Etiqueta: Recomendaciones predictivas

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¿Por qué utilizar herramientas predictivas en Marketing para ecommerce?

Sin importar la vertical en que se especialice, una plataforma de ecommerce es esencialmente una enorme base de datos llena de contenido y productos, en las que puede ser muy difícil navegar; es aquí donde entran en juego las recomendaciones predictivas.

Los mercados en línea que usan recomendaciones predictivas son un elemento básico en la navegación de los clientes de todo el mundo, y estas recomendaciones tienen como objetivo principal hacer que los productos de múltiples vendedores estén a la vista de los clientes, en una ubicación central.

El ecommerce tiene un potencial de ingresos increíble, basta con ver el caso específico de Amazon, que hace poco se coronó como la marca más valiosa del mundo con una valoración de $684,000 millones de dólares, superando a marcas como Microsoft, Apple y Google. De forma general, en el año 2019 el valor de los productos vendidos en plataformas de ecommerce alcanzó un valor de 2.03 billones de dólares, lo que también representó el 57% de las ventas web globales de ese año. Estos resultados asombrosos, son posibles en parte por las recomendaciones relevantes que usan los principales mercados.

Mostrar al cliente justo lo que está buscando en el momento preciso es una parte esencial de cualquier estrategia de marketing orientada a generar más conversiones, además, nos permite incidir directamente en la decisión de compra.  Las empresas que usan en sus campañas recomendaciones predictivas, son un 116% más efectivas que aquellas en las que no se utilizan.

Es por esto que gran parte del éxito del ecommerce proviene de la capacidad para ofrecer recomendaciones enormemente precisas a lo largo del Shopper Journey de los consumidores.

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¿Cómo usar Datos para enganchar a nuevos clientes?

Un desafío importante para las marcas con un catálogo amplio y diverso de productos, es dar la bienvenida a nuevos clientes. Frecuentemente, el usuario puede sentirse abrumado por tanto contenido que analizar para poder tomar una decisión de compra, además de que la experiencia puede alargarse por horas en la búsqueda de lo que realmente quiere.

Una buena forma de facilitar este proceso, es el uso de Datos para enviar recomendaciones personalizadas. Las herramientas de predicción inteligente permiten elevar considerablemente las tasas de conversión, además, conforme la relación con el cliente avanza, se obtienen datos más valiosos que alimentan las recomendaciones para hacerlas cada vez más certeras y relevantes para el usuario.

Para implementar estrategias de predicción dentro del viaje de los clientes, hay que tomar en cuenta los recursos que se tienen y presentar temas acordes al momento y experiencia del consumidor. Por ejemplo, cuando se tiene datos de usuarios nuevos se puede mostrar el contenido más popular o el que se encuentra en tendencia, segmentado por ubicación geográfica, categorías y preferencias declaradas. Estas acciones, le muestra un camino por el cual iniciar su búsqueda y acorta el tiempo que pasa indagando.

Algunos temas exitosos para nuevos usuarios son:

  • Contenido reciente: El contenido nuevo y fresco es más deseable. Este tema también se puede segmentar por ubicación, preferencias y categorías para hacerlo mucho más relevante.
  • Vistas gratuitas: Cuando el producto que se ofrece funciona con suscripciones premium o pago por servicio, se puede ofrecer acceso gratuito limitado a nuevos usuarios como incentivo para empujarlos a la compra.
  • Contenido que vence: Este tema crea urgencia y el miedo a perdérselo engancha a los clientes para iniciar la interacción.
  • Próximos lanzamientos: Despierta el interés de nuevos clientes la brindar un acceso previo del contenido próximamente disponible. Esta acción otorga un sentido de pertenencia y crea curiosidad que mantiene al usuario pendiente del contenido que se va generando.
  • Contenido de temporada: Impulsa la participación inmediata al mostrar contenido de temporada o de duración determinada.

Los sistemas de recomendación impulsados por Inteligencia Artificial ayudan a conectar a los consumidores con contenido relevante en función de sus intereses individuales, preferencias declaradas, afinidades inferidas y su comportamiento de consumo. Sin embargo, para que estos sistemas funcionen correctamente debe aplicarse un tema adecuado para que las recomendaciones tengan sentido, este tema se establece en función de la ubicación del cliente dentro del viaje de compra.

Una vez que se logra enganchar al cliente, la meta es mantenerlo en un flujo constante de interacciones a través de recomendaciones relevantes que muestren valor en el contenido que genera la marca. Cuando los nuevos usuarios comienzan a interactuar, es momento para aprovechar los datos obtenidos de esa navegación para conocer más sobre sus intereses y hábitos de compra. Así, el flujo se alimenta conforme la relación avanza.

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Ventajas del uso de Datos para generar recomendaciones predictivas

Los consumidores se encuentran diariamente con un sinfín de marcas y cientos de impactos publicitarios, que buscan atraerlos hacia sus sitios web y conseguir conversiones. Para lograr superar todo este ruido, es fundamental que las empresas logren generar estrategias de Marketing 1 a 1, que ayuden a proporcionar experiencias únicas y mensajes relevantes para cada cliente en específico.

El uso de Datos para crear estrategias personalizadas, genera tácticas que mantienen a los usuarios conectados durante más tiempo. Las recomendaciones basadas en Inteligencia Artificial, muestran contenido de interés según los últimos patrones de comportamiento del usuario, es decir, se presenta el contenido en el que el cliente está interesado en ese justo momento. Por eso, es común que una simple búsqueda se convierta en horas de navegación, donde el continuo desplazamiento lleva al descubrimiento de nuevos productos y al inicio de un proceso de compra.

Al emplear Big Data y tecnología para guiar la navegación del cliente, podemos determinar relaciones significativas entre los productos de interés y las recomendaciones que se muestran. Frecuentemente, vemos estrategias como: “Productos relacionados” o “Usuarios que también vieron”, que dan al cliente la seguridad de ir por el camino correcto hacía lo que está buscando y lo hacen sentir que esta en el sitio dónde entienden sus necesidades.

Otro ejemplo de las ventajas que da el uso de datos en Marketing, es la creación de clientes leales. Las personas valoran a las marcas que ofrecen un servicio excepcional y brindan soluciones específicas por cada problema que se les presenta; en las experiencias online, este grado de atención se logra usando Datos como fuente de conocimiento para determinar qué es lo que el cliente busca y cómo poder ayudarlo.

El Marketing 1 a 1, ayuda a proporcionar un valor real a las estrategias de Marketing Digital; Si acompañamos nuestros esfuerzos con recomendaciones basadas en el comportamiento del cliente y en sus viajes de compra anteriores, es muy probable que el usuario realice una conversión, e incluso, es posible atraer de vuelta a clientes perdidos.

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