¿Cuántas veces te has encontrado usando tu celular para buscar toda la información necesaria y decidirte por un producto determinado, evitando así interactuar con un vendedor?
¿Te imaginas lo agradable que sería ir de compras si el escaparate de una tienda te recomendara el traje perfecto mientras pasas por ahí, basándose en tus búsquedas, tus próximas reuniones y los modelos a seguir en el mundo de los negocios que admiras?
Durante esta década, el éxito de los Retailers se traducirá en su capacidad para unir la experiencia fuera de línea con la en línea mediante soluciones originales y funcionales: la Omni-Experiencia. Esto se basará en una visión única y completa del cliente, lograda mediante una profunda fusión de los datos de comportamiento del cliente tanto en el mundo físico como en el digital. Esto deberá combinarse con las tecnologías de inteligencia artificial más avanzadas para ofrecer una experiencia del cliente agradable, altamente personalizada y predictiva en cualquier canal y en cualquier momento para cada cliente individual.
EL CONTEXTO
El comercio Retailer omnicanal ya no es una novedad; desde la búsqueda hasta la selección, la compra y el retiro, los clientes completan sus compras a través de una gran variedad de canales. Ya no es suficiente que los Retailers cuenten con una «estrategia omnicanal».
Los consumidores globales de hoy exigen una experiencia de venta al por menor unificada, que les permita moverse sin problemas entre los canales con total visibilidad sobre el inventario, los precios, la experiencia de compra y el proceso de pago.
Estas expectativas surgen del nuevo paradigma de la «comodidad digital». Por el momento, esto genera frustraciones para todos en el comercio Retailer físico. Y ha cambiado la forma en que los clientes compran en las tiendas físicas y cómo valoramos los locales comerciales.
Aquellos retailers que diseñen y ofrezcan su experiencia de venta al por menor basada en el nuevo paradigma de la «comodidad digital» crearán una experiencia encantadora para sus clientes en las tiendas físicas, lo que les permitirá sobrevivir y prosperar en las próximas décadas.
Steve Dennis lo describe como el «Remarkable Retail». Ir de compras es, por naturaleza, una experiencia más vivencial y de eso se trata realmente el comercio Retailer físico. El comportamiento de los clientes es dinámico y es una expresión de conveniencia en relación con sus búsquedas, necesidades y expectativas de compra. Por eso ya no se pueden separar estos dos aspectos. Lo digital impulsa lo físico. Lo físico impulsa lo digital.
EL CAMBIO
Las nuevas tecnologías permiten a los Retailers mapear toda la experiencia del cliente en todos los canales y proporcionar información oportuna sobre su comportamiento. Además, esto también implica la capacidad de utilizar datos de comportamiento para crear perfiles muy detallados de clientes individuales o de audiencias agregadas, más personales, valiosos y relevantes que nunca.
Estas nuevas tecnologías pueden incluir:
- Análisis del comportamiento de los clientes fuera de línea
Esto significa que cada visita individual al interior de un establecimiento y la multitud de puntos de contacto se utilizan para construir un modelo que permita comprender quiénes son los clientes y cuáles son sus necesidades y expectativas. Para lograrlo, las nuevas tecnologías pueden utilizar cámaras de video, Wi-Fi, cámaras térmicas, sensores de piso, Bluetooth de baja energía, NFC, GPS y otras capacidades de detección y localización. Esto da como resultado una comprensión profunda de los recorridos de compra individuales y de las interacciones de estos recorridos a medida que atraviesan múltiples categorías de productos y áreas de la tienda.
- Análisis del comportamiento de los clientes en línea
Esto significa que cada sesión individual de un usuario en un sitio web o una aplicación móvil se registra y se rastrea desde su origen (como un anuncio publicitario específico, un motor de búsqueda o cualquier otro escenario) a lo largo de todas sus acciones con las pantallas, el contenido, los productos y los botones durante todo su recorrido hasta que sale del sitio. Tecnologías como las cookies, los identificadores de navegador, los registros del lado del servidor y otras tecnologías de seguimiento digital permiten comprender los recorridos únicos en línea dentro de un mercado Retailer en línea o de sitios de comercio electrónico individuales, así como la forma en que los usuarios interactúan personalmente con las categorías y los productos.
- Modelos de perfilado probabilístico
Se trata de modelos algorítmicos avanzados de aprendizaje automático (IA) en los que los datos de comportamiento sin procesar pueden generar información muy rica y relevante para el marketing, como datos sociodemográficos y psicográficos (por ejemplo, valores, deseos, metas, intereses y elecciones de estilo de vida). El comportamiento de las personas refleja quiénes son; por eso tiene sentido que la canasta de compras en un sitio web de comercio electrónico nos revele quién es ese Shopper (género, edad, estilo de vida, etapa de la vida, preferencias, hábitos, etc.) sin que el usuario nos envíe explícitamente estos datos.
- Modelos de público similar
Se trata de modelos algorítmicos avanzados de aprendizaje automático (IA) en los que se utilizan ciertos usuarios de nuestra base de datos (público semilla) y todos sus datos de perfil para descubrir a otros usuarios (público objetivo) con un comportamiento o características muy similares. Esto se utiliza principalmente para ampliar las audiencias en marketing y descubrir nuevos clientes valiosos. Pero también se puede utilizar para enriquecer los datos de los usuarios: si faltan algunos datos en nuestra audiencia inicial (digamos, el ingreso mensual promedio del hogar) y estos datos se pueden encontrar en nuestra audiencia objetivo, tiene sentido utilizar esta información también en nuestra audiencia inicial.
- Modelos predictivos
Se trata de modelos algorítmicos avanzados de aprendizaje automático (IA) en los que se predicen comportamientos futuros con un cierto nivel de confianza, basándose en comportamientos y patrones pasados, incluyendo factores externos (como el clima, los días festivos, el día del mes, etc.).
- Modelos de recomendación
Aquí nos referimos a modelos algorítmicos avanzados de aprendizaje automático (IA) en los que el sistema sugiere productos específicos a clientes específicos basándose en una alta puntuación de probabilidad de que esos clientes tengan interés en comprar y utilizar dichos productos.
- Fusión de datos
Si bien algunas de las tecnologías mencionadas anteriormente se pueden encontrar en varias plataformas, existe una tecnología exclusiva de Footprints que es capaz de tomar todos los datos de comportamiento del mundo físico y combinarlos con todos los datos de comportamiento del mundo digital, cumpliendo así la gran promesa de una visión única del cliente que abarca tanto el mundo físico como el digital. Este es uno de los modelos de aprendizaje automático más avanzados, capaz de realizar la fusión de datos sin necesidad de un nuevo identificador (como una dirección de correo electrónico o un número de teléfono), sino basándose exclusivamente en un conjunto muy amplio de datos de comportamiento de cada cliente individual.
Las extraordinarias capacidades de estas tecnologías únicas son los diferenciadores clave para que el comercio Retailer del futuro ofrezca lo que hoy percibiríamos como la experiencia del cliente definitiva. Pero, tal como lo dicta el mercado, pronto representará el nivel mínimo y obligatorio de experiencia del cliente que se exigirá a todos los Retailers que sobrevivan al gran cambio de paradigma del comercio Retailer de esta década.
LA OPORTUNIDAD
Es hora de dar un giro y, como Retailer, comenzar a mirar más allá de las transacciones y el tráfico de clientes en las tiendas. La perspectiva correcta del futuro del comercio Retailer está más allá del CRM. Como Retailer, debes comenzar a enfocar más recursos en la gestión de la experiencia del cliente en todos los canales y para cada cliente individual: la Omni-Experiencia.
Puedes empezar a aprovechar las tecnologías más avanzadas con modelos más sólidos de mapeo de la experiencia del cliente (como el modelo «Customer Decision Journey» de McKinsey, que es mi favorito de todos los tiempos) para transformarte en un Retailer de «Omni-Experiencia».
A corto plazo, esto significa un aumento de más del 50 % en el retorno de la inversión en marketing (ROMI). ¿Por qué? Porque al analizar la experiencia omnicanal del cliente, identificas los puntos débiles y las fricciones innecesarias que te impiden generar más conversiones y, como resultado, aumentan tus costos de adquisición de clientes.
A largo plazo, la experiencia de compra que se le brinda a cada cliente genera importantes impactos emocionales que se traducirán en una mayor frecuencia de visitas, una mayor duración de las mismas, un aumento en el gasto y en la cuota de gasto, y más recomendaciones orgánicas. Esto puede traducirse en una mejora de hasta un 80 % en los costos de adquisición de clientes.
Lo más importante con lo que puedes comenzar es medir la experiencia del cliente en todos los canales. Si bien el propósito de medir tus esfuerzos en la experiencia del cliente es:
- Hacer un seguimiento del progreso de las acciones tomadas para mejorar la experiencia omnicanal\
- Identificar áreas de mejora
- Calcular el retorno de inversión (ROI) de la experiencia del cliente
- Priorizar tus acciones e invertir en lo correcto
Pero hay más. Las capacidades de Footprints para ayudarte a medir la experiencia del cliente en todos los canales abarcan todas las siguientes métricas clave:
- Net Promoter Score (NPS): esta métrica te ofrece una visión general del apoyo general de los clientes. Mide la probabilidad de que un cliente recomiende la experiencia con tu marca.
- Índice de velocidad de retención de clientes: esta métrica muestra qué tan rápido estás logrando retener a tus clientes nuevos y convertirlos en clientes leales. Analiza la rapidez con la que los clientes avanzan en su proceso de incorporación y cuánto valor (compras, búsquedas, frecuencia y duración de las visitas) generan estos clientes en tu ecosistema general, así como la rapidez con la que lo hacen (es decir, la aceleración de este proceso).
- Índice de Esfuerzo del Cliente: esta métrica puede ayudarte a comprender la funcionalidad básica de tu oferta y su relevancia para las necesidades de tus clientes. Esta métrica se centra en la facilidad con la que un cliente puede completar cualquier tarea dada.
- Índice de satisfacción del cliente: esta métrica te ayuda a comprender qué tan satisfechos están tus clientes con los productos y/o servicios de tu empresa. Al recopilar estos datos en diversos puntos de contacto, puedes comenzar a identificar los factores clave que impulsan las experiencias positivas o negativas en diferentes etapas del recorrido del cliente.
¿Listo para ver cómo funciona esto en la práctica?
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