El 91% de los consumidores creen más probable comprar en marcas que realizan un mayor esfuerzo en ofrecer una personalización a sus clientes. Esto confirma la necesidad de apostar por esta estrategia para seguir creciendo en un mercado cada vez más competitivo.
Ante la proliferación de canales online, cada vez más clientes agradecen y buscan aquellos que ofrecen un mayor nivel de personalización. Así lo constata una encuesta de Accenture en la que el 91% de los consumidores encuestados apuntan que es más probable que compren marcas que ofrecen un mayor nivel de personalización. Además, según apuntan desde Adobe, el 34% de los compradores habituales navegarían más por los sitios web de las marcas si se les mostraran productos recomendado en función de su historial de compras.
Y un dato no menos importante apunta que el 47% de los consumidores abandonaría una marca si no le ofrece recomendaciones por Amazon, uno de los ecommerce que más apuesta por la personalización.
Sin duda, esto pone de relevancia la importancia que han adquirido las recomendaciones personalizadas en los ecommerce y páginas web de venta de productos, ya que consiguen aumentar las posibilidades de que un cliente realice una acción. Esta puede ser realizar una compra, guardar un artículo para más tarde o en una lista de deseos, o volver para repetir una compra.
Si cada vez más negocios apuestan por la personalización, aún queda mucho camino por recorrer. Repasamos tres pasos imprescindibles a tener muy en cuenta a la hora de abordar una estrategia de personalización con éxito que permita una experiencia digital mejorada para el consumidor.
Los datos son la clave para conocer a mejor a los clientes. Sin embargo, para comprenderlos realmente, los especialistas en marketing deben ir más allá de datos como la edad o el sexo, para examinar las actitudes, los intereses y los comportamientos de los consumidores, y cómo esos factores afectan sus decisiones de compra.
Los datos contextuales, en tiempo real e históricos permiten comprender mejor al cliente
Aquí es importante tener en cuenta datos contextuales como la fecha, ubicación o el clima; así como datos en tiempo real como lo que está viendo el consumidor en ese momento, desde qué dispositivo o cómo llegó a este sitio; y los datos históricos, que ayudan a encontrar patrones e identificar tendencias en los comportamientos de los consumidores.
La recopilación y el análisis de todos esos datos conlleva un importante tiempo y esfuerzo, por lo que invertir en herramientas como una solución de Inteligencia Artificial (IA) adecuada puede ayudar enormemente a agilizar este trabajo.
Las herramientas de personalización impulsadas por el aprendizaje automático y la IA pueden procesar grandes cantidades datos acerca de los comportamientos de compra y otros de datos clave y ofrecer recomendaciones de productos personalizadas para clientes de forma individual.
Menos del 40% de los especialistas en marketing toma decisiones en función de los datos
También es importante implementar procesos para asegurarse de que se están utilizando los datos que recopilan. Sorprendentemente, no hay suficientes organizaciones que hacen esto. Aunque el 45 % de los especialistas en marketing de comercio electrónico quiere dedicar más tiempo al análisis de datos, menos del 40 % dice que actualmente toma la mayoría de las decisiones en función de los datos. Aún hay mucho por mejorar.
Todos los datos, herramientas y procesos del mundo no significarán nada si no se utilizan para conseguir resultados de negocio. Aquí es donde la aportación humana es importante ya que los algoritmos de IA no entienden automáticamente el negocio, los usuarios o las formas de generar los resultados que se desean.
Cuando se trata de objetivos de negocio, es importante asignar objetivos a los consumidores y luego aplicar esos objetivos a la herramienta con Inteligencia Artificial. El primer paso es averiguar dónde se quiere que estén los consumidores y cómo se quiere que su la experiencia. La IA analizará conjuntos de datos que contienen información sobre el comportamiento de los usuarios, de modo que se puedan usar esos datos para identificar claramente dónde están los consumidores. Luego se puede poner en funcionamiento la solución de datos e IA, y así cerrar la brecha.
Si se busca reducir la rotación, aumentar las conversiones y hacer que los clientes vuelvan a comprar más, su experiencia de comercio electrónico debe ser excelente. Eso significa que hay que ayudar a las personas a encontrar lo que buscan en cualquier momento, incluso cuando cambian sus necesidades y preferencias. Cuanto más personalizadas y relevantes sean las recomendaciones de productos, más probable es que mejore la experiencia de cliente, aumente el compromiso y se impulse el retorno de la inversión.
Imagen inicial | Jenny Ueberberg