Los datos y acciones que van realizando los usuarios en los diferentes canales (datos de comportamiento) son una palanca para aumentar ventas, mejorar la oferta o potenciar canales que tengan mayor actividad o rentabilidad.
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- Por un lado, nos sirve trazar la actividad el journey de los usuarios.
- Detectar segmentos o tipos de usuarios, en base a comportamientos comunes y una oportunidad para conocer más la audiencia real que consume nuestros canales.
- Enfocar una estrategia de producto y a entender las acciones que realizan los visitantes, usuarios o clientes que pueden desatar oportunidades de activación y de comunicación que potencie las ventas, por ejemplo.
3. Activación de consumidores más precisa y rentable
La trazabilidad en tiempo real junto con la capacidad de elaborar predicciones de cara a una activación de consumidores más precisa y rentable gracias a ML, permite automatizar procesos recurrentes, de comunicación (Compra, recomendación etc.), solicitar información de producto que desate un trigger en el departamento de ventas o detectar el journey lógico de tus consumidores.
Ya lo sabes, cuantos más datos tengas más oportunidades de relación y activación. Si quieres conocer cómo lo hacemos ⬇️
Let’s DruID!
