Advectorial, comportamiento compradores y estudio competencia
Insights #18: Hears, Amazon, Vysionary, Google Trends y SimilarWeb
¡Hola! Adrián al teclado con una nueva EcomMartech Insights.
En esta edición vamos a ver:
Advectorial: una forma diferente de hacer Ads
Estrategia Amazon para reducir devoluciones
Estudio comportamiento compradores
Suplementación para los problemas causados por las pantallas
Research tendencias y competencia
Advectorial: Paid → Artículo → Producto
“Advectorial” es como se le llama a los anuncios que llevan a un artículo de noticias o contenido editorial con el objetivo de educar o informar al cliente target sobre un producto o marca, en lugar de vender de manera directa.
En vez de hacer un anuncio en Meta Ads (por ejemplo) y llevar directamente a la página de producto para que la gente compre, añades un paso intermedio con el que generar confianza, autoridad y educar.
Una estrategia que principalmente tiene sentido para productos que solucionan un problema, cuya compra es algo más racional y necesita un proceso de concienciación / educación algo más largo.
Elementos que se ven muy presentes en este tipo de artículos:
Prueba social (opiniones reales)
Historia transformación
Datos / estadísticas / estudios
Escasez a la hora de presentar el producto
Ejemplo de advectorial de Hears, marca de tapones para evitar el daño por alto volumen en la música: https://hears.com/pages/advertorial-v3
En el artículo atacan al miedo de perder la audición siendo joven, contando una historia. Y así tienen varios abordando diferentes ángulos.
Dinero a cambio de no devolver el producto
El otro día Claudia Hoya compartió por LinkedIn una estrategia de Amazon para tratar de reducir la devolución de productos que me ha parecido de lo más interesante, y quería compartir tal cual por aquí el post:
Ayer intenté tramitar una devolución en Amazon porque había encontrado el producto más barato en otra tienda. Al marcar el motivo “Lo he encontrado más barato”, me saltó esta opción (imagen):
En lugar de facilitarme la etiqueta de devolución, Amazon me ofreció dinero a cambio si decidía quedarme con el producto.
Esta técnica para mitigar devoluciones es más que interesante, por varias razones:
👉🏻 Eficiencia en Logística Inversa: Devolver un producto acarrea costes implícitos: transporte, inspección, reacondicionamiento y, a menudo, la depreciación del stock. Para muchos retailers, suele ser más rentable ceder un pequeño margen que gestionar el retorno físico.
👉🏻 Customer Delight (Fricción Cero): El cliente (en este caso yo) he obtenido el beneficio (mejor precio) de inmediato, sin desplazarme a un punto de entrega ni esperar el reembolso. Cierto es que la cantidad ofrecida no era exactamente el ahorro que obtenía en otro sitio, pero es una aproximación que entiendo que se testará.
👉🏻 Retención de Ingresos: El dinero se queda en el ecosistema. Si el incentivo es un “crédito promocional”, Amazon no solo evita mi devolución, sino que asegura mi próxima compra.
👉🏻 Sostenibilidad: Cada vez hay más compradores que piensan en generar una menor huella de carbono.
Ahora bien, este movimiento no es aleatorio. Detrás de esta técnica hay un algoritmo de Dynamic Pricing y Customer Scoring que he tenido la ocasión de bichear un poco. A grandes rasgos, qué tiene en cuenta:
💡 El Algoritmo de Decisión: El sistema calcula si el coste de la logística inversa + la pérdida de valor del producto es superior al incentivo ofrecido.
💡 El Perfil del Usuario: No todos reciben esta oferta. Se basa en el Customer Lifetime Value (CLV). Si eres un cliente fiel con pocas devoluciones, el sistema es más propenso a negociar contigo para mantenerte satisfecho. Tiene sentido.
Nunca había visto esta estrategia y me parece increíble si está bien ejecutada, principalmente teniendo en cuenta los 2 puntos que comenta al final Claudia.
El algoritmo de decisión para que el dinero que ofreces a cambio no te salga más caro que la gestión de la devolución, y el no ofrecer el incentivo a todo el mundo (de lo contrario, todo el mundo lo haría continuamente).
Cómo se comportan los compradores
El paso número 1 para poder desarrollar estrategias que te permitan vender más en tu marca es entender bien a quien se encuentra detrás de la pantalla (personas).
Y todo empieza por entender el comportamiento de compra online. Claro está que luego dependiendo el sector / problema / solución, sufrirá cambios, pero la base es la base.
En el último post de Efecto Eureka resumo insights del estudio que Klaviyo ha publicado recientemente tras encuestar a 8.000 personas sobre su comportamiento de compra.
Suplementación para estar focus en un mundo lleno de pantallas
Vysionary es una marca de suplementación lanzada hace apenas unos meses y que aborda un problema / ángulo de comunicación que hasta ahora no había visto.
“Human performance for a digital world. The first focus drink built for our screen-heavy world.”
Suplementación creada para los daños asociados al largo tiempo que pasamos frente a pantallas: fatiga digital, niebla mental, estrés…
Una web muy limpia y con fuerte componente educacional.
Y lo que me encanta es el build in public que hace su fundador Jack Boxer no solo en su cuenta de instagram personal, sino también en la de la marca (con posts como este).
Aunque cuando pienso sobre este tema no puedo evitar referenciar a los cracks de Balance Phone, que abordan el problema desde la causa con su móvil sin distracciones (claro está que no podemos evitar al 100% el estar expuestos a las pantallas durante el día).
Research tendencias y competencia
Hace nada han anunciado 2 herramientas la integración con IA para llevar al siguiente nivel el research:
Google Trends x Gemini: ahora desde la herramienta de Google Trends podrás apalancarte en la IA para encontrar términos de búsqueda relacionados, analizar tendencias, comparar diferentes búsquedas.
Manus AI x Similarweb: yo llevo tiempo utilizando SimilarWeb como extensión para analizar el tráfico de marcas, pero al integrarse con Manus ahora se pueden comparar datos (tráfico, rebotes, fuentes, países...) de diferentes marcas y sacar conclusiones con mayor contexto.
Cuando se trata de obtener datos y analizar el mercado y competencia, toda ayuda es poca.
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— Adrián
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