Lo que los Growth Hackers aciertan: Cómo usar los datos de los clientes

“Growth hacker” es más que una palabra de moda. Son híbridos de producto/marketing que han aprendido a capturar y leer datos de clientes en tiempo real. Y a pesar de que empresas emergentes como Airbnb, Uber, Instagram y LinkedIn utilizan el growth hacking para lograr el estatus de unicornio, las empresas establecidas aún no se dan cuenta.

En más de 20 años como consultor ayudando a las empresas a lograr la transformación digital , me di cuenta de que los hackers de crecimiento exitosos abordan los datos de los clientes de una manera radicalmente diferente a los negocios empresariales heredados. Buscan a los seres humanos reales detrás de las señales de datos digitales, usan herramientas modernas de inteligencia de productos diseñadas específicamente para analizar el comportamiento de los clientes, implementan conocimientos de datos para la activación de clientes y tratan los datos como un deporte de equipo.

La mentalidad de hacker de crecimiento, combinada con las herramientas y prácticas adecuadas, ofrece un modelo para que las empresas empresariales realicen la transformación digital y desbloqueen el crecimiento.

Fomentar la empatía a través de datos basados ​​en eventos

Los growth hackers entienden cómo una comprensión matizada de los datos de los clientes genera empatía. Estar familiarizado con los deseos y necesidades de sus clientes, tal como se presentan a través de los datos, lo ayuda a crear mejores productos.

Comience con la mentalidad de que los datos son un conducto para la interacción humana. Mire sus datos como la expresión de personas individuales, no como masas anónimas. Esta mentalidad lo ayudará a descubrir información de comportamiento dentro de los datos de sus clientes y generar empatía a escala.

Por supuesto, necesita más que una mentalidad: también necesita realizar un seguimiento del tipo correcto de datos. Los productos de análisis de la vieja escuela como Google Analytics y Adobe no rastrean fácilmente los datos que se prestan para comprender el comportamiento humano granular. En su mayoría, rastrean la actividad web en un tablero. Pero mirar números a gran escala como páginas vistas y compras tiende a borrar a las personas detrás de los datos. Después de todo, las páginas vistas no compran productos, las personas lo hacen. Las personas no interactúan con los productos en "sesiones": interactuamos con los productos durante largos períodos de tiempo ya través de una variedad de canales diferentes.

Estar familiarizado con los deseos y necesidades de sus clientes, tal como se presentan a través de los datos, lo ayuda a crear mejores productos.

En cambio, los hackers de crecimiento miran los datos basados ​​en eventos. Los datos basados ​​en eventos rastrean interacciones más sutiles: cada clic del mouse, pulsación de tecla y deslizamiento del dedo. Cuando estos eventos se analizan casi en tiempo real con herramientas de inteligencia de productos, puede comenzar a descubrir los matices del comportamiento de los clientes y comprender sus necesidades. Esta comprensión, a su vez, conduce a mejores productos.

Aunque las herramientas de análisis heredadas como Google y Adobe han ampliado técnicamente sus plataformas para incorporar eventos, todavía están centradas en la página web en el fondo. El uso de estas herramientas para rastrear eventos sigue siendo complicado.

Use herramientas modernas creadas específicamente para datos de clientes

Las herramientas de análisis web tradicionales no se diseñaron originalmente para el análisis del comportamiento del cliente. Se destacan en la medición de visitas anónimas a páginas web en un solo momento, pero no en la forma en que las personas reales realmente usan productos digitales. Los hackers de crecimiento usan herramientas que pueden analizar adecuadamente datos complejos de clientes. Como mínimo, tales herramientas deben lograr tres cosas:

• Realice un seguimiento de las interacciones de varios canales
• Identifique al mismo cliente en todas las fuentes y unifique sus datos (llamado resolución de identidad)
• Combine datos anónimos con datos de clientes conocidos después de que los clientes se identifiquen

Las plataformas de datos de clientes (CDP) como Segment y las herramientas de inteligencia de productos como Amplitude se diseñaron específicamente para lograr estos objetivos. Segment , por ejemplo, ingiere datos de eventos de clientes de docenas de fuentes (incluidas las personalizadas). Luego crea un perfil de cliente unificado que persiste en el tiempo.

La amplitud se puede usar en sentido descendente desde el segmento para ingerir eventos que se han unificado a través de un CDP. Luego proporciona un análisis de datos adecuado tanto para usuarios técnicos como no técnicos para interrogar las métricas de los clientes, como la retención, la conversión y el comportamiento de la cohorte. Amplitude también tiene sus propias capacidades de resolución de identidad e integraciones preconstruidas para docenas de fuentes de datos.

La ventaja de las herramientas diseñadas específicamente para datos de clientes (no para análisis web o lagos de datos genéricos) es que se crearon pensando en los humanos. Eso significa que brindan características ricas y orientadas al cliente listas para usar, como resolución de identidad, salvaguardas de privacidad e informes del ciclo de vida del cliente.

Cada vez más, estas herramientas ofrecen atributos predictivos prediseñados, como la probabilidad de abandono, la propensión a comprar y la segmentación automatizada. Construir este tipo de funcionalidad desde cero lleva años incluso a las empresas más grandes porque se basa en el aprendizaje automático, que es complejo y costoso de poner en marcha. Las capacidades de AutoML de Amplitude pueden agrupar automáticamente a los clientes en función de su comportamiento. Esto permite a los gerentes de productos y a los especialistas en marketing agrupar rápidamente a los usuarios en función de cómo interactúan realmente con el producto, en lugar de crear reglas manualmente en función de cómo creen que se deben segmentar los usuarios.

Amplitude ahora también ofrece Predictive Cohorts , que utiliza el aprendizaje automático para segmentar a los usuarios en función de la probabilidad de que realicen una acción determinada. Cuando estas cohortes se aplican a las campañas de marketing, los hackers de crecimiento pueden convertirse en verdaderos científicos de datos ciudadanos.

Actúe rápidamente sobre la información de datos para la activación directa

Los tableros son ciertamente útiles para visualizar e interpretar el análisis de datos, pero no deberían ser el final del camino de los datos. Y esperar que los ejecutivos tomen decisiones basadas en ellas puede llevar semanas o incluso trimestres. Esto se debe a que los tableros solo pueden orientarlo en una dirección general: depende de usted interpretar los datos y tomar medidas.

Los hackers de crecimiento abordan los datos de los clientes de una manera radicalmente diferente a los negocios empresariales heredados.

Los growth hackers no tienen ese tipo de tiempo. Toman los conocimientos que obtuvieron de sus herramientas de inteligencia de productos y los introducen directamente en sus campañas de marketing y compromiso. Eso significa adaptar los mensajes de sus clientes en función de las características únicas y las cohortes que descubrieron en sus datos. Amplitude tiene conectores prediseñados que pueden activar esta comunicación en tiempo real, sin esperar en un tablero.

Por ejemplo, si un análisis identifica un grupo de clientes que es probable que abandonen, el siguiente paso obvio es enviarles un correo electrónico o una notificación de inserción móvil para ayudar a mantenerlos en el redil. Al activar este mensaje automáticamente, los hackers de crecimiento pueden cambiar la experiencia del cliente a la velocidad del rayo.

Convierta los datos en un deporte de equipo

¿El secreto final de los hackers de crecimiento? Funcionan como una democracia de datos, como un equipo que colabora con los datos para descubrir nuevas formas de servir a sus clientes. Los datos no se almacenan en silos para un pequeño grupo de usuarios altamente técnicos: también son fácilmente accesibles para los gerentes de productos, los especialistas en marketing y los diseñadores. Todos tienen acceso de autoservicio para profundizar en los datos para validar hipótesis de crecimiento, identificar puntos de fricción y observar el comportamiento del cliente.

Si los expertos en datos son los guardianes de los conocimientos de los clientes, la capacidad de una empresa para aprender y adaptarse rápidamente se ve obstaculizada por el ancho de banda y la experiencia de unos pocos. Google Analytics y Adobe son un desafío para los que no son expertos en datos para explorar más allá de los conocimientos superficiales. Cuando los técnicos solo crean tableros para comunicar el análisis de datos a otros miembros del equipo, esos usuarios no técnicos no pueden interactuar ni hacer preguntas sobre los datos. Y pedirle al equipo de ingeniería que responda esas preguntas por ellos solo ralentiza a todos.

Las plataformas de análisis modernas como Amplitude están diseñadas desde cero para ser utilizadas por personas que no son expertas en datos. La interfaz de usuario de Amplitude emplea un lenguaje natural y una interfaz de apuntar y hacer clic para crear consultas. Evita el uso de terminología obtusa y específica de la plataforma. No verá términos extraños como eVars, sProps o ID de espacios de objetivos.

Amplitude también proporciona una amplia gama de gráficos prefabricados, de alto valor y fáciles de configurar, lo que facilita comenzar a explorar el comportamiento del cliente desde el principio. Finalmente, Amplitude ofrece una gran cantidad de funciones de colaboración en equipo, lo que permite a los equipos de crecimiento agregar comentarios a los gráficos, publicar sus análisis y discutir datos dentro de la propia herramienta.

Al democratizar verdaderamente los datos, las organizaciones que adoptan el growth hacking pueden acortar radicalmente los ciclos de retroalimentación. Esto les permite ejecutar significativamente más mejoras de crecimiento que sus competidores de mentalidad tradicional.

Conviértete en un hacker de crecimiento

¿Necesita descartar sus herramientas de análisis de datos existentes, como Google Analytics, Adobe Analytics, almacenes de datos, lagos de datos y paneles tradicionales? No. Solo úselos para los fines para los que fueron creados: análisis web, almacenamiento de datos y visualización. Cuando se trata de impulsar el crecimiento a través de la experimentación y la optimización rápidas, utilice herramientas modernas de inteligencia de productos para lograr los resultados deseados. Combinado con la empatía, el ingenio y la colaboración del cliente de un hacker de crecimiento, usted también puede ver ese codiciado crecimiento del palo de hockey.

Una versión de este artículo apareció originalmente en Medium .