Operations Innovation Marketing dic. 1, 2010

De vis­i­tas web a pedi­dos en firme

Analizar los datos de clic de los vis­i­tantes de sitios web para opti­mizar las cam­pañas de ventas

Based on the research of

Tingliang Huang

Jan A. Van Mieghem

Si bien muchas empre­sas cono­ci­das de com­er­cio elec­tróni­co como Ama­zon y eBay uti­lizan sus sitios web para vender direc­ta­mente al con­sum­i­dor, su activi­dad rep­re­sen­ta sólo el 1,2% de todas las ven­tas minoris­tas, según los datos del cen­so de EE.UU. La may­oría de las empre­sas uti­liza sus sitios web como fuentes de infor­ma­ción para clientes que pos­te­ri­or­mente real­izan com­pras al modo tradi­cional: en el mun­do real, a través de equipos y agentes de ven­tas. Esos vende­dores care­cen de la infor­ma­ción detal­la­da que los clientes dejan en los sitios de las empre­sas de com­er­cio elec­tróni­co. Sin embar­go, los vis­i­tantes de sus sitios web no transac­cionales gen­er­an ras­tros de datos definibles según hacen clic en pági­nas conc­re­tas de los sitios. Un estu­dio pio­nero de inves­ti­gadores de la Kel­logg School of Man­age­ment indi­ca que un análi­sis detenido de dicho com­por­tamien­to de clic puede pro­ducir valiosa infor­ma­ción de mar­ket­ing y ven­tas para las empre­sas propi­etarias de los sitios.

«Nue­stro proyec­to demues­tra que, como mín­i­mo, las empre­sas deberían realizar un seguimien­to de sus datos de clic, empezan­do por quién está en el sitio web y durante cuán­to tiem­po», afir­ma Jan Van Mieghem, pro­fe­sor de gestión y estrate­gia en la Kel­logg School, que llevó a cabo el estu­dio jun­to a su alum­no de doc­tor­a­do Tingliang Huang. La inves­ti­gación tam­bién indi­ca qué tipos de clics son los fac­tores clave en la toma de deci­siones por parte de los vis­i­tantes del sitio. Esa infor­ma­ción, con­cluyen ambos, per­mi­tirá a los vende­dores pre­v­er las prob­a­bil­i­dades de que vis­i­tantes con­cre­tos real­i­cen pedi­dos de pro­duc­tos pro­mo­ciona­dos en los sitios web, así como las can­ti­dades y fechas prob­a­bles de esos pedidos.

La extrac­ción del val­or oper­a­ti­vo proviene del tiem­po que tran­scurre entre las vis­i­tas a los sitios web no transac­cionales por parte de los clientes poten­ciales y los pedi­dos resul­tantes que real­izan éstos, o pla­zo de espera. Al reunir datos sobre esos pla­zos de espera —que super­an con mucho los insignif­i­cantes inter­va­l­os entre clics y pedi­dos en los sitios de com­er­cio elec­tróni­co— los vende­dores pueden uti­lizar las vis­i­tas para pre­v­er pedi­dos y, de ese modo, hac­er planes y ajustes antes de recibir los pedi­dos en sí.

Seme­jante capaci­dad pre­sen­ta ben­efi­cios empre­sar­i­ales obvios, à la hora de con­tro­lar el inven­tario o plan­i­ficar la pro­duc­ción, por ejem­p­lo. «Ajus­tar la ofer­ta a una deman­da incier­ta es un desafío para muchas empre­sas y los desajustes son cos­tosos», expli­ca Huang. «Si los vende­dores pueden pre­v­er mejor sus ven­tas de cara al futuro, pueden reducir con­sid­er­able­mente los costes de los desajustes.»

Cor­rela­ciones en sitios web no transac­cionales
Los inves­ti­gadores han estu­di­a­do exhaus­ti­va­mente las cor­rela­ciones entre el com­por­tamien­to en línea de los con­sum­i­dores de com­er­cio elec­tróni­co y sus propen­siones de com­pra. Pero poco se ha hecho para com­pren­der esas cor­rela­ciones en sitios web no transac­cionales, como los que uti­lizan habit­ual­mente las com­pañías de com­er­cio entre empre­sas (B2B, por sus siglas en inglés). «Lo que creemos que es nove­doso es vin­cu­lar los clics à la per­spec­ti­va oper­a­ti­va», dice Van Mieghem. «Éste es prob­a­ble­mente el primer estu­dio empíri­co de este tipo.»

La inves­ti­gación es sig­ni­fica­ti­va dada la pop­u­lar­i­dad de los sitios web no transac­cionales. «Su uso está sor­pren­den­te­mente exten­di­do en las ven­tas B2B», afir­ma Van Mieghem. El enfoque tiene sen­ti­do para muchas empre­sas que venden can­ti­dades rel­a­ti­va­mente reduci­das de pro­duc­tos que deben per­son­alizarse, requieren abun­dantes prue­bas por parte de los com­pradores antes de que se deci­dan a adquirir­los o con­ll­e­van nego­cia­ciones de pre­cios por­menorizadas antes de cer­rar una ven­ta. Muchos sitios web de este tipo con­tienen poco más que ver­siones elec­tróni­cas de sus catál­o­gos impresos.

Los inves­ti­gadores de Kel­logg se pro­pusieron des­cubrir si realizar un seguimien­to de los clics de los vis­i­tantes en los sitios web tiene algún val­or à la hora de pronos­ticar transac­ciones de cara al futuro y, si lo tiene, à la hora de cuan­tificar la relación entre for­mas especí­fi­cas de com­por­tamien­to de clic y ven­tas. «El moti­vo de nue­stro análi­sis no sólo era con­fir­mar la relación entre com­por­tamien­to de clic y com­por­tamien­to de com­pra, sino tam­bién iden­ti­ficar y cuan­tificar los fac­tores clave», expli­ca Van Mieghem.

Para ello, Van Mieghem y Huang emplearon infor­ma­ción sobre el mer­ca­do norteam­er­i­cano de una sola empre­sa anón­i­ma que vende pro­duc­tos indus­tri­ales en todo el mun­do medi­ante su sitio web no transac­cional. Su direc­tor gen­er­al —un ex alum­no de Kel­logg— les dio acce­so a ambos no sólo a datos de clic, sino tam­bién a infor­ma­ción de ven­tas sobre las cuen­tas de los clientes. «Ése es un asun­to del­i­ca­do para las empre­sas», indi­ca Van Mieghem. «Tuvi­mos suerte de ten­er una colab­o­ración tan estrecha con la empresa.»

Diver­sas vari­ables
La inves­ti­gación con­llevó rebus­car entre la total­i­dad de lo que Van Mieghem denom­i­na «datos rui­dosos» para des­cubrir los fac­tores clave rela­ciona­dos con pedi­dos futur­os. «Exis­ten diver­sas vari­ables de clic que se pueden analizar, pero sólo unas pocas pare­cen ser respon­s­ables de la may­or parte de la infor­ma­ción», expli­ca Van Mieghem.

Basán­dose en su análi­sis, él y Huang expusieron en su tra­ba­jo que «el com­por­tamien­to de clic en línea de los vis­i­tantes está pro­por­cio­nan­do de hecho à la empre­sa infor­ma­ción útil para pre­v­er las prob­a­bil­i­dades de pedi­dos en el futuro». En con­cre­to, averiguaron que tan­to la fre­cuen­cia de las vis­i­tas a sitios como el número de vis­i­tas a impor­tantes pági­nas web esta­ba cor­rela­ciona­do de man­era com­ple­ja con la propen­sión a realizar pedi­dos de pro­duc­tos. Por ejem­p­lo, cuan­to más tiem­po per­manecían los vis­i­tantes en el sitio, más propen­sos eran a hac­er un pedi­do de él. Esa propen­sión comien­za a decaer, no obstante, tras un deter­mi­na­do peri­o­do de per­ma­nen­cia. Además, el com­por­tamien­to de clic de los clientes nuevos era difer­ente al de los actuales.

El análi­sis detal­la­do de las cor­rela­ciones arro­jó una ecuación de regre­sión que cuan­tifi­ca­ba la prob­a­bil­i­dad de que un clic con­cre­to lleve a una com­pra. «La empre­sa había esta­do uti­lizan­do los golpes de clic para detec­tar los diez clientes poten­ciales más impor­tantes a los que lla­marían», dice Van Mieghem. «Esta­mos pri­or­izan­do a cada uno de estos clientes en tér­mi­nos de la prob­a­bil­i­dad de que com­pren. Inclu­so podemos pre­v­er cómo de grande será la com­pra y cuán­do es prob­a­ble que ocur­ra.» El análi­sis tam­bién pro­por­cionó rev­ela­ciones sobre las estrate­gias de los vis­i­tantes de los sitios web: si, por ejem­p­lo, decidirán realizar la com­pra inmedi­ata­mente o pospon­er­la con la esper­an­za de obten­er un mejor pre­cio pero retrasan­do, al mis­mo tiem­po, su con­sumo del producto.

Amplia apli­cación
¿Posee el resul­ta­do de la inves­ti­gación sobre un solo sitio web no transac­cional una amplia apli­cación a todos los sitios web de ese tipo? «Nue­stros hal­laz­gos deben inter­pre­tarse con cautela, dadas las lim­ita­ciones de nue­stro estu­dio», apun­tan los inves­ti­gadores en su tra­ba­jo. Sin embar­go, Van Mieghem dice: «Estoy con­ven­ci­do de que se puede lle­var a cabo un tipo de análi­sis sim­i­lar para cualquier sitio, aunque los coe­fi­cientes vari­arán. Espero que la visión glob­al —nue­stro análi­sis lon­gi­tu­di­nal— fun­cione.» Des­de luego, él y Huang creen que los vende­dores con sitios no transac­cionales que cuen­tan con un pla­zo de espera razon­able entre las vis­i­tas y la real­ización de pedi­dos tam­bién pueden ben­e­fi­cia­rse del mis­mo análi­sis del com­por­tamien­to de clic de los visitantes.

Huang resume la con­clusión glob­al del estu­dio: «Resul­ta —dice— que el seguimien­to de los clics por regla gen­er­al pro­duce resul­ta­dos favor­ables para la empre­sa y sus clientes, espe­cial­mente en com­para­ción con opera­ciones y estrate­gias de mar­ket­ing tradi­cionales anal­izadas en la literatura.»

Featured Faculty

Jan A. Van Mieghem

Harold L. Stuart Distinguished Professor of Managerial Economics, Professor of Operations

About the Writer

Peter Gwynne is a freelance writer based in Sandwich, Mass.

About the Research

Huang, Tingliang, and Jan A. Van Mieghem. Forthcoming. The Promise of Strategic Customer Behavior: On the Value of Click Tracking. Production and Operations Management.

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