“80% de los consumidores prefieren marcas que entregan experiencias personalizadas”.
“91% de los consumidores están más dispuestos a comprar en tiendas que ofrecen recomendaciones de productos relevantes y personalizadas”.
Es por eso que no cabe duda que las empresas deben realizar todos los esfuerzos para lograr personalizar los servicios con sus clientes.
El poder de los datos ha revolucionado la forma como los negocios deben utilizar de forma inteligente los datos para ofrecer experiencias increíbles en cada punto de contacto con sus clientes.
Un amigo me decía “Espero poder encontrar una compañera de vida que me entienda tan bien como Spotify cuando me recomienda listas de música”
Amazon es otro caso que claramente ha logrado utilizar los datos extremadamente bien, logrando ofrecer un customer journey sin inconvenientes y posteriormente realizar recomendaciones y soluciones que agregan valor al cliente en todo su ciclo, lo que impulsa el extraordinario éxito en sus ingresos.
Amazon muestra a sus clientes que los conocen y además los recompensa por su lealtad en cada compra e interacción. Se preocupa de agregar valor y finalmente facilita la vida a sus clientes.
El objetivo es entregar a los clientes experiencias únicas y para eso necesitamos utilizar los datos de clientes y los datos de productos. La data de clientes se refiere a la data transaccional, de comportamiento, demográfica y personal de los clientes. Data de productos se refiere a la información de los productos. Es legible, cuantificable y estructurada.
Cuando combinamos los datos de clientes y de productos comprendemos de mejor forma al cliente, lo que nos permite cautivar y encantar a los clientes con experiencias de compra personalizadas.
Al analizar el comportamiento de compras con Data Science, buscamos responder preguntas como:
· ¿Cuántas notas de pedidos u órdenes de compra tiene la base de datos?
· ¿Cuántos clientes hay?
· ¿Cuán seguido compran los clientes?
· ¿Qué les gusta comprar?
· ¿Cuántos productos compran en cada pedido?
· ¿Cómo están distribuidos la cantidad de clientes en relación a la cantidad de pedidos que realizan?
· ¿En qué día de la semana y a qué hora del día compran más?
· ¿Cuántos productos hay en cada categoría?
· ¿Cuáles son los productos más comprados?
· ¿Cuáles son los productos y categorías que más se solicitan por departamento?
Existe una enorme cantidad de preguntas de negocios que podemos responder al analizar una base de datos con Python. Este tipo de análisis nos permitirá diseñar estrategias de marketing bien dirigidas y nos permitirá priorizar el presupuesto de manera más eficiente.
MODELO DE RECOMENDACIÓN CON MACHINE LEARNING
Es bastante usual en retail encontrar e-commerce estáticos, que muestran a todos los usuarios los mismos productos y de la misma forma.
Con Data Science y Machine Learning logramos obtener insights relevantes de los datos para conocer en profundidad a nuestros clientes y generar un Modelo de Recomendación de Productos integrado al E-commerce. Junto con esto, utilizamos las recomendaciones para generar automatizaciones por mail, whatsapp o mensajes de texto con productos relevantes a cada cliente. Desarrollamos también un dashboard analítico que permita revisar los resultados del modelo de recomendación.
Recomendación de Productos Personalizados:
Un modelo de recomendación logra que los negocios puedan vender más a los clientes actuales.
Cuando un cliente actual ingresa a tu web, algoritmos basados en IA debe analizar los patrones de conexión, transacciones pasadas, intereses y datos demográficos. Basado en estos datos, el sitio web debe mostrar a los clientes, contenido que le interesa. Esto aumenta las probabilidades de comprar más de lo que pensaban. Sin duda, algo muy diferente a tener un e-commerce estático.
Un modelo de recomendación predice las preferencias de los clientes y proponen productos de forma personalizada, basado en los datos de comportamiento de compra de cada cliente. Con los datos de clientes con preferencias similares, el algoritmo predice qué tipo de productos o servicios serán atractivos para otro cliente. Esto permitirá utilizar las recomendaciones obtenidas para mejorar la satisfacción de clientes y la experiencia de usuarios, a través de sugerencias relevantes para ellos y la personalización, junto con impactar en las estrategias de cross-sell y up-sell.
Cuando el usuario es nuevo, hacemos que el modelo de recomendación, sugiera los productos más populares y mejor calificados por los clientes. Si el usuario es un comprador frecuente, el modelo predictivo recomendará productos en función de lo que han comprado otros usuarios. Esto bajo el supuesto que clientes similares compran productos similares. Es lo que usualmente vemos en ciertos sitios web como “Clientes que compraron este producto, también compran este otro producto”.
También podemos hacer que la recomendación se base en atributos y características de los productos comprados en el pasado. El sistema de recomendación con machine learning, sugiere productos similares en términos de diversos factores, como pueden ser sus atributos o el precio incluso de los productos que ha comprado anteriormente el cliente.
Personalización en la Búsqueda dentro del Sitio Web:
“43% de los usuarios de un sitio web, utilizan la barra de búsqueda para encontrar un producto, lo que genera una oportunidad de entregar una búsqueda personalizada”.
Con Market Basket Analysis podemos descubrir aquellos productos que se compran juntos con mayor frecuencia. Podemos identificar productos para hacer más óptimas las estrategias de up-selling y cross-selling. Nos ayuda a mejorar la gestión de inventario.
Cuando un cliente ingrese un producto que le interesa en la barra de búsqueda del sitio, el sistema de recomendación tomará el resultado del Market Basket Analysis y le mostrará los productos que se compran frecuentemente con el que buscó.
Personalización a través del Cruce de Dispositivos:
Hoy en día el consumidor actual utiliza diversos dispositivos para interactuar con tu marca. Puede que busquen desde su celular el producto que quieren y terminen comprando de su computador.
“39% de los retailers no trackean sus clientes a través de los distintos dispositivos”. Es por eso que las empresas encuentran dificultad en personalizar experiencias a través de múltiples dispositivos o canales.
La personalización con IA tiene un approach multicanal. Es decir, es capaz de tener diversos puntos de contacto en sitio web, aplicaciones móviles, redes sociales y campañas por mail. Se trackea la interacción del clientes en cada uno de estas plataformas y se crea un único perfil del cliente. Esto permite a las empresas de retail personalizar sus campañas a lo largo de los diferentes dispositivos y canales.
Notificaciones Push:
El aumento de usuarios que navegan por celular y la disminución de las tasas de apertura de los mails son una oportunidad para los negocios de aumentar el marketing al celular con la ayuda de notificaciones push.
Los mensajes de textos tienen una apertura de 90%, ya que no pasan por un filtro de spam.
Las notificaciones push pueden ser usadas con recomendaciones personalizadas de productos., descuentos exclusivos, invitaciones, novedades en redes sociales, etc.
Por ejemplo, una marca de ropa puede realizar sus notificaciones push basadas en el historial de navegación y sus compras históricas. La idea es crear mensajes personalizados que coincidan con las necesidades y expectativas de cada usuario. De esta forma no serán consideradas como spam.
Si conocemos la hora del día que cada usuario ha comprado anteriormente, podríamos enviar una misma campaña de marketing, pero a distintas horas del día según la hora de acceso más común de un cliente en específico.
Targeted Marketing:
Targeted Marketing crea buyer personas de los patrones de navegación de los usuarios, sus intereses y compras, que posteriormente es usado para recomendación de productos de acuerdo a lo que esa audiencia realmente quiere.
“Targeted Marketing aumenta la apertura de anuncios al doble y el CTR en cinco veces”.
Con IA podemos analizar grandes volúmenes de datos y lograr una detallada segmentación de clientes.
“Empresas que utilizan Machine Learning y Data Science en sus actividades de Marketing y Ventas, logran 59% de mayor efectividad en el cierre de negocios, 54% de mayor tráfico y engagement, 58% más de incremento en las ingresos y 52% más de conversiones”.
Beneficios de contar con un Modelo de Recomendación y Market Basket Analysis integrado a tu E-Commerce v/s E-commerce Estático:
· Crear comunicaciones y experiencias personalizadas con cada uno de los clientes.
· Mejorar experiencia de clientes.
· Incrementar engagement de clientes.
· Mejorar lealtad de marca.
· Experiencias consistentes en cada interacción.
· Mejorar satisfacción de clientes.
· Aumentar tasa de conversión.
· Tomar decisiones más rentables y más rápido
· Tomar decisiones basadas en datos y no sólo por la experiencia o de “guata” como se dice.
· Optimizar tiempo y costo.
· Aumenta valor ticket promedio.
· Aumentar Ventas.
· Crear campañas personalizadas para nuestros clientes.
· Organizar el layout de la tienda física y de e-commerce de acuerdo a las tendencias encontradas.
· Mejorar las estrategias de Up-Selling y Cross-Selling.
· Detectar cuáles son los productos tendencias que los clientes están comprando.
· Completo análisis de comportamiento de compra de los clientes
· Diseñar catálogo de productos con un objetivo claro.
En conclusión, la personalización en el negocio apunta a comprender cada cliente en un nivel individual y generar una estrategia basada en datos que permita hacer sentir al cliente con un toque personal para que genere una interacción más profunda con la marca.
Si necesitas realizar un Modelo de Recomendación con Machine Learning e integrarlo a tu e-commerce, escríbenos a contacto@datainsights.cl. Siempre estamos dispuestos a aclarar tus dudas y ayudarte a comprender cómo otras empresas superan desafíos comerciales similares.