Cuando las marcas definen los objetivos de una campaña de Retail Media, suelen empezar por sus propios compradores: las personas que han comprado la marca en los últimos 90 días. Ese es un punto de partida razonable. Pero es un límite, no una estrategia de crecimiento.
El crecimiento se logra al llegar a los shoppers que actualmente no adquieren tu marca, pero que están predispuestos a hacerlo. La afinidad con la categoría es la forma de encontrarlos.
Qué significa la afinidad con la categoría
La afinidad con una categoría mide qué tan fuertemente se relaciona el comportamiento de un shopper con una categoría específica, incluso si no ha comprado una marca en particular dentro de esa categoría.
Un shopper que adquiere yogur orgánico, granola, bayas frescas y leche de almendras tiene una fuerte afinidad por los productos de desayuno orientados a la salud. Aún no ha comprado el nuevo cereal proteico de tu marca, pero la composición de su canasta indica que es exactamente el tipo de persona que lo haría.
La afinidad no es lo que declararon en una encuesta. No es un interés que marcaron en una plataforma social. Es lo que realmente compran, repetidamente, con su propio dinero. Esa es la señal más sólida que existe sobre su comportamiento futuro.
En Footprints AI, la afinidad se deriva de los datos de transacciones de los Retailers. Analizamos la composición de la canasta de compras, la frecuencia de compra dentro de una misma categoría y entre categorías, los patrones de cambio de marca y las correlaciones entre categorías. El resultado es un perfil de comportamiento que predice la receptividad, no basado en quién es el Shopper, sino en lo que hace.
Por qué la afinidad supera a la segmentación directa para impulsar el crecimiento
La segmentación directa, que se dirige a tus compradores actuales, es eficaz para campañas de retención y de aumento de la frecuencia de compra. Pero tiene un límite natural: el grupo de compradores actuales es finito y, a menudo, ya es leal.
La segmentación por afinidad amplía ese grupo. Identifica a los compradores que comparten patrones de comportamiento con tus clientes, pero que aún no han entrado en contacto con tu marca. Estos son los nuevos clientes con mayor probabilidad de conversión: ya presentan comportamientos adyacentes y ya están comprando en el ecosistema de la categoría en la que se encuentra tu marca.
Las tasas de conversión en las audiencias por afinidad suelen ser más bajas que en las de compradores directos
, lo cual es de esperarse, ya que te diriges a audiencias que aún no tienen un hábito establecido con tu marca. Pero la incrementalidad es mayor, porque cada conversión es genuinamente nueva.
Ahí es donde reside el verdadero crecimiento. No en mostrar anuncios a quienes ya compran tus productos.
En encontrar a quienes deberían comprarte y darles una razón para empezar.
Afinidad y ocasiones de compra
La afinidad se vuelve aún más poderosa cuando se combina con datos de ocasiones de compra.
Un shopper con afinidad por la categoría de salud que sale un lunes por la mañana a buscar un desayuno rápido representa una oportunidad muy específica: está predispuesto a los productos de salud, se encuentra en un contexto de desayuno y está en un modo de compra habitual en el que una nueva marca puede integrarse a su rutina.
Compáralo con: «mujeres de 25 a 44 años que compraron yogur». Es el mismo ámbito general, pero la combinación de afinidad + ocasión es más precisa. Te indica qué es lo que el Shopper está dispuesto a comprar (afinidad) y cuándo está más receptivo (ocasión). La segmentación es más precisa, la creatividad puede ser más específica y la medición puede aislar el efecto con mayor exactitud.
A nivel de plataforma, esto implica crear audiencias que combinen la afinidad conductual con patrones de ocasiones temporales, y activarlas en los puntos de contacto adecuados:
offsite antes del viaje para generar interés, onsite durante el viaje para convertir.
Creación de modelos de afinidad
Los modelos de afinidad utilizan datos de transacciones para encontrar similitudes de comportamiento entre los Shoppers. Los enfoques más comunes son:
Análisis de compras conjuntas. Los shoppers que adquieren los productos A y B juntos suelen tener
afinidad por ambas categorías. Si tu marca pertenece a la categoría A, los shoppers que adquieren en gran medida productos de la categoría B, pero no de la A, son objetivos de afinidad.
Agrupación por composición de la canasta de compras. Agrupa a los shoppers según la composición general de su canasta de compras, no por compras individuales, sino por patrones. Surgen grupos de canastas orientadas a la salud, a la conveniencia, a productos premium y a la familia. Cada grupo define un segmento de afinidad.
Patrones de cambio de marca. Los shoppers que cambian de marca dentro de una misma categoría
demuestran un compromiso activo con la categoría. Están probando alternativas, lo que significa que también están abiertos a tu marca.
Trayectoria de la categoría. Un Shopper que recientemente ingresó a una nueva categoría, ya sea que haya comenzado a comprar productos para bebés, productos orgánicos o vinos de alta gama, se encuentra en una fase de transición. Su afinidad se está formando, y una presencia temprana de la marca puede capturar su lealtad a largo plazo.
Estos modelos se ejecutan en la misma infraestructura de datos que impulsa la identificación de ocasiones y la segmentación por etapa de vida. Son diferentes perspectivas sobre el mismo conjunto de datos de comportamiento: los datos de transacciones propios del Retailer.
Afinidad para campañas entre categorías
Una de las aplicaciones menos aprovechadas de la afinidad es la segmentación entre categorías.
Una marca de botanas no solo compite con otras botanas. Compite con todas las alternativas que un shopper podría elegir para una noche de cine, una fiesta, un viaje por carretera o un descanso de la tarde. El conjunto competitivo lo define la ocasión, no el estante.
Los datos de afinidad revelan estas conexiones entre categorías:
Los shoppers que adquieren queso de alta gama también muestran un interés superior por la cerveza artesanal y las galletas artesanales
. Esa es una afinidad de entretenimiento de alta gama.
Los shoppers que adquieren bebidas deportivas también muestran un interés superior por las barras proteicas y la fruta fresca.
Esa es una afinidad por un estilo de vida activo.
Los shoppers que adquieren alimentos para bebés también muestran un interés superior en productos de limpieza para el hogar y productos orgánicos. Esa es una afinidad de padres primerizos.
Cada una de estas conexiones crea una oportunidad de segmentación que se perdería con una segmentación a nivel de categoría. Y cada una puede activarse a través de la Plataforma de Retail Media, llegando al grupo de afinidad en sus ocasiones de compra relevantes con creatividades que se adapten al contexto compartido.
En resumen
La afinidad por categoría es el camino más rápido hacia una segmentación relevante para las campañas de crecimiento. Identifica a los Shoppers que, por su comportamiento, están predispuestos a tu marca, basándose en lo que realmente compran, no en lo que dicen que les gusta.
Cuando se combina con las ocasiones de compra y los momentos de consumo, la afinidad crea la definición de audiencia más precisa disponible en Retail Media: Shoppers que están dispuestos a comprar (afinidad), en el momento en que están más receptivos (ocasión), con creatividades que se ajustan al contexto de consumo para el que están comprando.
La afinidad es lo que suelen comprar. La ocasión es cuándo suelen comprarlo. Juntas, son el atajo hacia el rendimiento.
¿Listo para ver cómo funciona esto en la práctica?
Footprints AI ayuda a las marcas y a los Retailers a medir lo que realmente importa. Consulta las historias de éxito de nuestros clientes o contáctanos para hablar sobre tu estrategia de Retail Media.
