Lista de atributos precalculados estándar
Los pre-computed attributes son indicadores que puedes utilizar como condiciones en los filtros de audiencias personalizadas, en la personalización de contenidos, en tu herramienta de Business Intelligence o en los dashboard de Splio. Se basan en los datos importados en Splio y también se conocen como agregados.
Atributos precalculados estándar
Nombre | Definición | Casos de uso |
Porcentaje de pedidos con descuento | Porcentaje de pedidos realizados con al menos un producto rebajado. | Identificar fácilmente a los contactos interesados únicamente en artículos en promoción. |
Segmentación RFM | Estado actual de la segmentación RFM. Para más información, consulta el artículo dedicado. | Personalizar el contenido de las campañas para distintos segmentos (Ej.: VIP) |
Segmentación RFM anterior | Estado anterior de la segmentación RFM. | Activar automáticamente flujos basados en cambios del segmento RFM. |
Fecha de actualización de la RFM | Fecha de la última actualización del segmento RFM. | Activar flujos automáticos basados en cambios del segmento RFM. |
Fecha del primer pedido | YYYY-MM-DD | Crear una campaña de bienvenida para nuevos clientes. |
Fecha del último pedido | YYYY-MM-DD | Crear flujos basados en las compras más recientes. |
Canal del primer pedido | Primer canal utilizado para realizar la compra (online o en tienda) | Personalizar el flujo tras el primer pedido (por ejemplo, encuesta de experiencia en tienda o mensaje que potencie el engagement multicanal). |
Tag - Cliente online | Verdadero si el cliente ha realizado al menos un pedido online | Promocionar las tiendas físicas para aumentar la base de clientes omnicanal. |
Tag - Cliente tienda | Verdadero si el cliente ha realizado al menos un pedido en tienda. | Promocionar el canal online para fomentar una experiencia omnicanal. |
Tag - Clientes mixtos | Verdadero si el cliente ha comprado tanto como en tienda. | Identificar la clientela mixta para campañas cross-canal. |
Canal preferido | Web o tienda (si es 50/50, se considera la tienda más reciente). | Personalizar una plantilla con un banner que destaque las ventajas del canal preferido: entrega gratuita para pedidos superiores a X realizados online, Click and Collect para tiendas. |
Tienda preferida | Tienda donde el cliente ha realizado más compras (o la última tienda si no ha realizado ninguna). | Personalizar mensajes con información sobre la tienda preferida (dirección, horario, etc.) |
Canal del último pedido | Canal a través del cual se realizó la última compra. | Implementar flujos post-compra que refuercen el engagement cross-canal ofreciendo ventajas tanto online como en tienda. |
Fecha de la última visualización de la página | YYYY-MM-DD | Automatizar campañas genéricas post-visita. |
Fecha de la última visita a la página de producto | YYYY-MM-DD | Automatizar campañas tras consultar un producto. |
Últimos productos visualizados en los últimos 7 días | Lista de productos consultados en los últimos 7 días. | Seleccionar productos basándote en las últimas visualizaciones. |
Últimos productos visualizados* | Lista de IDs de productos visualizados por el usuario (retención por defecto: 4 años). | Personalizar recomendaciones o seguimientos de producto. |
Producto más visualizado* | ID del producto con más visualizaciones. | Destacar el producto preferido en las campañas post-visita. |
Producto más visualizado en los últimos 7 días* | ID del producto más consultado en los últimos 7 días. | Resaltar el producto del momento en las campañas post-visita. |
Marca más visualizada* | Marca más consultada por el usuario. | Segmentar según afinidad de marca para campañas específicas. |
Marca más visualizada en los últimos 7 días* | Marca vista en los últimos 7 días. | Automatizar recomendaciones basadas en tendencias recientes. |
Categoría más visualizada | Categoría más consultada por el usuario. | Personalizar campañas Automation según la categoría de interés. |