"Datos" - Esta parece ser la palabra que guía cualquier decisión de marketing en los últimos años. Pero, ¿de qué datos estamos hablando? ¿Qué datos son de interés para nuestra organización?
Dejando a un lado las cascadas de código cinematográfico verde, lo cierto es que la tecnología realmente ha acelerado este proceso de recopilación e interpretación de información, de tal manera que puede predecir y anticipar las necesidades del consumidor.
Aprovechar el advenimiento de la tecnología y el análisis de datos es la mejor manera de aumentar la rentabilidad, construir relaciones de lealtad con el mercado y, en consecuencia, aumentar las tasas de retención. Al cruzar información en diferentes puntos de contacto con el consumidor, se crean experiencias altamente personalizadas y segmentadas.
El análisis predictivo está avanzando rápidamente al podio de las soluciones de comercio electrónico. No solo potencia el “Share of Wallet”, sino que también aporta un mayor valor añadido al cliente, que encuentra en la marca una referencia para futuras compras.
Los algoritmos de aprendizaje automático detrás de las recomendaciones del tipo Next Best Offer (NBO) son una de las soluciones de análisis predictivo más innovadoras, que ayudan a los especialistas en marketing y a las organizaciones a comprender en profundidad los hábitos de consumo del cliente y, en consecuencia, guían los planes para servir mejor al consumidor.
Next Best Offer como la siguiente mejor solución
La relación histórica con el comercio implicó casi siempre una relación personal entre vendedores y clientes. Había una relación tan comprometida que algunos clientes dijeron no comprar en la tienda, sino a la persona que lo vendió.
El desafío es precisamente trasladar este nivel de relación personal al contexto digital y nunca hemos estado más cerca que ahora con la ayuda de soluciones basadas en el análisis de datos. Es por eso que las soluciones de inteligencia artificial de Next Best Offer garantizan una oferta altamente personalizada, en el momento, precio y canal más conveniente.
En el caso de E-Goi, las NBO se basan en modelos de filtrado colaborativo cuyo objeto central es el propio cliente, partiendo de la premisa de “observar” su comportamiento de compra y establecer relaciones entre los clientes según comportamientos similares.
Tomemos como ejemplo práctico una cadena de tiendas de ropa. Al integrar todos los datos en un CDP (Customer Data Platform), provenientes de diferentes dispositivos y entornos, el algoritmo NBO es capaz de mapear la frecuencia y hábitos de consumo de los clientes, logrando establecer relaciones similares entre clientes. Al verificar productos comunes entre varios clientes, el algoritmo de recomendación de productos recomendará productos complementarios, que no fueron comprados por uno o más clientes:
Pasos para implementar un modelo NBO:
- Definir metas
Si hay algo maravilloso o angustioso como directivos, es que siempre estamos haciendo preguntas (¡y cuantas más respuestas buscamos, más dudas surgen!). Al considerar la implementación de un modelo NBO, es importante preguntarse:
- ¿Quieres atraer nuevos clientes?
- ¿Quieres incrementar las ventas?
- ¿Quieres reducir la tasa de retención?
- ¿Aumentar la «cuota de cartera»?
Estas preguntas deben definir un objetivo claro, sin embargo, hay que estar alerta a la flexibilidad de adaptar los objetivos, ya que el conocimiento en profundidad de los datos analizados puede cambiar la estrategia.
- Recolección de datos
Es en este paso que usamos el equipo de buceo. No necesitamos contener la respiración, pero definitivamente deberíamos deshacernos de algunas ideas preconcebidas sobre el mercado y los consumidores. Un caso bastante ridículo es el de la cadena de supermercados Walmart. Al analizar los hábitos de consumo en la tienda, utilizando el seguimiento de Wi-Fi, surgió una curiosa correlación: los mismos consumidores que compraron cerveza también compraron pañales. No, la cadena no vendía alcohol a menores, sino a sus padres. Lo cierto es que esta información totalmente disruptiva hizo que Walmart reorganizara la presentación de sus productos, impulsando sobrenaturalmente las estrategias de upselling.
Es por eso que esta inmersión en los datos realmente debe hacerse bien, o mejor, con el equipo adecuado. Como consultores de E-goi Digital Solutions, sugerimos la integración de un CDP para que la posibilidad de recopilar datos sea lo más completa posible. Como ya hemos comentado en nuestro blog, una plataforma de datos del cliente puede recopilar datos en la tienda, en el sitio web, desde CRM y presentar toda esta información en conocimientos procesables y altamente efectivos para su objetivo comercial. La posibilidad de recopilar datos SoMoLo (social, móvil y local) sólo mejora la precisión de los datos recopilados.
- Analizar los datos e implementar un modelo NBO
El desafío es mirar más allá de los números. Transforma la información en estrategias viables a través de procesos analíticos. Esto incluye la segmentación, el modelado de datos, la adaptación a las reglas de negocio, o incluso la capacidad de ofrecer diferentes propuestas comerciales en diferentes canales según el mayor o menor potencial de conversión de cada cliente.
Siguiendo la lógica de la cadena de tiendas de ropa, tomemos como ejemplo un segmento de clientes que solo compra en tienda, con un ticket de compra medio de 100 €. ¿Vale la pena ofrecer un bono de descuento de 10 € en la tienda online? (No es una pregunta irrazonable, depende de la pregunta que hizo en el paso 1) ¿O es mejor apostar por los cupones enviados por SMS?
Por otro lado, si otro segmento solo compra a través de la tienda online, ¿por qué no enviar un correo electrónico con productos recomendados, como sugiere el modelo de filtrado colaborativo? Un ejemplo de éxito es el marketplace Ali Express o Amazon, cuya estrategia consiste en enviar correos electrónicos con productos recomendados unos días después de la última compra.
Es por eso que …
- Es necesario aprender y evolucionar
¡Es un lema muy importante a tener en cuenta! Si el objetivo es aumentar la participación de la billetera, es importante estar en lo que realmente importa: el cliente. Por mucho que tenga sentido seguir una línea de productos recomendada que tenga sentido para nosotros como gerentes comerciales con metas que alcanzar, la verdad es que los datos son el juicio final.
Como consultores digitales y estando en contacto con realidades comerciales muy heterogéneas, lo cierto es que la profundidad y precisión de las cifras ha sido un aliado en la superación de los objetivos estratégicos de nuestros clientes.
La mentalidad de probar, aprender y evolucionar nos ha permitido refinar estrategias, canales e información para entregar al mercado.
Resumidamente:
El modelo de NBO de E-goi califica y recomienda automáticamente uno o más productos que probablemente satisfagan a un cliente. Este tipo de estrategia optimiza las tasas de conversión ya que coordina la entrega de la mejor oferta a un precio atractivo y en el canal más adecuado.
Con acciones y ofertas personalizadas, relevantes y en tiempo real, los posibles resultados de la implementación de esta tecnología son un desafío. Al mapear datos reales, recopilados en tienda y con consumidores reales, una estrategia de NBO impacta a diferentes organizaciones a nivel estratégico, comercial y operativo.
Sin recurrir a la típica expresión «¿Querías? ¿Ya No quieres?», Este tipo de estrategia es capaz de romper el hielo con el mercado y brindar la mejor experiencia de compra posible.