3 pasos eficaces para aumentar la satisfacción del cliente mediante ofertas específicas

Mejorar la experiencia del cliente: estrategias para aumentar su satisfacción.

A los clientes les encantan las ofertas. Un estudio de 2015 descubrió que recibir un cupón en línea provoca la misma respuesta neuroquímica que una interacción social positiva. Los sentimientos cálidos son solo el principio. Las ofertas tienen un impacto significativo en el comportamiento del consumidor, mejorando la satisfacción del cliente, creando conexiones más profundas y aumentando los beneficios. En una encuesta realizada en 2018 por RetailMeNot, cuatro de cada cinco encuestados afirmaron que piensan en una buena oferta o descuento durante todo el proceso de compra. Y el 93 % de todos los encuestados afirmó que volvería a comprar en un establecimiento que ofreciera buenos descuentos. Aumentar la satisfacción del cliente es, por tanto, un factor esencial para el éxito de la experiencia de producto.

La importancia de las ofertas aumenta a medida que los minoristas tienen en cuenta la próxima gran oleada de consumidores: los millennials. En la misma encuesta, siete de cada diez encuestados de entre 18 y 34 años afirmaron que no podrían completar una compra sin antes buscar una oferta. Ocho de cada nueve encuestados afirmaron que, durante la búsqueda, una oferta de una marca desconocida o de una tienda nueva les convencería para realizar una primera compra.

La avalancha de datos en el comercio: estrategias para utilizar eficazmente los datos de productos y compras en ofertas

Si las ofertas y promociones son cruciales, ¿por qué los directores de marketing y los planificadores de merchandising necesitan ayuda para implementar las ofertas adecuadas? La respuesta es que hoy en día hay demasiados datos. El enorme volumen de datos sobre productos y compras hace imposible planificar manualmente la oferta ideal.

Tomemos como ejemplo los datos de los productos. Para cada uno de los miles de productos que tiene que gestionar un gran minorista, hay cientos, si no miles, de puntos de datos individuales, desde información de producto almacenada en un PIM, a imágenes y otros activos almacenados en un DAM, pasando por otros sistemas de datos para precios e inventario.

Lo ideal sería que todas estas fuentes de datos estuvieran muy estructuradas e interconectadas. Pero incluso con datos bien estructurados, planificar la oferta ideal a partir de millones de puntos de datos es como buscar la aguja en el pajar. La única opción que queda es confiar en el instinto.

La otra cara del problema de los datos se refiere al comportamiento de compra de los clientes. Algunos de ellos están estructurados, sobre todo cuando las compras se realizan a través de un programa de fidelización, pero gran parte no lo están, en forma de comentarios de los clientes y opiniones sobre los productos. Esto plantea un nuevo problema. Muchos de estos datos proceden de nuestros dispositivos, canales para campañas de marketing y ofertas especiales. Los responsables de publicidad y marketing pueden utilizar potencialmente estos canales, pero a menudo no tienen tiempo ni recursos para crear ofertas a medida e individualizadas.

Paso 1: Establecer la coherencia de los datos para eliminar la congestión de datos en marketing

El primer paso para resolver el problema en un  PIM/DAM es garantizar la coherencia de los datos en todas las actividades de marketing. Esto supone un reto, ya que muchos de los datos proceden de proveedores que pueden tener nombres diferentes para los campos de datos o carecer totalmente de información. Afortunadamente, sistemas como LAGO (y nuestros servicios de gestión de bases de datos) pueden ayudar a los minoristas a conseguir una “única fuente de verdad” en todas sus fuentes de datos.

Una vez estandarizados los datos de los productos y los activos, el minorista puede garantizar que todos los elementos de la campaña promocional sean coherentes y no contengan errores en todos los canales de comunicación. Este debe ser el caso de los catálogos impresos, incluso si se necesitan varias versiones para cumplir requisitos de marketing geográficos o demográficos. Sin embargo, en el caso de los numerosos canales de publicación digital, esto es esencial. Sin una plataforma de marketing multicanal coherente, crear ofertas especiales precisas lleva mucho tiempo.

Paso 2: Crear experiencias personalizadas mediante el uso selectivo de los datos de los clientes

La aparición de sistemas móviles y de comercio electrónico es a la vez un problema y una oportunidad para los comercios. Los dispositivos móviles son un canal bidireccional cada vez más potente para buscar, comprar y hablar de productos, ya sea en casa o en la tienda. Utilizados con prudencia y teniendo en cuenta la privacidad del cliente, los datos resultantes pueden emplearse para crear mensajes personalizados, hacer recomendaciones y ofrecer precios especiales y promociones en productos comprados con regularidad.

Paso 3: Utilizar la IA y la visualización de datos para planificar ofertas óptimas

En el pasado, planificar la oferta adecuada era cuestión de intuición y suerte. Sin embargo, aunque los planificadores de merchandising tengan un alto nivel de experiencia en la creación de ofertas atractivas, el día no tiene suficientes horas para planificar estas ofertas para tantos canales y productos.

Afortunadamente, la avalancha de datos disponibles, gestionados adecuadamente, puede ser la fuente de la solución. El workflow colaborativo de Comosoft permite a los planificadores de campañas, creativos y responsables de la toma de decisiones trabajar juntos y utilizar una pizarra virtual para visualizar la página y seleccionar los productos más adecuados para la campaña y sus ofertas especiales. Los datos PIM y DAM unificados apoyan la visualización y agilizan la selección en función de los precios, los márgenes, el inventario y otros factores importantes. Los resultados se envían automáticamente a los departamentos de diseño y producción para su salida a los canales impresos y digitales. Pero esto es sólo el principio.

La inteligencia artificial (IA) puede utilizar datos de cualquier tipo para entrenar un sistema que reconozca patrones significativos y recomiende acciones, ya sea por parte de responsables humanos o de forma autónoma. En un reciente estudio de caso, la IA planificó y optimizó eficazmente las promociones en el comercio minorista. Utilizando datos de entrenamiento de Comosoft LAGO y una herramienta de IA de DecaSIM, una cadena de supermercados pudo aumentar el compromiso de los clientes con su publicidad, incrementando las ventas y los beneficios en torno a un 8%. La herramienta de IA detectó patrones de compra significativos y, al devolver las conclusiones a LAGO, identificó los productos relacionados que debían promocionarse durante la campaña.

La planificación de ofertas y productos ya no tiene que ser al azar.

Al analizar el comportamiento de compra general y regional de los clientes y su respuesta a ofertas anteriores, un modelo de IA puede guiar a los responsables de marketing del comercio minorista a través de un mar de datos hasta un medio fiable de planificar ofertas eficaces y que fomenten la fidelidad.

El objetivo más importante para los responsables de publicidad y marketing del comercio minorista es hoy el mismo que hace décadas: crear una experiencia atractiva y satisfactoria para el cliente con el fin de fidelizarlo de forma duradera. Las ofertas especiales y las promociones siempre han sido importantes para lograr este objetivo. Con herramientas avanzadas de visualización de datos e IA a nuestra disposición, planificar y ejecutar dichas ofertas nunca ha sido tan fácil.

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