Las personas tomamos millones de decisiones de todo tipo a lo largo de nuestra vida y, a pesar de lo que decían las teorías económicas tradicionales, no siempre elegimos la opción lógica, la que nos hace más feliz o la que es mejor para nosotros. No somos seres 100% racionales, así que las decisiones se toman en función de nuestra situación social y económica y del entorno que nos rodea. Esta es la base del término “Behavioral Economics” o, como se conoce en español, la Economía Conductual. Esta rama estudia el efecto de factores propios de la psicología y la sociología en la toma de decisiones económicas para entender mejor las acciones de todos los agentes que intervienen en la economía.
Las teorías económicas clásicas se fundamentan en que las personas, a la hora de tomar decisiones, exprimen los recursos de los que disponen para tratar de alcanzar siempre la máxima satisfacción, pero el tiempo y la experiencia nos ha demostrado que entran muchos otros factores en juego. No sabemos qué escenario crea la mente de cada una de las personas cuando tiene que tomar una decisión y no dispone de toda la información necesaria, pero sí podemos analizar las reacciones a los escenarios más comunes para ayudar a los departamentos de marketing a tomar mejores decisiones de negocio.
Sesgos cognitivos
¿Cómo pueden las empresas entonces entender y predecir las decisiones de los consumidores para poder ofrecerles los productos que necesitan? La solución está en analizar a las personas en el momento exacto en el que toman decisiones en diversas condiciones y en todos los escenarios posibles. De esta manera, obtendremos los datos reales del comportamiento, evitando así los sesgos cognitivos que nos influyen a la hora de elegir.
Estos sesgos son efectos psicológicos involuntarios que se producen cuando el cerebro debe posicionarse de forma inmediata en un juicio y crea un escenario distorsionado utilizando de forma subjetiva la información de la que dispone. Algunos de los sesgos más importantes que influyen en nuestro cerebro a la hora de decidir y que afectan al consumo son:
El efecto de arrastre. Se produce cuando hacemos algo porque la mayoría lo hace también. Por ejemplo, cuando compramos un producto sólo porque es popular y no porque lo necesites.
- El efecto anclaje. Consiste en quedarse con la última información recibida para tomar la decisión. Por ejemplo, en fechas clave como el Black Friday o las rebajas, damos por bueno el precio del producto sin saber cuál era el anterior sólo porque nos dicen que tiene un porcentaje de descuento.
- El efecto encuadre. Se da cuando la decisión varía en función de cómo se presenten las alternativas. Un ejemplo de esto es pensar que un producto es mucho más asequible si cuesta 99€ que si cuesta 100.
Conocer de primera mano cómo afectan estos sesgos en el día a día de las personas resulta fundamental para conocerles y poder presentar tu producto de forma que resulten más útiles y atractivos en la mente del consumidor.
Tecnología Observacional
La solución que ofrece Smartme Analytics para un marketing de precisión más personalizado que supere los sesgos cognitivos, anteriormente mencionados, consiste en la monitorización continua de los usos digitales (navegación web y apps, búsquedas, etc…), la exposición a medios online y offline, identificar la publicidad que le impacta, las geolocalizaciones, etc. Así contamos con data comportamental para obtener una foto más completa de nuestro cliente y que nos permite un conocimiento preciso que completa la segmentación tradicional sociodemográfica y la basada en los productos y servicios que ya tiene contratados. La solución de data comportamental de Smartme Analytics, recabada mediante Tecnología Observacional desplegada en comunidades representativas de usuarios y en muestras de clientes bajo consentimiento, registra los momentos clave de cada consumidor, sus intereses y sus hábitos. Este conocimiento más completo del ecosistema del cliente permite poner en práctica la ventaja competitiva de los datos para afinar el desarrollo de productos y servicios y personalizar los mensajes comerciales. Los resultados mejoran progresivamente obteniendo mejoras incrementales en la conversión porque contamos con más conocimiento de cada cliente: qué momento es más adecuado, cómo es su día a día, qué intereses captan su atención, con qué marcas me compara, cuántos impactos publicitarios míos ha recibido, cuántos de mi competencia, qué mensajes le están llevando a la acción, cuál es esa acción, etc.
Actualmente, pasamos gran parte de nuestro tiempo pegados al teléfono móvil o a cualquier dispositivo electrónico, por tanto, estos sensores pueden registrar las huellas que marcan nuestro comportamiento. El objetivo de esta tecnología de datos es el registro continuo de customer journeys de clientes para responder con más ciencia a las preguntas que se hacen los responsables de marketing: ¿Cuáles son los gustos, intereses y marcas preferidas de mis clientes? ¿En qué invierte el tiempo libre? ¿Qué está captando su atención? ¿En qué momento vital se encuentra? ¿Qué mix de medios son más eficaces en cada grupo de clientes?
La Tecnología Observacional permite automatizar la recogida de esta data comportamental clave para entender el ecosistema del cliente en un entorno ultracompetitivo. La ventaja de la solución de Smartme Analytics es que este tipo de data, compleja de procesar y de interpretar, llega traducida a métricas tangibles que permiten ponerse a la acción. El sistema de analítica avanzada que incluye la solución de Smartme Analytics automatiza el análisis de cada dato recogido por la Tecnología Observacional. De ahí que se disponga de métricas individuo a individuo o en agregado consumibles a través de dashboards y paneles de control online o de manera aplicada para integrar a otras fuentes de datos que necesitan el complemento disruptivo de la data comportamental.
Teniendo en cuenta que la previsión para el futuro es que el uso del móvil siga aumentando, la Tecnología Observacional considera al smartphone como el principal sensor personal al tener la ventaja no sólo de registrar las huellas digitales que dejamos en el propio smartphone, sino también las del PC, o las del entorno offline (consumo de TV y de Radio, geolocalizaciones, etc). Es por ello que se posiciona como la metodología clave para conocer el comportamiento real de los consumidores, así como para empezar a entender todas esas decisiones económicas “ilógicas” de las que habla la Economía Conductual. Estamos, por tanto, ante la solución presente y futura para que las empresas consigan llegar a los consumidores de forma eficaz y rentable.
¿Qué aporta?
Desde el uso hasta las valoraciones, pasando por la relevancia o los momentos de uso, los insights que te ofrece la Tecnología Observacional son completamente diferentes a los que aportan otros métodos tradicionales como las encuestas. La principal diferencia que encontramos es que está basado al 100% en datos reales, es decir, en ningún momento depende de opiniones o el recuerdo de la gente. Se recaba de manera continua y es 360º.
Ejemplificando lo qué aporta este tipo de tecnología: ¿Sabrías decir exactamente cuántas aplicaciones usaste cada día de la semana pasada? ¿A qué hora exacta entraste a la app de Amazon a comprar? ¿Cuántas veces abres la cámara del móvil los fines de semana? Con la Tecnología Observacional no necesitas recordarlo porque se mide en el momento exacto en que lo haces y así puedes saber con exactitud cada una de las 48 aplicaciones diferentes que cada persona utilizó de media la semana pasada, que el momento clave para entrar a la app de Amazon es a las 22 horas y que el uso de la cámara del móvil aumenta un 29% los fines de semana.
Las cinco empresas más valiosas del mundo (Apple, Google, Facebook, Microsoft y Amazon) tienen modelos de negocio basados en el uso de los datos que generan sus propios usuarios, lo cual demuestra que entender y modelizar la realidad de los consumidores es clave para desarrollar cualquier empresa sin importar su tamaño. Los sistemas de recomendación de Amazon o Netflix basados en el uso correcto de la información que reciben de sus clientes son el claro ejemplo cómo monetizar el conocimiento del que disponen y de la utilidad de este tipo de tecnología en la personalización del servicio.
El éxito de la personalización
Tener la certeza de analizar datos reales te permite conocer al consumidor hasta el punto de poder personalizar un producto o servicio, algo que actualmente sólo permiten las aplicaciones móviles gracias a su comunicación continua con los usuarios. Por ejemplo, si un banco quiere saber cómo encontrar a personas que van a comprar una casa para venderles una hipoteca, basta con analizar los usuarios que usen aplicaciones para buscar piso y mirar en qué otros sectores se mueven, así como cuáles son sus aplicaciones favoritas para poder llegar a acuerdos de partnership e impactarles en el momento oportuno.
La Tecnología Observacional tiene multitud de métodos de aplicación en la personalización de los productos y servicios, todos relacionados con la obtención de un buyer persona data driven, un conocimiento exhaustivo de la competencia en el entorno digital, y la efectividad y el impacto de nuestra comunicación en los diferentes medios. A partir de estas aportaciones generales podemos destacar:
- El tiempo de uso ayuda a optimizar las compras. Contar con los datos concretos del tiempo de uso de la aplicación de un e-commerce permite diseñar un proceso de pago intuitivo y adecuado que facilite las compras.
- Las valoraciones son clave para la experiencia de usuario. Las valoraciones que los consumidores tienen de las webs o apps móviles les sirve a las empresas para identificar si tienen que mejorar sus funcionalidades o el diseño para tener una mejor experiencia de usuario.
- El Engagement con la aplicación mejora la imagen de marca. Contar con una aplicación competitiva consigue aumentar las interacciones del usuario con la app y por tanto desarrollar una relación positiva con la marca.
La solución de Smartme Analytics ofrece el servicio más completo del mercado porque, además de facilitar en tiempo real millones de datos basados en Tecnología Observacional, puede complementar la información mediante el Declarativo. Esto significa saber qué hacen las personas y por qué lo hacen. De esta manera, somos capaces de entender la lógica detrás de las acciones de los consumidores, perfeccionar las bases de la Economía Conductual y monetizar el conocimiento obtenido a través de los datos. Si, además, es una fuente de data comportamental de calidad, continua, analizada e interpretada, se consigue la mejora incremental continua de muchos de los procesos actuales de marketing y de negocio.
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