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Nadie duda que todos los responsables de Marketing quieren utilizar la personalización para ofrecer experiencias más ricas a los clientes. Hace dos años, McKinsey estimó que la personalización a escala tenía el potencial de generar entre 1,7 y 3 billones de dólares. Esas cifras pueden ser más altas hoy en día debido a las excelentes acciones que están haciendo algunos líderes del retail y que, según Boston Consulting Group están invirtiendo 1,3 veces más en personalización que la media del sector en 2019.

Otra gran tendencia del comercio electrónico que se podido ver últimamente es el creciente deseo de racionalizar el gasto promocional en cosas como los cupones. Muchas marcas regalan una enorme proporción de su margen total a través de ofertas diseñadas para impulsar el crecimiento de la línea superior. A menudo, estos minoristas carecen de una visión genuina sobre si estas ofertas y descuentos aumentan los beneficios.

No hace mucho, hablando con una responsable de Marketing sobre cómo era su estrategia online, decía que sin duda representaba un importante canal pero que muchos de sus compradores llenan sus carritos y luego consultan en Google el ‘código de cupón descuento, de la tienda’ para reducir el coste de las cosas que desean comprar. También me comentó que sus estrategias de abandono de carros ‘entrenan’ a los clientes inteligentes para que pongan cosas en sus carros y luego los abandonen estratégicamente para que su algoritmo les envíe correos electrónicos con ofertas de grandes descuentos para cerrar la venta.

Quizás esto ha de hacernos pensar en si es posible combinar estas dos tendencias para servir mejor a los clientes y mejorar el retorno de la inversión de las ofertas que lanzamos. ¿Podríamos hacer promociones más centradas en el cliente, más eficaces y más rentables mediante la hiperpersonalización?

Los equipos de Marketing llevan años intentando eliminar el malgasto de en las promociones que realizan, y una de las formas de hacerlo es centrando la inversión en la captación de clientes. Pero si es cierto esa cantinela de que convertir a un nuevo comprador es cinco veces más costoso que conseguir una nueva compra de un comprador existente, ¿no debería ser también cierto que el gasto promocional en un comprador actual tendría que ser más eficiente que el gasto en acciones dirigidas a clientes potenciales?

Todos los vendedores online disponen de los datos del perfil del cliente para definir ofertas hiperpersonalizadas. Con sólo unos pocos datos, como el valor medio de los pedidos, el contenido de la cesta, el valor medio, vida útil y la frecuencia de compra, un vendedor puede estructurar ofertas específicas para cada cliente con el fin de animarle a comprar más, a comprar artículos de mayor margen o a comprar con más frecuencia de lo que lo haría sin la oferta.

 

Tengamos en cuenta estos ejemplos:

  • Un eCommerce ‘estándar’ utiliza el valor medio de los pedidos como base para ofrecer a las personas un descuento hiperpersonalizado que implique un gasto un 25% mayor. Si un cliente gasta una media de 100 euros por visita, recibe una oferta de 10 euros de descuento en compras superiores a 125. Mientras tanto, si las compras son de 200 euros de media, podría recibir una oferta de 20 euros de descuento en compras superiores a 250.

 

  • También podemos estructurar las ofertas para conseguir que los usuarios cambien a productos de mayor margen según sus comportamientos de compra anteriores. Si un cliente compra productos de bajo coste o bajo margen, se le puede ofrecer un descuento para cambiar a una marca de gama media, y si los productos que compra son de gama media, le podrían incentivar para comprar la gama de lujo.

 

  • Podrían incentivar a los usuarios a comprar artículos de nuevas categorías relacionadas con sus compras recientes. Si compra zapatos, le pueden incentivar a comprar calcetines, y así sucesivamente…

 

  • En caso de contar con clientes inactivos desde hace tiempo, es posible hacer acciones de ‘reactivación’ utilizando ofertas hiperpersonalizadas sobre artículos que han comprado en el pasado. Apoyándome en el punto anterior, el cliente recibe una oferta de zapatos y una de más accesorios con un descuento especial. En el caso de que haya conversión, el coste de esta acción probablemente sea mucho menor que el de atraer a un nuevo usuario.

 

La historia se vuelve aún más interesante si el vendedor también aprovecha los datos de terceros disponibles de forma gratuita para impulsar las ofertas individuales. Por ejemplo, si un eCommerce sabe que la dirección IP de alguien está en la Costa del Sol, y hay una ola de calor abrasador en Málaga, puede ofrecer ofertas de bañadores a ese usuario hasta que las temperaturas bajen, momento en el que podrá cambiar sus acciones y promocionar jerséis, por poner un ejemplo. Mientras tanto, si el visitante a la web es de Gijón y en Asturias hay temporal, pueden empezar a ofrecerle ofertas de jerséis sin esperar a las acciones previstas para Málaga. Cada comprador verá aquello que es susceptible de necesitar y, por tanto, quedará más satisfecho, mientras que el eCommerce consigue un aumentar su facturación y su rentabilidad.

Los comercios electrónicos que mejor lo hacen es, principalmente, a que recurren a sus datos de origen para mejorar la eficacia de sus acciones de Marketing. Pero muchos de los enfoques más populares, como la segmentación y el análisis de los clientes, desperdician el valor de los datos del perfil individual y no se dan cuenta de que es, precisamente a través de las operaciones individuales, donde podemos liberar todo el potencial de esta información del usuario.

Es hora de que las marcas empiecen a encontrar formas de utilizar la hiperpersonalización para optimizar el coste de sus campañas, alinear las necesidades del negocio y acertar con las preferencias y gustos de los clientes. ¡Manos a la obra!

 

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