El modelo NBO como herramienta para potenciar la experiencia del cliente

Antes de la popularización y crecimiento del ecommerce, la relación entre clientes y marcas implicaba, además de un intercambio económico, una relación personal generada en el acto de consumo en la sucursal física. Ahora con la consolidación de las ventas digitales, el principal desafío para las marcas es trasladar esa conexión al entorno online, que ofrezca una experiencia de compra personalizada y congruente con lo que el cliente espera.

Gracias a la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, este objetivo es cada vez más posible.  La recopilación, interpretación y activación de los datos del consumidor resulta esencial para los negocios, ya que ayuda a predecir y anticipar sus necesidades, así como a crear experiencias altamente personalizadas y segmentadas. Las empresas son muy conscientes del poder de la información; según el informe “State of Data Governance and Empowerment” publicado en mayo de este año, el 84% de las empresas están de acuerdo en que los datos representan la mejor oportunidad para desarrollar una ventaja competitiva.

Es por esto que fortalecer nuestra capacidad tecnológica y analítica es una de las mejores formas de aumentar la rentabilidad, obtener la lealtad de los clientes y mejorar las tasas de retención. Una de las principales áreas en la que las compañías están apostando es en el análisis predictivo y las recomendaciones de producto. El modelo NBO (Next Best Offer) se apoya en algoritmos de aprendizaje automático para ofrecer recomendaciones altamente personalizadas a los clientes, en el momento, con el precio y en el canal más conveniente para conseguir una conversión.

El algoritmo NBO es capaz de mapear los datos de los consumidores, provenientes de diferentes dispositivos y entornos, y establecer frecuencias, comportamientos o hábitos de consumo, al mismo tiempo que establece relaciones similares con otros clientes. De esta manera, al verificar la compra de productos comunes entre varios clientes, la herramienta recomienda artículos complementarios, consiguiendo así mayor eficacia en las campañas comerciales y de marketing.

Los modelos Next Best Offer trabajan atendiendo a dos enfoques principales:

  • Por un lado el filtrado colaborativo, que tiene como objetivo principal al cliente y que estudia los comportamientos de compra de estos estableciendo relaciones entre ellos según patrones similares.
  • Por otro lado, está el modelo basado en contenido, enfocado a los productos, busca entender cuáles son las combinaciones apropiadas entre artículos, permitiendo así la recomendación bajo el sistema “productos comprados juntos” o “productos relacionados” y aumentar tanto las ventas directas como las cruzadas.

Beneficios del Next Best Offer

  • Incremento del CTR: las compañías que han utilizado el NBO para impulsar sus campañas han conseguido una mejora de hasta el 4% en CTR, además de que se obtienen hasta el doble de ventas al recomendar productos relacionados casi al final del proceso de compra.
  • Disminución de la tasa de abandono: Gracias al algoritmo se puede analizar el perfil de consumo de los clientes, obteniendo datos relativos a la frecuencia de compra, las visualizaciones y los clics, para identificar patrones y revertir el posible abandono antes de que suceda.
  • Impulsar la fidelización: Al optimizar la comunicación entre el cliente y la marca, es posible fortalecer la relación y las estrategias de marketing para crear mensajes no intrusivos y si bastante certeros.

La Inteligencia Artificial permite interpretar los datos y guiar las estrategias de las empresas, pero también sugiere acciones inmediatas para aumentar las ventas y retener a los clientes. En un ecosistema empresarial cada vez más competitivo, las compañías que sean capaces de aplicar la IA de forma estratégica para impulsar el desarrollo de sus negocios, serán las que destaquen en el mercado.

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4 formas de utilizar Datos para optimizar Campañas

Una de las tendencias más fuertes para el 2021, es la continuidad de la migración de nuestras actividades diarias al mundo digital. Este estilo de vida traerá como consecuencia, el engrosamiento aún mayor de la Data disponible y la puesta en marcha de acciones que posibiliten su aprovechamiento para generar estrategias de valor.

Las herramientas de Big Data e Inteligencia Artificial, ofrecen a los profesionales del Marketing un entendimiento preciso y profundo de los consumidores, que hace unos cuantos años no hubiéramos imaginado posible. Aquí te presentamos algunos ejemplos de cómo los Datos pueden optimizar de forma significativa los esfuerzos de marketing:

  1. Uso de IA para crear segmentos granulares: Las tecnologías basadas en inteligencia artificial permiten escalar la personalización de la segmentación, más allá de factores demográficos. Alimentadas con la creciente cantidad de datos que poseen las marcas, estas herramientas encuentran audiencias de manera consistente. Hay 2 aplicaciones principales de IA para lograr este objetivo:
    • Puntuación de Propensión: Calcula las probabilidades de que un cliente realice una acción determinada, mediante el análisis de su comportamiento anterior con el propósito de encontrar patrones clave que permitan agruparlos.
    • Lookalike Audiences: Se toman segmentos de alto rendimiento de los clientes y se encuentran nuevos clientes con atributos similares para crear “Perfiles de Clientes Ideales”. Estos modelos, por ejemplo, pueden ser muy útiles para adquirir usuarios de una fuente de datos de terceros.
  2. Mensajes One to One:  Los usuarios buscan experiencias personalizadas en todos los dispositivos y canales en los que navegan, esta tarea puede convertirse en un desafío muy grande por los múltiples rastros que dejan. La solución: las recomendaciones predictivas, para mandar mensajes realmente 1 a 1, que toman los datos del cliente, sus interacciones y el contenido que buscan para generar recomendaciones basadas en algoritmos.
  3. Envío de comunicaciones en el momento preciso: Superar el ruido de los miles de mensajes que se muestran a diario, se logra a través de la optimización de los tiempos de envío según los comportamientos que generan conversiones. Es decir, enviar comunicaciones a cada usuario en el momento en el que es más probable que interactúe profundamente con la marca, basándose en su comportamiento más reciente.
  4. Selección del mejor canal: A través de la asignación de puntuaciones predictivas basadas en la participación de los distintos canales, podemos averiguar la probabilidad de que los clientes interactúan con los diversos mensajes que lanzamos y cuáles de ellos resultan más exitosos.

Este listado es solo una pequeña muestra del poder que tienen los datos en las decisiones empresariales. Si quieres conocer más de las posibilidades que ofrece trabajar con Datos, ¡Escríbenos, nos encantaría ayudar!

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