A medida que el sector minorista sigue transformándose en un entorno más competitivo, impulsado por lo digital y centrado en el cliente, los minoristas se enfrentan al reto de gestionar una cantidad abrumadora de puntos de contacto. Aunque cada iniciativa por sí sola tiene su valor, el efecto acumulativo puede resultar caro y confuso, con demasiados aspectos que tener en cuenta, canales y microtendencias. Esto puede llevar a una visión confusa y poco clara del panorama minorista. En nuestro libro electrónico, elaborado en colaboración con CX Digital, analizamos en profundidad estos puntos débiles y ofrecemos soluciones prácticas y conocimientos basados en datos. Esta entrada del blog recoge lo más destacado de parte de esta investigación sobre la personalización, un campo de interés cada vez mayor para los minoristas modernos.
Los comercios que dominan la tecnología digital llevan ya mucho tiempo utilizando técnicas de personalización. Aunque hay varias estadísticas que respaldan la idea de que los clientes ahora esperan que se les ofrezca personalización, el concepto en sí no es nuevo. Lo que sí es nuevo, sin embargo, es la forma en que la personalización está potenciando la implicación de los clientes, lo que se traduce en un mayor valor del ciclo de vida del cliente.
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Llevar la personalización al mundo real
Cuando pensamos en marcas que ofrecen altos niveles de personalización, solemos fijarnos en ejemplos digitales, como los populares servicios de streaming: Netflix, Apple Music o Spotify. Estas empresas tienen la ventaja de poder analizar una cantidad casi infinita de bytes de datos sobre sus clientes, así como sobre el contenido que les gusta. Estos datos hiperpersonalizados ayudan a la marca a perfeccionar sus recomendaciones cada vez que repites, saltas, das a «Me gusta» o añades algo a una lista de reproducción.
Aunque puede que la mayoría de los minoristas no tengan el mismo nivel de acceso a los datos de los usuarios o compradores que estos gigantes del streaming, eso no significa que no puedan inspirarse en cómo estas empresas están aplicando el aprendizaje automático para pasar de la «economía de la atención» a la «economía del valor». Como ha dicho Tony Jebara, responsable de aprendizaje automático en Spotify: «Esa es realmente una nueva frontera apasionante: un aprendizaje automático que va más allá de los simples clics y los titulares sensacionalistas, y que apuesta por el largo plazo». Aunque las ofertas difieren enormemente, aún hay lecciones que aprender de estas empresas que dan prioridad a lo digital, sobre todo en lo que se refiere al uso de los datos y el aprendizaje automático para ofrecer experiencias óptimas a los clientes en las tiendas.
El siguiente nivel de personalización va más allá de limitarse a ofrecer recomendaciones relevantes a los consumidores. Su objetivo es ampliar sus opciones y animarlos a descubrir nuevos productos sugiriéndoles artículos relacionados que ya han comprado otros consumidores con perfiles de gustos similares. Por ejemplo, en lugar de limitarte a recomendar unos pantalones de yoga a juego con una camiseta que acabas de comprar, este nivel de personalización también podría sugerirte una app de meditación, invitándote a profundizar en la práctica del yoga. La síntesis es clave aquí, ya que los comercios tienen que combinar varios conjuntos de datos para ofrecer productos relacionados que tengan sentido y fomentar la fidelidad a la marca.
Hay varias formas en las que un minorista con conocimientos digitales puede hacerlo. Quizá la más obvia sea compartir datos, por ejemplo, anunciándose en un servicio de streaming que recopila montones de datos sobre el mercado objetivo común.
Spotify Ad Studio
Spotify ofrece a sus creadores de anuncios una variedad de herramientas de autoservicio que les permiten crear, grabar y compartir anuncios de audio y vídeo. Lo que distingue a este modelo publicitario de los demás es que fusiona el diseño del anuncio con el contexto del usuario para crear una propuesta publicitaria relevante en ese contexto. Por ejemplo, si el anuncio se coloca entre una lista de reproducción que ha despertado ciertas emociones en el oyente, puede aprovechar esas emociones para influir positivamente en su comportamiento.
Por ejemplo, Pizza Hut lanzó una campaña centrada en el audio para que los amantes de la pizza que escuchan Spotify tuvieran siempre presentes sus servicios de reparto a domicilio. La marca de comida rápida se dirigió a sus principales segmentos de público, como la Generación Z, las familias y la gente interesada en los videojuegos, las series de televisión o el deporte. Se identificaron «momentos típicos de la pizza», como los días de partido y la hora de cenar, y se aprovecharon para mostrar anuncios que te abrían el apetito sin interrumpir el ritmo de tu día.
La lección que deben aprender los minoristas es que el momento lo es todo. Ofrecer contenido personalizado a los clientes solo es eficaz si se hace en el «momento» y el «lugar» adecuados. Al igual que estos gigantes del comercio online, los minoristas pueden aprovechar los datos de sus tiendas para ofrecer publicidad adecuada al contexto en los momentos clave (por ejemplo, a la entrada o en la caja), lo que aumenta el tiempo que los clientes pasan en las tiendas y, en última instancia, también el valor medio de la transacción (ATV).
Personalización en Sephora
Tras completar una sencilla encuesta digital y analizar sus hábitos de compra, el programa Beauty Insider de Sephora busca personalizar la experiencia de sus miembros ofreciéndoles recomendaciones a medida, servicios de belleza gratuitos, acceso anticipado a nuevos productos, invitaciones a eventos exclusivos y mucho más.
Este gigante de la belleza, con una visión de futuro, comparte internamente datos sobre los clientes en toda la plataforma para ofrecer una experiencia fluida, independientemente del canal que elija el cliente. El programa «Beauty Insider» de Sephora cuenta con más de 25 millones de miembros y se calcula que representa aproximadamente el 80 % de las ventas de la empresa.
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Cómo el análisis de datos en tienda potencia la personalización
Además, las soluciones que combinan datos de análisis en tienda con comportamientos de otros canales —como el tiempo de navegación online o los recorridos de compra digitales— pueden ofrecer información clave sobre los compradores. Por ejemplo, el procesamiento del lenguaje natural se puede aplicar a datos de texto o de voz para ayudar a los minoristas a entender mejor los altibajos emocionales que surgen de las interacciones de los compradores con la empresa. Esto es un terreno fértil para identificar y crear vías de personalización innovadoras que permitan conectar plenamente con el cliente.
Incluso sin tener en cuenta el comercio electrónico, solo con los datos de la tienda ya se puede extraer un enorme potencial de personalización. El análisis de los recorridos de los compradores en la tienda muestra con precisión a los minoristas dónde pasan más tiempo los clientes, dónde interactúan más con los expositores, y traza todo el recorrido del consumidor por la tienda. Esto permite a los minoristas introducir mejoras para aumentar la conversión y probar nuevas distribuciones de la tienda o innovaciones en el merchandising visual, como la implementación de redes de medios minoristas (RMN).
Es fundamental tener en cuenta que el consumidor comprometido tendrá expectativas cada vez más altas respecto al minorista con visión de futuro, lo que hace que ofrecer las mejores experiencias del sector sea más importante que nunca.
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