Las analíticas de clientes en empresas de retail es actualmente una realidad para el sector. Sobretodo para todos aquellos que tienen programas de fidelización, CRM, socios, usuarios… A continuación, os contamos cómo optimizar la venta de una empresa Retail al máximo mediante Business Analytics.
Hoy os hablaremos del potencial de las analíticas de clientes en empresas de retail porque a día de hoy, todos los que nos dedicamos al marketing de clientes, sabemos que es más costoso captar nuevos clientes que fidelizar y crecer con los clientes ya existentes. Es una máxima muy fácil de entonar, pero:
- ¿Podemos crecer con los clientes que ya tenemos?
- ¿Cómo podemos hacer que sigan la evolución que deseamos?
- ¿Sabemos a quién impactar, para qué productos y con qué campañas?
Para simplificar mucho, podemos realizar 3 tipos de estrategias de muy alto nivel según la valoración de nuestros clientes:
- Muy rentables: Cuidarlos y mantener su nivel de consumo con campañas personalizadas para clientes Premium.
- Desvinculados: Aplicar campañas de retención, mejor atención, adaptación a necesidades, etc.
- Valor Medio: Con los que tenemos en medio, la gran mayoría, hay que establecer una estrategia para moverlos a lo largo de un funnel que los lleve a una mayor satisfacción y con ello a una mayor fidelización y consumo.
RECOMENDACIÓN DE PRODUCTOS Y VENTA CRUZADA
Dentro de las analíticas de clientes en empresas de retail hay varias técnicas para realizar venta cruzada, una de las más sencillas y útiles, sobretodo en Marketing Digital, es la recomendación de productos.
Partimos de un cliente captado, con una necesidad clara, conocedor de la marca o del mercado, con un historial de visitas, compras, gustos, localización… con todo ello generamos una serie de recomendaciones que complementan la compra.
Además se aplican ofertas al precio que aún hacen más atractiva la compra (entre muchas otras ideas).
Es un recurso de rápida implantación y de éxito asegurado. Hay estudios de grandes tiendas on-line que aplican estas técnicas y hablan de un 30% de ventas gracias a la venta cruzada. Con el aumento de ticket medio que significa.
INTELIGENCIA COLABORATIVA
Es la solución más sencilla para una venta cruzada, pero que ya da rápidos resultados. Su aplicación es muy sencilla, se basa en la correlación de adquisición de productos:
- Si un cliente compra A en un % N compra B.
- Si un cliente compra C i D en un % M compra F.
Esto se obtiene con un árbol de decisión que genera reglas del estilo de las anteriores, o bien con matrices de 2 o 3 dimensiones.
A partir de aquí se pueden incorporar muchas variables: temporales, comportamiento, socio-demográficas, etc. que dan mucha más información para la recomendación final del producto.
El sistema de las analíticas de clientes en empresas de retail puede ser cada vez más inteligente, ya que si un cliente siempre le recomendamos lo mismo y no compra, también es una información a tener en cuenta. El número de recomendaciones y tener bien segmentados los clientes.
RECOMENDACIÓN SEGÚN SEGMENTACIÓN DE CLIENTES
Cualquier empresa con un CRM tiene una o varias segmentaciones de clientes más o menos actualizadas e inteligentes. Pero es algo básico que se puede llegar a realizar de manera muy detallada.
No vamos a entrar en cómo segmentar a los clientes, partiremos que ya tenemos la segmentación realizada.
Si recuperamos la clasificación anterior, teníamos 3 zonas según la valoración de nuestros clientes:
- Muy rentables: Clientes de alto valor, completos.
- Valor medio: Clientes con potencia para ser clientes muy rentables.
- Desvinculados: Clientes con alta propensión de baja.
Además podíamos analizar cómo captar nuevos clientes, pero también es un análisis a parte del que hablaremos en futuras ocasiones.
SEGMENTACIÓN CLIENTES
Objetivo ⇒ Dentro de cada segmento empezaremos a analizar cómo logramos mover a los clientes de valor medio, incompletos, hacia clientes muy rentables, completos.
Metodología ⇒ Mediante la generación de modelos de reglas, empezaremos a crear reglas específicas para cada segmento. De manera que empezamos a suponer que clientes parecidos, segmentos, tendrán un comportamiento parecido.
A partir de aquí se construye un motor de recomendación que:
- Genera las reglas según los segmentos.
- Aplica las reglas a los clientes.
- Valida la vigencia de las reglas y su evolución.
Este motor de recomendación se puede aplicar a los diferentes canales de comercialización: Online, Tienda, Televenta, Afiliados, etc.
De aquí aparece otro proyecto analítico muy interesante para cualquier empresa de Retail, y es la integración a un único cliente de su actividad en nuestros diferentes canales, moviendo nuestro CRM de Multi-channel a Omni-channel.
Este sistema de recomendación depende mucho de una buena segmentación inicial, pero da grandes resultados cercanos a la personalización de cada cliente.
RECOMENDACIÓN PERSONALIZADA Y MARKETING DE CONTEXTO
El Marketing de Contexto o Contextual es la evolución lógica del Marketing Relacional. Con el Marketing Contextual se superan muchas barreras que logran mejorar la comprensión del cliente y con ello la generación de unas reglas mucho más precisas, ya que se tiene presente el contexto que se haya detectado como relevante: país, idioma, canal, temporalidad, modas, eventos, etc.
Un motor de recomendación que responde a este paradigma de Marketing Contextual dará la oferta óptima según el cliente, el momento, su punto de contacto, su estado de relación, etc.
Este modelo nos lleva una contraprestación que debe ser la más deseada antes de pensar en aumentar las ventas, y es la satisfacción del cliente a sentirse comprendido y bien tratado. Donde se le ayuda y aconseja correctamente, entendiendo bien su contexto y sus necesidades. De aquí todo llevará a un aumento de las ventas y de fidelización.
RECOMENDACIÓN DE «NEXT BEST ACTION»
El no éxito también nos lleva a poder recomendar cuál es la siguiente acción a realizar que nos dará más buen impacto en cada cliente. Si un cliente no compra online, si se va de la tienda, se da de baja, nos abandona, no adquiere un producto… el sistema nos puede recomendar cuál es la siguiente acción más interesante. Esto es ideal para la acción de tareas de Marketing personalizadas y la optimización del presupuesto de Marketing. Personalmente no me gusta cuando me siguen anunciando productos que es obvio que ya no voy a consumir o no puedo consumir.
Aquí también es interesante utilizar técnicas de Marketing de Eventos. Detectando qué eventos son los importantes para nuestros clientes, y que ayuden a dar contexto al tiempo de vida de un cliente. Según nuestra relación con el cliente, su consumo, ubicación, etc. se puede saber cómo evoluciona y en qué etapa se encuentra.
RECOMENDACIÓN DE ÉXITO, EL CASO DE AMAZON
Hoy en día ya hay muchas empresas que nos recomiendan, y el usuario cada vez está más acostumbrado a ello, incluso es algo que ya exige. Lo podemos ver en Netflix, Instagram, Amazon, etc.
El caso de Amazon es el más notorio y comentado, de manera que vamos a ver lo comentado sobre Amazon para que nos sirva de inspiración.
Jeff Bezos siempre quería tener una tienda de libros online que diera recomendaciones como si fuera tu librería de confianza de toda la vida.
Ha llegado a niveles de personalización muy interesantes y que vamos a ver.
Amazon conoce nuestro historial de compra, visualizaciones, búsquedas, deseos, origen del tráficos, ubicación, etc. Además de unir datos externos o datos de otros usuarios de nuestro segmento. Siempre hay que enriquecer y contextualizar la información, no quedarnos con la información propia del usuario.
De aquí Amazon da mucha información, personalmente creo que demasiada (aún les falta camino en esta parte), pero esto da para otro artículo entero. Información que nos dan:
- Recomendado para ti.
- Frecuentemente comprados juntos.
- Los clientes que compraron este producto también compraron…
- ¿Qué otros productos compran los clientes tras ver este producto?
- Productos patrocinados relacionados con este artículo.
- Recomendados inspirados por tu historial de navegación.
- Recomendados basados en tus compras.
- Hay una nueva versión de este producto.
- Ofertas populares.
- Y, por supuesto, recomendación offsite, principalmente vía email.
SIGUIENTES PASOS
Hemos podido ver cómo gracias a las analíticas de clientes en empresas de retail el análisis de datos puede lograr aumentar las ventas y la fidelización con sistemas de recomendación. Viendo cómo damos un paso más para lograr una ventaja competitiva que nos ayude a posicionarnos mejor que la competencia, actuar antes que nadie, entender mejor a los clientes, optimizar las ventas, etc.
Todo ello junto es lo que debe llevar a una empresa de Retail a ser líder de su mercado.
El siguiente paso es contactar con nosotros para que podamos ver que, soluciones se adaptan mejor al estado actual de tu negocio, que con la mínima inversión se logre el máximo beneficio. Estaremos encantados de atenderle.
Sin soluciones de Business analytics para el Retail no se puede llegar a ser el líder de mercado.
El siguiente paso es contactar con nosotros para que podamos ver qué soluciones se adaptan mejor al estado actual de tu empresa de Retail, y conseguir una inversión inteligente: mínima inversión y máximo beneficio.
