Análisis de datos en tiempo real: ¿Qué KPI son adecuados para su empresa?

El ritmo al que los consumidores compran productos, se suscriben a servicios y experimentan contenido es cada vez más rápido. Para que las empresas se mantengan a la vanguardia, deben hacer apuestas precisas sobre lo que quieren sus clientes lo más rápido posible. El análisis de datos en tiempo real le dice qué están haciendo sus clientes ahora para que pueda adaptar su producto para que sea exactamente lo que quieren.

¿Qué es el análisis en tiempo real?

Las empresas de hoy están aprendiendo que el éxito, el crecimiento y la mejora se encuentran donde los clientes pasan la mayor parte de su tiempo: el mundo digital. Cuando los clientes realizan acciones (o no) dentro de una aplicación digital, una aplicación móvil o un sitio web, esto crea una oportunidad para comprender a sus clientes de una manera muy específica.

El análisis en tiempo real significa recopilar y digerir información que se genera en el momento presente. Los datos se agregan instantáneamente en un tablero virtual que brinda a las empresas la oportunidad de tomar decisiones segundos después de que el usuario realiza una acción.

Al aprovechar los datos en tiempo real, las empresas pueden realizar mejoras sobre la marcha en productos digitales, sitios web y aplicaciones móviles. Los clics en los botones de CTA, los saltos de canciones y los carritos abandonados son ejemplos de eventos que se pueden analizar en tiempo real.

El valor del “tiempo real”

El beneficio innovador de observar datos en tiempo real es la velocidad a la que puede realizar ajustes. Le brinda la capacidad de mantenerse por delante de la competencia con un producto mejor, más refinado y probado. Reducir el tiempo que se tarda en acceder a los datos, interpretarlos y generar un cambio puede ahorrar recursos y evitar errores en la estrategia del producto.

Las empresas que incorporan una solución de análisis en tiempo real ya no tendrán que implementar un cambio y esperar semanas para ver cómo reacciona su base de usuarios. Las pruebas A/B, la experimentación y la corrección de errores se vuelven más fluidas y calculadas cuando el tiempo está de su lado.

¿Qué son los datos históricos?

Los datos históricos son datos que se generaron en el pasado. Antes de las capacidades de análisis en tiempo real, este tipo de datos se consideraba la principal fuente de verdad para tomar decisiones informadas. Esta información de "largo alcance" se puede utilizar para encontrar patrones de rendimiento a lo largo del tiempo, no necesariamente en el momento.

Los datos históricos siguen siendo importantes, pero su valor es más una inversión. Las métricas sobre la productividad interna, los mejores momentos del año para las ventas y otros puntos de referencia a largo plazo informan iniciativas más amplias, como estrategias comerciales o hojas de ruta de productos.

Las empresas querrán aprovechar tanto los datos históricos como los análisis en tiempo real para descubrir información más detallada sobre sus productos, clientes y objetivos. En general, los datos históricos deben usarse para crear objetivos o puntos de referencia generales, mientras que el análisis en tiempo real se usa para dar vida a esos objetivos. Tal vez su negocio usó sus datos históricos para localizar una pequeña brecha en las ventas anuales del tercer trimestre. Luego, en el tercer trimestre, usó análisis en tiempo real para experimentar con la aplicación de su empresa para aumentar las conversiones.

4 KPI y qué industrias deberían usarlos

Aunque cada industria es diferente, existe un nuevo consenso sobre qué tipo de datos son más importantes. Según una encuesta realizada por Harvard Business Review Analytics Services patrocinada por Amplitude, los encuestados dijeron que los conjuntos de datos más importantes para el éxito giran en torno a la participación del usuario, la tasa de retención de clientes y el valor de por vida del cliente.

En otras palabras, el nuevo precedente para el análisis no es quiénes son los usuarios sino qué hacen. Por lo tanto, cuanto más rápido pueda entender por qué hacen lo que hacen, mejor podrá hacer su producto. Deberá realizar un seguimiento de los datos de comportamiento para crear experiencias altamente personalizadas que se adapten a las preferencias del cliente.

Tener las herramientas adecuadas para rastrear análisis en tiempo real es una cosa, pero entender qué rastrear no es tan fácil. Determinar los KPI correctos depende en gran medida de la naturaleza de su negocio, su producto y sus objetivos. Estos son solo algunos ejemplos para que piense en el valor del análisis en tiempo real.

1. Conversión de libre a pago: B2C/Consumer Tech

Las empresas de empresa a consumidor (B2C) venden productos o servicios directamente a los consumidores. Desde gimnasios tradicionales hasta aplicaciones de meditación en línea, estas empresas a menudo usan membresías gratuitas o pruebas para atraer suscripciones. Los ciclos económicos en este segmento tienden a moverse rápido; cada interacción que los prospectos tienen con la empresa es importante.

Los suscriptores potenciales que aprovechan las pruebas gratuitas no siempre se convierten. Para descifrar el código, puede usar análisis en tiempo real para averiguar dónde están dejando los usuarios y por qué. Puede ser que muchos usuarios quieran suscribirse después de que termine su prueba gratuita, pero el proceso de activación es complicado. Usando análisis en tiempo real, descubre que los usuarios abandonan cuando tienen que cambiar de dispositivo para activar su membresía. Cuanto más rápido su equipo pueda alojar la activación en un dispositivo, mejor será su tasa de conversión de gratuito a pago.

Otras tácticas como la reducción de costos, la extensión del plazo y la búsqueda de momentos de participación del usuario se pueden rastrear y experimentar con análisis en tiempo real.

2. Tasa de conversión: comercio electrónico

Las empresas de comercio electrónico dependen de que los visitantes realicen compras en sus sitios web y luego regresen por más. El KPI de tasa de conversión mide el porcentaje de visitantes que terminan comprando algo.

El análisis en tiempo real puede ayudar a las empresas de comercio electrónico a identificar exactamente dónde está la fricción en la experiencia de compra. Por ejemplo, si los usuarios abandonan sus carritos cuando intentan agregar o eliminar un artículo, use análisis en tiempo real para solucionar el problema y ver si funcionó. Podría ser cuestión de unos pocos clics. En lugar de tener que hacer clic en cuadros específicos en cada elemento para eliminarlos, tal vez pueda agregar un botón "eliminar todo" para mayor comodidad. Una vez que agregue la opción, puede monitorear el cambio en tiempo real para ver si fue efectivo.

Cambiar la experiencia de compra para tener menos clics, alterar el diseño o la copia de la página, cambiar el inventario y enviar notificaciones son todas oportunidades de datos en tiempo real en el comercio electrónico.

3. Retención de suscriptores: medios y entretenimiento

Las empresas de medios y entretenimiento pueden usar análisis en tiempo real para encontrar nuevas formas de impulsar la retención. Para este segmento, convertir prospectos en suscriptores no es necesariamente tan importante como descubrir por qué los suscriptores se quedan. La retención, la tasa a la que los suscriptores siguen siendo clientes, es un gran indicador del éxito a largo plazo.

Una forma de aumentar la retención es realizar un seguimiento de los suscriptores que generan ingresos con análisis en tiempo real. Estos suscriptores son transportistas de larga distancia, a menudo llamados usuarios avanzados. Usan cada pequeña campana y silbato que ofrece su producto y pasan la mayor parte del tiempo consumiendo contenido. El análisis en tiempo real se puede utilizar para ver lo que está haciendo este grupo de usuarios.

Si puede salir con un patrón específico de comportamiento, puede incentivar esas mismas acciones para el resto de su base de usuarios. Por ejemplo, es posible que los usuarios que crean una "Lista de observación" tengan más probabilidades de permanecer suscritos. Con el análisis en tiempo real, puede probar formas de hacer que los usuarios creen una lista de seguimiento: notificaciones, botones más grandes, descripciones adicionales. Experimentos como este pueden decirle si sus estrategias están funcionando o no.

4. Costo por Lead: B2B/SaaS

El KPI de costo por cliente potencial representa cuánto debe gastar una empresa para generar un posible suscriptor. Obtener este costo lo más bajo posible y al mismo tiempo mantener un flujo saludable de clientes potenciales es importante para las empresas de SaaS. Anura.io detalla una fórmula hipotética: “Usted gasta $1,000 en una campaña de pago por clic y convierte a 10 visitantes en clientes potenciales. Su costo por cliente potencial es de $100. Si convierte 100 visitantes, su costo por cliente potencial es de $ 10 ".

De acuerdo con la fórmula anterior, crear más clientes potenciales convertidos es la forma de mantener los costos bajos. Aquí es donde entra en juego el análisis en tiempo real. Al seguir los comportamientos, las preferencias y las acciones de los clientes potenciales convertidos en tiempo real, las empresas pueden modificar la experiencia de generación de clientes potenciales a un ritmo más rápido.

Realice una visita básica de los prospectos de la página de destino para completar un formulario y profundizar en el embudo. Puede usar análisis en tiempo real para cambiar cosas como la longitud de la copia, los títulos y el diseño para impulsar más formularios. ¿La mejor parte? Una vez que encuentre una página de destino ganadora utilizando análisis en tiempo real, puede tomar esa misma fórmula y probarla en otra campaña de marketing.

Haga que los datos sean accesibles para todos en su empresa

Aprovechar el análisis en tiempo real claramente tiene sus beneficios, y si hace que los datos sean accesibles para más equipos en toda su organización, tendrá un efecto mayor. Con demasiada frecuencia, los datos se almacenan en silos dentro de un equipo.

En el caso del ejemplo anterior de SaaS, el equipo de generación de prospectos encontró una manera de convertir más prospectos utilizando análisis en tiempo real. Si comparten esos datos con el equipo de marketing más amplio (redactores y diseñadores), podría tener un efecto de crecimiento exponencial en toda la organización. Democratizar los datos y compartirlos ampliamente permite que más equipos en su negocio piensen de manera innovadora, desarrollen nuevas ideas y aumenten la colaboración, tal vez incluso en tiempo real.

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