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Aprovechar el poder de la analítica puede impulsar las ventas

InfoWorld

Una de las nuevas fronteras para generar experiencias ininterrumpidas en la tienda para los clientes es la capacidad de identificar a una persona desde el momento en que cruza la puerta de su casa.

Saber quién es un cliente en el mundo físico es la clave para usar datos e inteligencia artificial (IA) para personalizar la experiencia de esa persona con su marca. Algunos bancos en China ya han implementado la tecnología de reconocimiento facial para autenticar a los individuos en cajeros automáticos, y Bank of America está trabajando con Samsung en un programa piloto utilizando biometría facial.

Otra aplicación para este tipo de herramientas utiliza una pantalla táctil con la que el usuario interactúa cuando ingresa a una sucursal bancaria. En su versión actual, esta tecnología personaliza el contenido utilizando atributos demográficos generales, como la edad o el género.

La experiencia en la tienda del futuro

A medida que la tecnología de IA evoluciona, las empresas podrán usar aplicaciones móviles, quioscos e incluso análisis de voz para identificar a seres humanos específicos. En el entorno minorista, un cliente podría, por ejemplo, interactuar con un asistente digital que pueda presentarle opciones personalizadas de productos, aprovechando la capacidad de acceder instantáneamente a datos sobre las preferencias de ese individuo y las compras pasadas.

Burberry, la marca de moda británica, es un ejemplo de un minorista que ya está aprovechando big data e IA para optimizar las experiencias de sus consumidores. El programa de esta empresa está utilizando datos que las personas acordaron compartir participando en uno de los programas de lealtad de la compañía, de acuerdo con un informe actualizado de Forbes.

La capacidad de analizar y actuar sobre cantidades masivas de información en tiempo real tiene el potencial de ayudar a aumentar las ventas. Por ejemplo, si uno de los asociados del establecimiento sabe que un comprador adquirió recientemente un traje o abrigo específico, puede ayudarlo después para que consiga un accesorio que haga juego.

En este caso, el usuario se beneficia de una experiencia altamente personalizada, y el minorista obtiene una nueva venta.

Personalización basada en datos

La clave para aprovechar los contenidos en un entorno físico es asegurarse de que está analizando y capturando información a través de cada dispositivo conectado, desde aplicaciones y tabletas móviles, hasta pantallas táctiles y dispositivos IoT.

Todos los datos recopilados de las integraciones de clientes en línea se pueden utilizar para mejorar la evaluación de los compradores y para ayudar a formular y medir indicadores de rendimiento clave relacionados con las experiencias en la tienda.

La información más valiosa desde una perspectiva de analítica es sobre las interacciones reales con su marca por parte de los consumidores existentes. Esto puede abarcar desde cifras sobre el viaje del cliente a través de todo su ecosistema, hasta datos sobre compras efectuadas.

Además de facilitar el marketing dirigido, esto puede ayudar a establecer puntos de referencia para calcular las interacciones, como la cantidad de investigación que hace el individuo promedio en línea antes de ingresar a una tienda para realizar una compra física.

Comprender qué significan sus datos y cómo los puede utilizar para impulsar las ventas requiere la capacidad de visualizarlo dentro de un contexto definido. La observación avanzada es particularmente valiosa porque puede proporcionar el contexto adecuado para ayudar a las corporaciones a comprender los datos empresariales clave.

Es importante poder determinar, por ejemplo, qué tan rentables son sus ganancias de éxito en Black Friday. Tal vez las ventas totales en las distintas sucursales fueron mucho más altas, pero el margen general de riquezas fue menor cuando el costo de los bienes vendidos se incorporó al cálculo.

Su capacidad para arquear los datos agregados y únicos puede informarle del desarrollo de indicadores clave de rendimiento y ayudar a identificar cualquier ajuste que pueda realizarse para cumplir mejor los objetivos de ventas predefinidos.

La capacidad de establecer segmentos que se basan en secuencias y microconversiones puede ayudarlo a identificar clusters únicos de clientes con propensiones mayores o menores a comprar. Además, cuando la actividad fuera de línea y los atributos de lealtad se pueden integrar al conjunto de informaciones, el valor de las divisiones se mejora aún más.

Definición de métricas para una mejor experiencia del cliente

Las entidades necesitan un punto de referencia para definir el éxito en la tienda. Eso significa identificar qué métricas son las más significativas y mensurables en una ubicación física.

La capacidad de personalizar las experiencias de los usuarios en el almacén se puede optimizar definiendo puntos de referencia relacionados con las cifras que se recopilan y cómo se utilizan. Eso requiere metas que puedan usarse como para determinar qué datos son más significativos en términos de cumplir con los objetivos de una institución.

Por ejemplo, ¿los socios de ventas de Burberry venden más accesorios a aquellos que saben que hicieron una compra reciente en comparación con los que no tienen datos históricos?

Sobrealimentando sus resultados

Si bien puede ser un reto personalizar las experiencias en un entorno físico, la capacidad de acceder y usar información en tiempo real es una poderosa herramienta para dar forma a las experiencias del cliente.

Además de los datos internos del cliente, su análisis también debe incluir referencias externas de terceros. Combinar sus propios contenidos sobre clientes con cifras demográficas o de compras adicionales sobre un individuo puede proporcionar información más útil cuando se trata tanto de marketing de destino como de personalizar la experiencia de esa persona con su marca.

La integración de todos sus datos en última instancia, proporcionará un instrumentos de análisis que se puede utilizar para comprender el comportamiento de compra y las preferencias de un consumidor. Además, se pueden usar diferentes conjuntos de números para segmentar mejor los mercados específicos, y para ayudar a alinear las vivencias en línea y en la tienda con los factores que más influyen en la decisión del cliente de realizar una adquisición.

“Es importante optimizar cada dólar que ingrese a su organización. Los datos pueden ayudarlo a maximizar esos dólares al informar una mejor toma de decisiones y una mejor alineación en toda la empresa, lo que finalmente conduce a un crecimiento más rápido”,  dijo Rishi Dave, CMO de Dun & Bradstreet.

Aprovechar el poder de los análisis a gran escala requiere un plan de acción inteligente que le permita comenzar de a poco y luego examinar, aprender y adaptarse a medida que crece. El proceso puede ser desafiante a veces, pero las recompensas valdrán la pena.

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