Estrategias de Research para eCommerce con Connectif

El usuario se ha cansado completamente de pertenecer atado a una marca durante toda su vida y, por eso, ofrecer experiencias totalmente personalizadas a cada usuario es un “must” en el Ecommerce actual para convencer a los usuarios de la compra.

Además, la segmentación en tu Ecommerce a través de herramientas como Connectif te hará comprender a tu audiencia y anticiparte a sus necesidades, dándote una ventaja competitiva en el mercado que te permita crecer y mejorar frente a tu competencia.

Connectif, como plataforma de automatización y marketing predictivo basado en la IA, permite a las tiendas online (especialmente aquellas que operan en Shopify, Prestashop y WooCommerce) implementar estrategias de research que convierten datos en decisiones.

¿Qué es una estrategia de Research?

El research es el proceso de recopilar, analizar e interpretar datos para entender cómo los usuarios interactúan con un sitio web y mejorar su experiencia para alcanzar objetivos. Tiene en cuenta algunas actividades como:

• Análisis de datos: Analiza el comportamiento del usuario mediante métricas como tasa de rebote, tiempo en página y rutas de navegación.

Investigación de usuarios: Analiza sus necesidades, motivaciones y comportamientos mediante encuestas, entrevistas o análisis psicográficos.

• Análisis competitivo: Estudia a la competencia para obtener ideas y referencias que optimicen el rendimiento del sitio.
• Pruebas y experimentos: Incluye A/B testing, pruebas de usabilidad y otras técnicas para validar mejoras en diseño, contenido y funcionalidades.
• Análisis cualitativo y cuantitativo: Combina cifras con la comprensión profunda del porqué detrás del comportamiento del usuario.

¿Qué es Connectif y cómo impulsa tu estrategia de investigación en eCommerce?

Connectif es una de las plataformas líderes en marketing automation, pensada específicamente para la era de la hiper personalización y la inmediatez, puntos básicos en tu eCommerce en 2025.

Una de sus características principales es ofrecer la posibilidad de observar el comportamiento del usuario en tiempo real (perfecto para momentos de lanzamientos, rebajas y demás donde el usuario es muy activo y podemos ver movimientos menos pensados por la parte de los compradores) y transformarlo en una acción automatizada, adaptada y medible.

Si lo vemos desde el punto de vista más técnico, la herramienta unifica todo lo que ocurre en tu tienda online. Desde la navegación por cada página, el histórico de compra, interacciones previas y actividades en campañas (también en paid) para dar forma a customer journeys totalmente personalizados.
A diferencia de otras plataformas que separan el análisis del activador de campañas, Connectif integra todo en un solo entorno visual, permitiendo que los insights recogidos de un test o encuesta activen automáticamente nuevas secuencias de comunicación, segmentación, retargeting o UX adaptada.

En un eCommerce montado con Shopify, esta funcionalidad toma una dimensión práctica muy concreta: poder detectar comportamientos como «navegación repetida por una misma categoría sin interacción», activar una encuesta específica para cada acción, un test inline, recopilar la información, generar un segmento y reimpactar con contenido personalizado, todo ello con la unión del CMS y CRM.

¿Por qué es clave el enfoque «Data-First» en research digital?

La investigación de los usuarios de manera digital ha pegado un giro radical en estos últimos años, y uno de los principales responsables es Connectif.
En pocos años, hemos pasado de encuestas enviadas cada 6 meses y sin casi personalización a estrategias de research totalmente meditadas, vivas y dinámicas. Capaces de adaptarse y evolucionar a medida que lo hace el comportamiento de tu usuario. Y esto solo es posible con un enfoque “data-first”.

Pero, ¿qué es el data first?

Es una forma de trabajar donde primero se escucha al cliente a través de sus datos, y luego se decide qué hacer. Ya no se trata de lanzar campañas a ciegas, sino de entender qué quiere o necesita cada persona antes de hablarle. Las tres claves principales del data first son:
Todo parte del comportamiento real del usuario. Cada clic, compra o abandono cuenta como una señal para personalizar la experiencia.
La segmentación es viva y cambia con cada acción. El CRM actualiza los perfiles automáticamente según lo que el cliente hace (o no hace).
Automatizas decisiones, no suposiciones. Conectas cada dato con una acción útil: una encuesta, una oferta, un recordatorio o una recomendación.
Cuando implementas este enfoque dentro de Connectif, cada elemento del funnel se convierte en un punto de aprendizaje. Un abandono ya no es un dato negativo, sino una oportunidad para entender mejor las objeciones. Una compra recurrente es la puerta para descubrir patrones de fidelidad. Un clic fallido en un banner puede derivar en una mejora de diseño basada en feedback.

Cómo aplicar estrategias avanzadas de research en eCommerce con Connectif

A continuación, desglosamos una serie de estrategias prácticas aplicables a cualquier tienda online, pero especialmente efectivas en entornos Shopify, Prestashop o Woocommerce gracias a la conectividad avanzada de Connectif con estos CMS.

1. Entiende cómo se comportan tus clientes y por qué lo hacen

Uno de los pilares del research es conocer no sólo qué hace el usuario, sino por qué lo hace. Con Connectif puedes crear segmentos dinámicos basados en acciones como:

• Número de visitas a una categoría sin añadir al carrito.
• Clics en productos con alto tiempo de permanencia y baja conversión.
• Interacciones con campañas de remarketing sin finalización de compra.
• Aquí te mostramos un ejemplo de un segmento para personas que ha visto un producto más de 3 veces sin añadir al carrito y, posteriormente, se pregunta al usuario si tiene alguna duda sobre este (redirigiendo al chat de ayuda).

En este caso, el trigger inicial está configurado para cualquier persona existente y nueva. En cuanto al condicional, aplicamos un “ha visitado producto” ajustando al mínimo 3 veces (es posible añadir tiempo en el caso de que sea necesario) y puede ser utilizado para la tienda en general o segmentando por producto. En este caso, aplicado si el producto está en colección de best sellers.

En cuanto la condición se cumple, se envía un slide in personalizado para ver si existe la posibilidad de duda (y cerrar esa venta a través de Whatsapp, siendo mucho más personalizada la experiencia).

La clave está en complementar esta segmentación con encuestas contextuales. Otra opción, por ejemplo, si un usuario visita más de 3 veces la pasarela de pago sin avanzar en esta, puedes mostrarle una encuesta con opciones como:

• «Necesito ayuda para finalizar la compra»
• «No encuentro un método de pago cómodo»
• “Todo controlado”

Cada respuesta puede generar una oportunidad de mejora y ser usado como dato cualitativo para ajustar la propuesta de valor.

2. Encuestas personalizadas según el tipo de cliente y momento del journey

Una práctica muy top es diseñar distintos tipos de encuestas para diferentes perfiles y momentos. Algunos ejemplos:

• Usuarios nuevos: Al detectar que un usuario hace un búsqueda varias veces, puedes mostrar un mensaje del tipo «¿Qué te gustaría encontrar en nuestra tienda?» o «¿Qué te impide dar el primer paso?». Las respuestas pueden ayudarte a ajustar tus productos de la web.
• Clientes frecuentes: Encuestas tipo NPS (Net Promoter Score) o tests de experiencia, no solo para medir satisfacción, sino para detectar nuevas oportunidades de venta cruzada. Por ejemplo, «¿Qué producto te gustaría ver próximamente en nuestra tienda?»
• Usuarios inactivos: Para reactivarlos, una buena práctica es enviar un email con una encuesta sencilla: «¿Qué te haría volver a comprar con nosotros?» y ofrecer un incentivo por la respuesta.

Cada una de estas encuestas debe formar parte de una automatización que defina qué hacer con cada tipo de respuesta. El ciclo completo de escucha–acción–optimización es lo que transforma una encuesta en una herramienta de investigación real. (yo esto lo veo bien)

3. Test inline o slide in de segmentación inteligente

Los tests inline son una evolución moderna de los formularios de segmentación tradicionales. Se muestran dentro de la propia web, normalmente en formato visual y bastante gamificado, lo que aumenta su tasa de participación.
Un ejemplo típico en eCommerce de accesorios de gimnasio sería un test para saber tu presupuesto y recomendarte accesorios “must” o básicos para clientes nuevos: el usuario responde tres preguntas visuales y al finalizar recibe una recomendación personalizada de su perfil, además de ser segmentado automáticamente en Connectif como «cliente ticket alto», «cliente de ofertas», etc.

Este enfoque tiene tres beneficios fundamentales:

1. Ofrece una experiencia interactiva y valiosa para el usuario.
2. Proporciona datos cualitativos que enriquecen la segmentación.

Por ejemplo, aplicando este primer test, podemos hacer recomendaciones exclusivas en la home o PDP con productos que se ajusten al precio que se ha comentado inicialmente.

Lo potente de Connectif es que, además, seguirá aprendiendo del usuario y adaptando al momento los productos que se muestran en cada sección.

4. Encuestas de tipo Exit Intent con lógica condicional

Cuando el usuario muestra intención de abandonar el sitio (por ejemplo, moviendo el cursor hacia el botón de cerrar), se puede activar un pop-up con una encuesta muy breve, del tipo:

• «¿Hay algo que te impide completar la compra?»
  Si el usuario responde «el precio es alto», el sistema puede ofrecer un cupón inmediato. Si responde «no entiendo bien el producto», se le puede dirigir a una página con información adicional o testimonios. La clave está en que cada respuesta activa una acción lógica y automatizada.
  Esta técnica, combinada con análisis en tiempo real, permite identificar barreras frecuentes y reducir tasas de abandono.

5. Encuestas post-compra orientadas a mejora continua

Uno de los momentos más efectivos para obtener feedback es justo después de la compra. Con Connectif puedes automatizar el envío de una encuesta al día siguiente de recibir el pedido. Esta encuesta puede contener:

• Una escala de valoración de la experiencia global.
• Una pregunta abierta sobre posibles mejoras.
• Una sugerencia de recomendación o testimonio si la experiencia fue positiva.

Además, puedes conectar las respuestas con segmentaciones futuras: por ejemplo, los usuarios que puntuaron bajo pueden entrar automáticamente en una campaña de seguimiento con contenido de recuperación.

Inspiración desde el mercado: buenas prácticas y aprendizajes de líderes en research

Otras marcas del sector han sistematizado sus estrategias de research digital combinando análisis cuantitativo (datos duros del funnel) con cualitativo (opiniones, encuestas, microinteracciones). Este modelo híbrido permite construir «mapas de comportamiento» que cruzan navegación, datos transaccionales y emociones detectadas.

Un aprendizaje clave es la aplicación de tests multicanal: el mismo test puede mostrarse en web, email o redes sociales para maximizar la cobertura. Además, se ha observado que personalizar la experiencia post-encuesta (por ejemplo, mostrando resultados con una imagen y nombre de usuario) aumenta la percepción de valor y fomenta la participación futura.
Otra tendencia emergente es la integración de IA generativa para adaptar las preguntas de los formularios según las respuestas anteriores. Por ejemplo, si un usuario menciona en un test que busca «productos veganos», las siguientes preguntas pueden centrarse en valores éticos, packaging sostenible o necesidades específicas de ese perfil. Connectif está empezando a explorar este enfoque a través de integraciones con plataformas externas como Typeform o motores propios de generación de contenido dinámico.

Conclusión sobre cómo hacer un research para ecommerce con Connectif

El verdadero valor del research digital no está en los datos por sí solos, sino en su activación. Gracias a Connectif, cada dato se convierte en una oportunidad de personalización, optimización o fidelización. Y si además adoptas una mentalidad data-first, el aprendizaje no se detiene: cada interacción alimenta una máquina de mejora continua.

Convertir tu eCommerce en un entorno que escucha activamente a sus usuarios es una decisión estratégica. Con herramientas como Connectif, el camino está allanado. Solo queda aplicarlo con inteligencia, consistencia y foco en la experiencia.

¿Quieres llevar tu estrategia de research al siguiente nivel con Connectif y tu tienda online? Contacta con nuestro equipo y te ayudamos a construir una arquitectura de investigación adaptada a tus objetivos de negocio.