Recomendaciones personalizadas para retail: Uso de datos para mejorar el CX

 
 

¿Alguna vez has recomendado una película o un libro que amas a alguien - y luego te has sentido sorprendido cuando no les ha gustado? Dar buenas recomendaciones para cualquier cosa, ya sean libros, películas, ropa o autos, es difícil, especialmente si no sabes mucho sobre la persona. Para los retailers, dar recomendaciones de productos y servicios es aún más complicado. Pero con la personalización del marketing y el seguimiento de las opiniones de los clientes, puedes eliminar las conjeturas de las sugerencias que resonarán en tus clientes.

La personalización es un método o estrategia para utilizar el análisis de la audiencia y los datos para satisfacer las necesidades individuales de un consumidor. Se realiza mediante la recopilación y el procesamiento de información sobre los intereses, la demografía y los comportamientos de los clientes para crear contenidos con mensajes relevantes que aporten más valor.

Los clientes aprecian que se les ofrezca algo que sea relevante para ellos como individuos. De hecho, los consumidores ya esperan este tipo de servicio de las marcas hoy en día. Cuanto más pueda lograr esto un profesional del marketing, mayor será la probabilidad de que el consumidor repita las visitas, las compras o su engagement. Según un estudio de Accenture, más del 75 por ciento de los consumidores son más propensos a comprar a marcas que conocen su nombre y su historial de compras y ofrecen recomendaciones que son apropiadas para el gusto.

Herramientas de recomendación para los retailers

Amazon es pionera en la recomendación de productos personalizados, lo que constituye una parte vital de su notable éxito. Según un informe de McKinsey, "el 35 por ciento de lo que los consumidores compran en Amazon... proviene de las recomendaciones de productos". Pero a diferencia de Amazon, la mayoría de las marcas siguen teniendo problemas con la tecnología usada en marketing, básicamente por la compleja integración con otras herramientas y las infraestructuras de datos improvisadas que dificultan la oferta efectiva de las recomendaciones.

Afortunadamente, hoy en día existen herramientas que permiten a los profesionales del marketing personalizar e hiper-personalizar a un nivel nunca antes visto. Las marcas con visión de futuro ya están gastando grandes cantidades de dinero en tecnología de marketing para la personalización y los datos que ésta requiere.

Si los datos de los consumidores son el combustible para lograr niveles de personalización y engagement centrados en el consumidor que antes eran imposibles, entonces la tecnología de marketing es el vehículo que le permite desplegar la mensajería en todos los canales, y permite hacerlo de una manera que asegura que cada mensaje automatizado se sienta personal, que cada recomendación de producto inteligente aparezca cuidadosamente seleccionada y que el momento y el canal de comunicación sean siempre los correctos. Llevando la analogía un paso más allá, la inteligencia artificial (IA) es el motor que impulsa la hiper-personalización, utilizando los datos para analizar los patrones de compra, para promover adecuadamente o proporcionar una experiencia personalizada.

IA: Liberar el futuro hiper-personalizado del marketing

Los profesionales del marketing están empezando a reconocer a la IA como el cambio de juego que han estado esperando. Los motores de IA desarrollados específicamente para las necesidades de los profesionales del marketing pueden potenciar la personalización y la relevancia individual convirtiendo automáticamente los conocimientos de los consumidores en mensajes al gusto, y pueden hacerlo a una escala que va más allá de las imaginaciones más atrevidas. De hecho, se ha demostrado que las recomendaciones de productos basados en IA aumentan las tasas de conversión hasta en un 20 por ciento.

"Durante años, los profesionales del marketing lucharon para recopilar y centralizar datos, analizar e identificar los datos relevantes y hacer que estos datos fueran procesables", dijo Alexei Kounine, jefe de IA en Selligent Marketing Cloud. "Al anuncia un cambio. Elimina la pesada carga de los profesionales del marketing y, en esencia, puede ofrecer un marketing individualizado del que se había hablado anteriormente, pero que nunca antes había sido posible".

Recomendaciones basadas en el marketing de comportamiento

Las recomendaciones basadas en la IA se pueden obtener a partir del comportamiento de un cliente específico, o de cálculos estadísticos o elementos añadidos a una lista de deseos. Los retailers necesitan hacerse preguntas como: ¿Qué necesitan los clientes en este momento, o qué es lo que están buscando activamente? ¿Y qué es lo que ya tienen? Los profesionales del marketing pueden entonces aportar momentos con respuestas y recomendaciones relevantes a través de notificaciones móviles y contenido dinámico que sirve a las ofertas individuales sincronizadas con el momento de la apertura.

Como aspecto más importante, Alexei Kounine señala que las recomendaciones de productos pueden ser implementadas en tiempo real a través de todos los canales para una verdadera personalización omnicanal. "Ya sea un email, un componente gráfico en el sitio web, o una notificación móvil push, el perfil universal del consumidor es el mismo, así que las recomendaciones en tiempo real serán precisas y actualizadas." Además, los profesionales del marketing mantienen un control total sobre qué ofertas se muestran a qué clientes en función de qué tipo de comportamiento, y dejan que el motor de IA haga el resto.

¿Hasta qué punto son útiles las recomendaciones?

Obviamente, las cifras de rendimiento varían según el perfil de los clientes (número y tipo de productos, tráfico), pero a continuación se presentan algunas conclusiones que son un indicador general del rendimiento de las recomendaciones en una serie de tiendas. Los visitantes que hacen clic en las recomendaciones son más valiosos porque:

  • Visitan más páginas de productos: Los visitantes que nunca hacen clic en las recomendaciones suelen visitar sólo una página del producto, mientras que los usuarios que hacen clic en las recomendaciones suelen visitar entre 3 y 6 páginas del producto.
  • Es más probable que agreguen más productos a su carrito: Los visitantes que hacen clic en las recomendaciones añaden entre un 20 y un 90% más de productos (dependiendo del tipo de productos que la tienda está vendiendo; cuanto más bajo sea el precio del producto, mayor será el incremento).
  • Es más probable que vuelvan al sitio web.

 

Conclusión

Para los retailers y cualquier marca que intente aumentar el engagement del cliente y la tasa de conversión de su tienda online, las recomendaciones de productos personalizados son esenciales. Y con todas las herramientas disponibles hoy en día para los profesionales del marketing, nunca ha sido tan fácil aportar un toque humano a cada mensaje. Sin embargo, la tecnología relacionada con la ciencia y los algoritmos utilizados para implementar la personalización y las recomendaciones no es algo que deba preocupar o dificultar. Estas funciones deben estar disponibles desde el primer momento en tu marketing cloud, fácilmente integrables y de usar para los profesionales del marketing. Selligent Marketing Cloud ha sido construida de forma nativa como una plataforma integral para que los profesionales puedan aportar fácilmente relevancia personal en cada mensaje y a cada consumidor en particular. La plataforma recoge constantemente datos y los utiliza para comprender el comportamiento de cada visitante, haciéndolo procesable en todos los canales y ofreciendo recomendaciones relevantes para satisfacer a cada cliente.

El poder de la personalización

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Es seguro decir que la personalización no es solo una opción para los profesionales de marketing, ¡es una obligación!. Echa un un vistazo a este ebook de personalización, y comprende por qué los retailers necesitan aplicarla.

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