Crédit Mutuel Nord Europe: 10 estudios de caso para utilizar mejor los datos

Por Luc Mornat 21 Febrero 2017 | 604 0

La colecta de datos es un elemento esencial en toda estrategia de marketing digital. Si la calidad de los datos y el uso que se hace de los mismos son primordiales, la cantidad también tiene un papel importante en las estrategias cuyo objetivo es ofrecer a los visitantes une experiencia personalizada y más pertinente. Y, como lo demostraremos con el estudio de caso del Crédit Mutuel Nord Europe, la mejoría de la pertinencia del marketing tiene un impacto directo en el desempeño del ROI.

Crédit Mutuel Nord Europe (CMNE) es una federación independiente de Crédit Mutuel que se encarga de administrar los 7 departamentos al norte de París, Bélgica y Luxemburgo. Es un banco con una red clásica que reúne 557 puntos de venta. El sector bancario se ve actualmente afectado por una disminución de visitas a las agencias (alrededor de 18%, lo que le impide a los consejeros conocer a sus clientes, y más específicamente, sus proyectos importantes). Pero el sector beneficia igualmente de un número importante de visitas naturales online, divididas entre el móvil y el desktop en la misma proporción.

Rémi Deltombe, líder de proyectos digitales para CMNE, nos presentó durante la más reciente edición del salón One to One de Mónaco, diez estudios de caso implementados para aprovechar mejor los datos y compensar la baja en la frecuentación de las agencias. Para cada uno de los casos citados, CMNE usó todos los datos de navegación y relativos a los clientes que obtuvo de su sistema de información.

1/ Personalización del sitio

La primera etapa consiste en identificar el interés mostrado por un cliente gracias a sus datos de navegación (artículos o guías consultadas) o a las averiguaciones realizadas en el motor de búsqueda. En función del centro de interés (crédito automotriz, inmobiliario, etc) mostrado, el visitante se ve integrado automáticamente a un segmento conectado con al CMS. El CMS podrá de esta forma proponer contenido personalizado en tiempo real. Los resultados son excelentes: la tasa de clics se multiplicó por 13 respecto a las campañas clásicas y las tasas de conversión (confirmación de formularios) por seis.

2/ Email triggers

Si por ejemplo, un visitante manifestó un fuerte interés por un producto y abandonó un formulario para obtener información, se le envía un recordatorio mediante un email trigger. La tasa de apertura de estos emails es de 66%, la tasa de clics de 14% y el desempeño comercial se vio multiplicado por 3 respecto de los emails clásicos.

3/ Activación del call-center

Cuando un visitante demuestra un interés pronunciado por un producto y que abandona el proceso de conversión, la pista sobre el cliente potencial es enviada automáticamente al call-center. En una prueba realizada en 2015 en los productos de desfiscalización inmobiliaria, se identificaron 1000 personas que se habían mostrado interesadas y que abandonaron el formulario de contacto en algún momento. Posteriormente, una vez que se activó el call-enter para contactar con dichas pistas, la tasa de citas obtenidas subió en un 21% y las ventas aumentaron significativamente.

4/ Livechat

Algunos segmentos fueron definidos de manera tal que cuando un visitante se ve añadido a uno u otro, el sitio le propone automáticamente un livechat mediante el cual puede entrar en contacto con un consejero para hablar de los centros de interés evidenciados gracias a sus datos de navegación.

5/ Pruebas A/B testing

CMNE realiza pruebas de A/B test en su sitio de forma segmentada. Se le propone contenido personalizado con sugerencias sobre los temas de interés, únicamente a los individuos que se encuentren dentro de un segmento.

6/ Anti-churn

Gracias a los datos de navegación, los clientes que están a punto de cambiar de banco se ven identificados fácilmente. Generalmente visitan una o varias veces las páginas de cancelación de contrato o escriben palabras como “cancelar” o “ruptura” en el motor de búsqueda del sitio. Estos contactos son enviados posteriormente al servicio de reclamación, que se encarga de disuadirlos de cancelar sus cuentas. En 6 meses, CMNE identificó a 2000 clientes en esta situación.

7/Mejorar el conocimiento del cliente

CMNE analiza igualmente los datos de clientes convertidos, desde su perfil hasta los otros productos a los que hayan suscrito, de manera a mejorar la pertinencia de los menajes dirigidos a las personas con las mismas características.

8/ Afinar los objetivos

Algunas campañas están dirigidas a audiencias muy amplias. Cuando el canal de comunicación es Premium, no siempre es posible conservar objetivos muy extensos, en términos de presupuesto. CMNE emplea su DMP para identificar a las personas altamente interesadas en el producto que se les muestra y así reducir la audiencia de un millón de clientes a 50,000; que están mejor seleccionados y cuyo interés por el producto es significativo.

9/ Optimizar los presupuestos de medios

Los datos se usan para permitirle a CMNE optimizar sus inversiones en medios. Por ejemplo, las campañas ya no se dirigen a las personas que ya han suscrito a un producto o que tienen un alto riesgo crediticio que les impide tener acceso a los mismos. Esta estrategia le permitió a una de las filiales ahorrar entre 15% y 20% en su compra de medios.

10/ Calcular mejor la atribución

Todos los datos colectados por CMNE les permiten calcular mejor, en función del interés mostrado por un cliente en el sitio, el nivel de contribución del canal web a las ventas y la atribución que se le debe. Este nivel de atribución puede variar entre 10% y 100%. En conclusión, Rémi Deltombe precisó que esta lista no era limitativa y que la cantidad de usos que se le puede dar a una DMP depende ante todo de la creatividad y no de los límites tecnológicos.

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