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Introducción a los datos transaccionales

23 Marzo

Introducción a los datos transaccionales

Los datos transaccionales son la mejor fuente de información para conocer a los clientes y poder personalizar la oferta.

La información de los tickets asociados a cada uno de los clientes nos ofrece la posibilidad de identificar patrones de comportamiento que nos facilita la personalización de las campañas y las comunicaciones.

Las compras de los clientes esconden una gran cantidad de información que debemos explotar en nuestra estrategia de marketing

Las personas somos, por lo general, bastante buenos detectando patrones y relaciones en los datos. Nuestra limitación está en el procesamiento. Para hacernos una idea si vemos una tabla de 15 clientes con 10 variables asociadas a cada uno (número de tickets, gasto total, gasto medio por ticket, tienda favorita, % de apertura de email, % de descuento...) rápidamente seremos capaces de identificar aquellos clientes que podemos considerar más fidelizados o más rentables. Si nos imaginamos una tabla con 500 usuarios con 50 variables por usuario nos costará mucho hacer el mismo ejercicio.

Aquí es donde entran en juego las técnicas de Machine Learning y se convierten en imprescindibles en el trabajo con Big Data. En el aprendizaje automático los modelos de datos van entrenándose cada día y mejoran su precisión de manera constante. Un ejemplo conocido por todos sería el recomendador de productos de un eCommerce o de contenidos de las plataformas de video.

Los datos de las compras no sólo nos ofrecen la información de los productos adquiridos, la hora o el lugar. Detrás de los datos directos existe la metainformación extremadamente valiosa para un Ninja de Marketing Predictivo. Los tickets te darán información sobre la influencia del precio o las promociones, los gustos sobre la gama de productos, la preferencia sobre determinadas marcas, usos asociados al producto... Toda esta información es la que podrás utilizar para hacer contenidos más relevantes y campañas de mayor conversión.

" Cuando tengas los datos de cliente junto a su transaccional, en un sitio y bien relacionados, es el momento en el que entenderás mejor a tus clientes y descubrirás oportunidades de crecimiento. "

Los datos transaccionales no darán los hábitos de consumo y las preferencias

Detrás de cada uno de los productos o servicios que comercializamos existen un conjunto de atributos que describen las necesidades y preferencias de nuestros clientes.

  • Datos del punto de venta: canal online, ciudad, establecimiento...
  • Datos del producto: marca, categoría, segmento, función, calidad...
  • Datos de preferencia: material del envase, cantidad, duración...
  • Datos de estacionalidad: mes, semana, día, hora...
  • Datos económicos: precio, margen, descuento, volumen...

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¿Qué datos transaccionales necesito para detectar oportunidades de crecimiento y aprovecharlas en la estrategia de marketing?

Los datos transaccionales son una fuente de datos perfecta para enriquecer cada uno de los registros de la base de datos de clientes o CRM. La información transaccional nos permite identificar aquellas preferencias o hábitos de consumo de cada uno de nuestros clientes. Gracias a las técnicas de Big Data e Inteligencia Artificial aplicadas al marketing podemos encontrar grupos de clientes que se comportan y compran de una forma parecida.

Conocer mejor a nuestros clientes nos permite comunicar por los canales más apropiados, ofreciendo los productos más afines y proporcionando la promoción justa para maximizar los márgenes de la acción comercial. Gracias a la información que se obtiene de trabajar los datos asociados al ticket serás capaz de personalizar la oferta según distintos grupos de clientes con preferencias distintas.

Estas son las fases que recomendamos seguir para poder personalizar las comunicaciones según las preferencias de los clientes en pocas semanas:

  1. Integrar los datos de clientes fidelizados con todas sus compras.
  2. Seleccionar los atributos de cliente útiles en la personalización.
  3. Definir los atributos importantes de todos los productos o serivicios.
  4. Definir los atributos importantes de todos los canales de venta.

Incrementa las ventas conociendo los hábitos y las preferencias de tus clientes

Personalizar los contenidos según los hábitos de consumo y las preferencias detectadas con los datos transaccionales para cada grupo de cliente puede aumentar fácilmente un 66% de click through en las campañas de email.

La clusterización de clientes, el proceso de identificar grupos de clientes distintos, las podemos orientar según las necesidades de negocio (producto, marca, promoción, ticket medio...).

" Los datos de cliente junto a los datos transaccionales nos permiten encontrar, gracias al big data y la inteligencia artificial, grupos de clientes con preferencias y hábitos de compra distintos entre toda la base de datos almacenada en el CRM. "

Los ninjas de Marketing Predictivo conocen a sus clientes, personalizan las comunicaciones y multiplican los resultados de sus campañas

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La etapa inicial de integración de datos es sólo parte del camino necesario para una verdadera estrategia de Marketing Predictivo. En el Curso de Marketing con Inteligencia Artificial te enseñaremos a hacer este camino de forma rápida y con los mínimos esfuerzos técnicos posibles. El verdadero valor reside en dar respuesta a las necesidades de negocio y crear acciones medibles que nos acerquen a la consecución de los objetivos. Antes de empezar a crear muchas personalizaciones primero debes conocer mejor a nuestra base de clientes.

El análisis descriptivo nos permite revisar los datos disponibles con la intención de saber qué ocurrió en un espacio de tiempo determinado. Este tipo de análisis se centra en describir o resumir los datos en bruto en algo explicable y significativo. El análisis descriptivo nos permite ver como son los clientes de nuestra base de datos con información acerca del ticket medio, la frecuencia de compra, los productos/servicios comprados, el uso de promociones...

La información que obtenemos en esta primera etapa nos ayuda a interiorizar el comportamiento de los clientes. Ahora es el momento de empezar a personalizar las comunicaciones. Gracias a las técnicas de clusterización podremos agrupar los clientes con gustos, preferencias y hábitos de consumo parecidos para enviar un contenido de mayor relevancia para cada uno de ellos.

Los resultados de estas acciones son immediatos y nos permiten poder iterar continuamente para mejorar los resultados. Cuanto antes empieces a personalizar antes empezarás realmente a aprender qué te hace vender más. En el Curso de Marketing con Inteligencia Artificial te enseñamos a utilizar la tecnología de una forma fácil para que puedas centrar tus esfuerzos en la creación de las campañas.

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