Segmentación avanzada de Facebook Ads para crear campañas de Ecommerce

    Publicado por Antonio Jordana el 3 de octubre, 2019

    En el competido sector del comercio electrónico debemos esforzarnos al máximo para lograr captar la atención de nuestro público objetivo. Ahora con estrategias omnicanales podemos mejorar los ratios de conversión aprovechando las novedades que el machine learning y la segmentación avanzada de Facebook Ads nos ofrece.

    Facebook Ads es una de las plataformas que nos permite crear este tipo de audiencias avanzadas, la cantidad y calidad de la información que dispone Facebook de cada uno de sus usuarios (y que es motivo de debate constante cuando hablamos de privacidad) ofrece a los anunciantes que saben usar eficientemente la plataforma, una oportunidad única para hacer crecer su negocio.

    Segmentación avanzada en Facebook Ads

    Las tiendas de comercio electrónico cada vez usan más la plataforma de Facebook Ads para mostrar sus anuncios porque se han convertido en algo mucho más avanzado que un canal de descubrimiento. Para lograr el éxito en campañas en Facebook Ads ya no es suficiente con crear una campaña basada en intereses y datos demográficos, sino que las campañas se vuelven muy complejas, con estructuras detalladas y audiencias muy avanzadas.

    Hoy ofrecemos en este artículo que segmentación avanzada podemos aplicar en campañas en Facebook Ads para tu e-commerce.

     

    Retargeting Detallado

    El retargeting siempre debe estar presente en nuestra estrategia de Facebook Ads. Crear campañas con listas de retargeting es primordial para impactar a los usuarios en fase de consideración que ya han mostrado interés por nuestros productos visitando la web o agregando al carrito. Sin embargo, estas listas deben ser cada vez más detalladas, no basta crear una lista general sino que debemos crear tantas listas como sean necesarias para poder re-impactar al usuario correcto, internamente lo llamamos retargeting granular. Además, debemos excluir siempre en este tipo de listas a compradores recientes o aquellos que consideremos que ya no están dentro de nuestro campo de interés.

     

    Similares a Convertidores y algo más

    Una de las grandes ventajas de la plataforma publicitaria de Facebook es la posibilidad de crear una audiencia nueva basada en las coincidencias que el machine learning consigue entre una base de datos de usuarios convertidores o compradores. Estas audiencias siempre son muy buenas sobre todo cuando la calidad y cantidad de los datos de origen es suficiente para que crear un patrón que permita a Facebook crear similitudes muy ajustadas a nuestro cliente ideal. Si usamos en las listas de origen datos de Life Time Value, podremos maximizar su performance.

     

    La Comunidad y el Contenido

    Así como las audiencias de retargeting basadas en tráfico web son muy útiles también es importante crear audiencias basadas en las personas que interactúan frecuentemente con nuestro negocio en estas plataformas sociales. ¿Quién tiene más posibilidades de convertir: una persona que no nos conoce o un usuario que interactúa frecuentemente con nuestros contenidos o nos sigue? Muchos expertos en marketing usan como estrategia la promoción de contenidos para lograr el crecimiento de sus comunidades sociales y posteriormente crean campañas con objetivos de conversión a los usuarios fidelizados. Este tipo de audiencias permite impactar no solo a quienes nos siguen sino a aquellas personas que han visto un vídeo, que han abierto un formulario de generación de contacto o que han interactuado con una Experiencia Instantánea en Facebook o Instagram.

     

    Intereses Acotados

    Ya no basta con crear campañas con listas interminables de intereses porque dentro de Facebook hay categorías con audiencias muy amplias que simplemente tirarán a la basura nuestro esfuerzo. Por ejemplo, la categoría “Negocios” tiene más de 100 millones de usuarios y así la acotemos geográficamente o con rangos de edad, este tipo de público sería irrelevante. ¿Cómo podemos mejorar una segmentación por intereses? Una manera eficiente de mejorar una audiencia basada en intereses es siendo lo más específico posible y usando las exclusiones que Facebook pone a disposición del anunciante al crear las campañas.

    Es importante que midas constantemente todas las pruebas que haces y lleves un control minucioso de todas las audiencias que implementas en tus campañas en Facebook. Al principio pondrás pensar que el proceso de crecimiento de tu ecommerce es lento pero a medida que el machine learning se nutre de información todo comenzará a mejorar con mejor ritmo. Como recomendación final para los dueños de una ecommerce: esfuérzate por vender tus productos, pero no te olvides de crear marca, una marca que aporte valor y que las personas recuerden. Trabaja para que tu negocio no dependa de campañas de Facebook Ads, trabaja para vender incluso sin campañas activas.

    Si quieres que te ayudemos en la creación de campañas en Facebook e Instagram con audiencias avanzadas para ecommerce no dudes en contactarnos, estaremos encantados de ayudarte a crear y mantener una marca exitosa.


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