¿Cuántas veces te has visto utilizando el móvil para buscar toda la información necesaria y decidirte por un producto concreto sin tener que interactuar con un dependiente?
¿Te imaginas lo agradable que sería ir de compras si el escaparate de una tienda te recomendara el traje perfecto mientras pasas por delante, basándose en tus búsquedas, tus próximas reuniones y los modelos de negocio a los que admiras?
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Durante esta década, el éxito de los minoristas se traducirá en su capacidad para tender un puente entre la experiencia offline y la online con soluciones originales y funcionales: la Omni-Experience. Esta se basará en una visión única y completa del cliente, obtenida mediante una profunda fusión de los datos de comportamiento del cliente tanto offline como online. Esto deberá combinarse con las tecnologías de IA más avanzadas para proporcionar una experiencia de cliente agradable, altamente personalizada y predictiva en cualquier canal y en cualquier momento para cada cliente individual.
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EL CONTEXTO
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El comercio minorista omnicanal ya no es una novedad; desde la búsqueda hasta la elección, la compra y la recogida, los clientes completan sus compras a través de una multitud de canales. Ya no basta con que los minoristas cuenten con una «estrategia omnicanal».
Los consumidores globales de hoy en día exigen una experiencia minorista unificada, que les permita moverse con fluidez 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». En este momento, esto genera frustraciones para todos en el comercio minorista físico. Y ha cambiado la forma en que los clientes compran en las tiendas físicas y cómo valoramos los inmuebles comerciales.
Aquellos minoristas que diseñen y ofrezcan su experiencia de compra basada en el nuevo paradigma de la «comodidad digital» crearán una experiencia agradable para sus clientes físicos 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, y eso es de lo que realmente se trata el comercio minorista físico. El comportamiento de los clientes es dinámico y es una expresión de comodidad en relación con sus búsquedas y sus 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.
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EL CAMBIO
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Las nuevas tecnologías permiten a los minoristas trazar un mapa de toda la experiencia del cliente en todos los canales y proporcionar información oportuna sobre su comportamiento. Además, esto significa también la capacidad de utilizar datos de comportamiento para crear perfiles muy completos de clientes individuales o de audiencias agregadas, más íntimos, 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 la tienda y la multitud de puntos de contacto se utilizan para crear 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 vídeo, Wi-Fi, cámaras térmicas, sensores de suelo, Bluetooth Low Energy, 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 zonas de la tienda.
- Análisis del comportamiento de los clientes online
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 determinado anuncio publicitario, 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 a lo largo de su recorrido hasta que sale. Tecnologías como las cookies, los identificadores de navegador, los registros del lado del servidor y otras tecnologías de seguimiento digital pueden comprender los recorridos únicos en línea dentro de un mercado minorista en línea o destinos de comercio electrónico individuales, y cómo 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 (como valores, deseos, objetivos, intereses y elecciones de estilo de vida). El comportamiento de las personas refleja quiénes son; por eso tiene sentido que la cesta de la compra de un sitio web de comercio electrónico nos indique quién es ese comprador (género, edad, estilo de vida, etapa vital, 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 determinados 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 semilla (por ejemplo, los ingresos mensuales medios del hogar) y estos datos se pueden encontrar en nuestra audiencia objetivo, tiene sentido utilizar esta información también en nuestra audiencia semilla.
- Modelos predictivos
Se trata de modelos algorítmicos avanzados de aprendizaje automático (IA) en los que se predicen comportamientos futuros con un cierto grado de confianza basándose en comportamientos y patrones pasados, incluyendo factores externos (como el tiempo, las vacaciones, el día del mes, etc.).
- Modelos de recomendación
Aquí hablamos de modelos algorítmicos avanzados de aprendizaje automático (IA) en los que el sistema sugiere productos específicos a clientes concretos basándose en una puntuación de alta probabilidad de que dichos clientes tengan interés en comprar y utilizar esos productos.
- Fusión de datos
Si bien algunas de las tecnologías mencionadas anteriormente se pueden encontrar en varias plataformas, hay una tecnología que se encuentra exclusivamente en Footprints y que es capaz de tomar todos los datos de comportamiento del mundo offline y combinarlos con todos los datos de comportamiento del mundo online, cumpliendo así la gran promesa de la visión única del cliente de offline a online. 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 minorista del futuro ofrezca lo que hoy consideraríamos la experiencia de cliente definitiva. Pero, tal y como dicta el mercado, pronto representará el nivel mínimo y obligatorio de experiencia de cliente exigido a todos los minoristas que sobrevivan al gran cambio de paradigma del comercio minorista de esta década.
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LA OPORTUNIDAD
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Es hora de dar un paso adelante y, como minorista, empezar a mirar más allá de las transacciones y el tráfico de clientes. La perspectiva correcta del futuro del comercio minorista está fuera del CRM. Como minorista, debes empezar a centrarte más y a invertir más dinero 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 de mapeo de la experiencia del cliente más sólidos (como el modelo «Customer Decision Journey» de McKinsey, que es mi favorito de todos los tiempos) para transformarte en un minorista de omniesperiencia.
A corto plazo, esto supone un aumento de más del 50 % en el retorno de la inversión en marketing (ROMI). ¿Por qué? Porque cuando analizas la experiencia omnicanal del cliente, identificas los puntos débiles y las fricciones innecesarias que te impiden convertir más y, como resultado, aumentan tus costes de adquisición de clientes.
A largo plazo, la experiencia de compra que se ofrece a cada cliente tiene importantes repercusiones emocionales que generarán un aumento de la frecuencia de las visitas, una mayor duración de las mismas, un crecimiento del gasto y de la cuota de cartera, y más recomendaciones orgánicas. Esto puede suponer una mejora de hasta un 80 % en los costes de adquisición de clientes.
Lo más importante por lo que puedes empezar es medir la experiencia del cliente en todos los canales. Si bien el propósito de medir tus esfuerzos en materia de experiencia del cliente es:
- Hacer un seguimiento del progreso de las medidas adoptadas para mejorar la experiencia omnicanal
- Identificar áreas de mejora
- Calcular el ROI de la experiencia del cliente
- Priorizar sus acciones e invertir en lo que realmente importa
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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) â esta métrica te ofrece una visión general del apoyo global de los clientes. Mide la probabilidad de que un cliente recomiende tu marca.
- Puntuación de velocidad de retención de clientes: esta métrica muestra la rapidez con la que está reteniendo a sus clientes nuevos y convirtiéndolos en clientes fieles. 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 su ecosistema general, así como la rapidez con la que lo hacen (es decir, la aceleración del proceso).
- Puntuación 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.
- Puntuación de satisfacción del cliente: esta métrica te ayuda a comprender el grado de satisfacción de tus clientes con los productos y/o servicios de tu empresa. Al recopilar estos datos en diversos puntos de contacto, puedes empezar a identificar los factores clave que determinan las experiencias positivas o negativas en diferentes momentos del recorrido del cliente.
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¿Listo para ver cómo funciona esto en la práctica?
Footprints AI ayuda a las marcas y a los minoristas a medir lo que realmente importa. Consulte nuestros casos de éxito de clientes o póngase en contacto con nosotros para hablar sobre su estrategia de Retail Media.
