La personalización es un tema que está en la lista de pendientes de las tiendas de autoservicio en Lationoamérica desde hace mucho tiempo. Desde el dueño de la tienda del barrio, que anota los pedidos en el cuaderno y conoce a sus clientes uno por uno, hasta los millones de miembros de los mayores programas de lealtad existentes actualmente; todos tienen una oportunidad de crecimiento a través de la personalización.
La historia de dunnhumby está directamente relacionada con la personalización en el relacionamiento con los clientes. La empresa nació para gestionar el ClubCard, programa de lealtad de la británica Tesco, y reveló los secretos de cómo utilizar los datos de comportamiento de los consumidores para enviar publicidad (sí, en tiempos pre-internet) con 6 ofertas exclusivas para cada cliente.
Para la época, era revolucionario. Pero sólo era el primer paso de un largo camino. Hoy, las cadenas de supermercados y conveniencia consiguen entregar, de forma personalizada desde la app o en el sitio web, de 150 a 200 ofertas personalizadas, con actualizaciones en tiempo real. Con la entrada en vigor de leyes de protección de datos personales más exigentes en Latinoamérica y el desafío de entregar un balance entre rentabilidad al negocio y relevancia al consumidor, estamos entrando a una nueva etapa de la personalización en la industria del retail. Una etapa de más transparencia y garantías de privacidad de los datos, aumentando la seguridad y el uso ético de la información por el retailer y sus socios comerciales.
Con la profunda aceleración de la transformación digital en las empresas durante último año, aumentó el interés del mercado por la personalización en la comunicación con los clientes. Quedó muy claro que, cuanto más relevante el contacto con el consumidor, menor su costo de adquisición y mayor el valor del cliente a largo plazo. En general, un consumidor leal equivale a 14 nuevos clientes, por lo cual es muy difícil recuperar la facturación cuando un cliente leal abandona al retailer.
Cuatro caminos para vender más
La personalización aumenta las ventas e impulsa un desempeño del negocio más saludable financieramente. Con el uso de los dispositivos móviles, se abren posibilidades increíbles de personalización en la comunicación hacia los consumidores. Existen retos como el hecho de que una pareja, cada uno con su propia aplicación, realicen compras para el mismo hogar, sin embargo, el escenario de enviar ofertas con pocos productos y correr el riesgo de que la comunicación quede obsoleta, fue sustituido por algo mucho mejor: la oportunidad de presentar los productos con mayor probabilidad de impactar al cliente en el momento adecuado.
Veámonos a nosotros mismos como consumidores, no como profesionales de la industria del retail. Seguramente, nuestras compras del miércoles por la noche son diferentes a las del domingo por la mañana. Son misiones de compra diferentes, incluso si son en la misma tienda. La capacidad de analizar los datos y entregarlos en tiempo real a los clientes brinda agilidad para identificar los momentos de compra y adaptar las ofertas y promociones para cada cliente, en cada instante.
En este sentido, es importante estar atento a estos cuatro caminos para vender más:
1. El journey completo
Entender al cliente “del sofá a la tienda” es el Santo Grial del retail en Latinoamérica. Las oportunidades de contacto y relacionamiento con el cliente son amplias y es posible influir en el comportamiento de consumo desde la identificación de una necesidad hasta la compra de un producto y la reflexión sobre ésta adquisición.
El primer punto importante para aumentar las ventas por medio de un programa de lealtad es conseguir mapear el comportamiento del cliente durante todo su journey de compra y en los más diversos canales. Para buscar productos, el cliente puede usar la app del retailer, ir a una tienda física, acceder a su e-commerce, a las diversas aplicaciones de delivery o a un Marketplace, por ejemplo. Puede ser impactado por los medios Online, Offline, publicidad dentro de su sitio web, medios nativos en el Marketplace, etc. Lograr navegar entre toda esta complejidad hace toda la diferencia.
2. Ser flexible
El consumidor nunca es el mismo, y el retailer debe ser capaz de entender las sutilezas de su cliente para ofrecer los mejores productos, en las mejores condiciones, en el momento oportuno. Cada oferta activada en la aplicación es una oportunidad de entender lo que le interesa al cliente y generar nuevas posibilidades de cross selling. El cruce de datos de activación por compra efectiva muestra si el cliente cambió de idea en el camino y genera nuevos insights para nuevas acciones promocionales.
La personalización es un proceso en cambio continuo. Por eso, el retailer debe ser flexible para adaptar el mix de ofertas para cada cliente, de acuerdo con lo que parece ser más relevante para el consumidor en cualquier momento.
3. Análisis de datos directos e indirectos
Los datos directos son más visibles: es la lista de productos que el cliente compró, la evolución de la canasta de compras a lo largo del tiempo, la identificación de estándares de comportamiento. Los datos indirectos son más sutiles, pero pueden llevar a cambios de rumbo importantes.
Un ejemplo: es simple analizar los datos transaccionales post-compra, identificando lo que el cliente compraba y no compra más. Pero es mucho más difícil entender la insatisfacción del consumidor: si él no se dirige a un canal de atención al cliente o no pone su voz en redes sociales, una mala experiencia queda invisible. Sin embargo, en sectores de alta frecuencia, como tiendas de conveniencia y farmacias, rápidamente se nota un cambio en el comportamiento del cliente, que puede indicar una mala experiencia de compra.
Tener una forma de tratar esa información, sea con un correo electrónico automatizado, con una encuesta de satisfacción o con un contacto personal, es importante para evitar que el cliente se aleje y migre a la competencia.
4. Haga que los mejores sean mucho mejores
Los programas de lealtad funcionan mucho mejor con los mejores clientes de la compañía. Esto se debe a que los mejores clientes tienen un alto compromiso y volumen de compras. Con esto, generan mejores resultados a la empresa y más datos para ser usados, en un ciclo de generación de relevancia.
En el pasado, la segmentación se realizaba a partir de perfiles de consumo semejante como consumidores saludables, clientes de grandes compras y abastecimiento del hogar o los que realizan la reposición puntual de lo que falta. Dentro de estas grandes clasificaciones, todos recibían ofertas semejantes. Sin embargo, se obtiene mejores resultados, cuando ocurre una personalización efectiva. Cliente por cliente, producto por producto. Para vender más, no hay que buscar al nuevo consumidor “en los medios sociales”, hay que personalizar su experiencia y presentarle lo que es más relevante para cada uno, de forma individual.
Cookie | Description |
---|---|
cli_user_preference | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store the yes/no selection the consent given for cookie usage. It does not store any personal data. |
cookielawinfo-checkbox-advertisement | Set by the GDPR Cookie Consent plugin, this cookie is used to record the user consent for the cookies in the "Advertisement" category . |
cookielawinfo-checkbox-analytics | Set by the GDPR Cookie Consent plugin, this cookie is used to record the user consent for the cookies in the "Analytics" category . |
cookielawinfo-checkbox-necessary | This cookie is set by GDPR Cookie Consent plugin. The cookies is used to store the user consent for the cookies in the category "Necessary". |
CookieLawInfoConsent | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store the summary of the consent given for cookie usage. It does not store any personal data. |
viewed_cookie_policy | The cookie is set by the GDPR Cookie Consent plugin and is used to store whether or not user has consented to the use of cookies. It does not store any personal data. |
wsaffinity | Set by the dunnhumby website, that allows all subsequent traffic and requests from an initial client session to be passed to the same server in the pool. Session affinity is also referred to as session persistence, server affinity, server persistence, or server sticky. |
Cookie | Description |
---|---|
wordpress_test_cookie | WordPress cookie to read if cookies can be placed, and lasts for the session. |
wp_lang | This cookie is used to remember the language chosen by the user while browsing. |
Cookie | Description |
---|---|
fs_cid | Set by FullStory to correlate sessions for diagnostics and session consistency; not always set. |
fs_lua | Set by FullStory to record the time of the user’s last activity, helping manage session timeouts. |
fs_session | Set by FullStory to manage session flow and recording. Not always visible or applicable across all implementations. |
fs_uid | Set by FullStory to uniquely identify a user’s browser. Used for session replay and user analytics. Does not contain personal data directly. |
VISITOR_INFO1_LIVE | Set by YouTube to estimate user bandwidth and improve video quality by adjusting playback speed. |
VISITOR_PRIVACY_METADATA | Set by YouTube to store privacy preferences and metadata related to user consent and settings. |
vuid | Vimeo installs this cookie to collect tracking information by setting a unique ID to embed videos to the website. |
YSC | Set by YouTube to track user sessions and maintain video playback state during a browser session. |
_ga | The _ga cookie, installed by Google Analytics, calculates visitor, session and campaign data and also keeps track of site usage for the site's analytics report. The cookie stores information anonymously and assigns a randomly generated number to recognise unique visitors. |
_ga_* | Set by Google Analytics to persist session state. |
_gid | Installed by Google Analytics, _gid cookie stores information on how visitors use a website, while also creating an analytics report of the website's performance. Some of the data that are collected include the number of visitors, their source, and the pages they visit anonymously. |
_lfa | This cookie is set by the provider Leadfeeder to identify the IP address of devices visiting the website, in order to retarget multiple users routing from the same IP address. |
__Secure-ROLLOUT_TOKEN | YouTube sets this cookie via embedded videos to manage feature rollouts. |
Cookie | Description |
---|---|
aam_uuid | Set by LinkedIn, for ID sync for Adobe Audience Manager. |
AEC | Set by Google, ‘AEC’ cookies ensure that requests within a browsing session are made by the user, and not by other sites. These cookies prevent malicious sites from acting on behalf of a user without that user’s knowledge. |
AMCVS_14215E3D5995C57C0A495C55%40AdobeOrg | Set by LinkedIn, indicates the start of a session for Adobe Experience Cloud. |
AMCV_14215E3D5995C57C0A495C55%40AdobeOrg | Set by LinkedIn, Unique Identifier for Adobe Experience Cloud. |
AnalyticsSyncHistory | Set by LinkedIn, used to store information about the time a sync with the lms_analytics cookie took place for users in the Designated Countries (which LinkedIn determines as European Union (EU), European Economic Area (EEA), and Switzerland). |
bcookie | LinkedIn sets this cookie from LinkedIn share buttons and ad tags to recognise browser ID. |
bscookie | LinkedIn sets this cookie to store performed actions on the website. |
DV | Set by Google, used for the purpose of targeted advertising, to collect information about how visitors use our site. |
ELOQUA | This cookie is set by Eloqua Marketing Automation Tool. It contains a unique identifier to recognise returning visitors and track their visit data across multiple visits and multiple OpenText Websites. This data is logged in pseudonymised form, unless a visitor provides us with their personal data through creating a profile, such as when signing up for events or for downloading information that is not available to the public. |
gpv_pn | Set by LinkedIn, used to retain and fetch previous page visited in Adobe Analytics. |
lang | Session-based cookie, set by LinkedIn, used to set default locale/language. |
lidc | Set by LinkedIn, used for routing from Share buttons and ad tags. |
lidc | LinkedIn sets the lidc cookie to facilitate data center selection. |
li_gc | Set by LinkedIn to store consent of guests regarding the use of cookies for non-essential purposes. |
li_sugr | Set by LinkedIn, used to make a probabilistic match of a user's identity outside the Designated Countries (which LinkedIn determines as European Union (EU), European Economic Area (EEA), and Switzerland). |
lms_analytics | Set by LinkedIn to identify LinkedIn Members in the Designated Countries (which LinkedIn determines as European Union (EU), European Economic Area (EEA), and Switzerland) for analytics. |
NID | Set by Google, registers a unique ID that identifies a returning user’s device. The ID is used for targeted ads. |
OGP / OGPC | Set by Google, cookie enables the functionality of Google Maps. |
OTZ | Set by Google, used to support Google’s advertising services. This cookie is used by Google Analytics to provide an analysis of website visitors in aggregate. |
s_cc | Set by LinkedIn, used to determine if cookies are enabled for Adobe Analytics. |
s_ips | Set by LinkedIn, tracks percent of page viewed. |
s_plt | Set by LinkedIn, this cookie tracks the time that the previous page took to load. |
s_pltp | Set by LinkedIn, this cookie provides page name value (URL) for use by Adobe Analytics. |
s_ppv | Set by LinkedIn, used by Adobe Analytics to retain and fetch what percentage of a page was viewed. |
s_sq | Set by LinkedIn, used to store information about the previous link that was clicked on by the user by Adobe Analytics. |
s_tp | Set by LinkedIn, this cookie measures a visitor’s scroll activity to see how much of a page they view before moving on to another page. |
s_tslv | Set by LinkedIn, used to retain and fetch time since last visit in Adobe Analytics. |
test_cookie | Set by doubleclick.net (part of Google), the purpose of the cookie is to determine if the users' browser supports cookies. |
U | Set by LinkedIn, Browser Identifier for users outside the Designated Countries (which LinkedIn determines as European Union (EU), European Economic Area (EEA), and Switzerland). |
UserMatchHistory | LinkedIn sets this cookie for LinkedIn Ads ID syncing. |
UserMatchHistory | This cookie is used by LinkedIn Ads to help dunnhumby measure advertising performance. More information can be found in their cookie policy. |
yt-remote-connected-devices | YouTube sets this cookie to store the video preferences of the user using embedded YouTube video. |
_gcl_au | Set by Google Tag Manager to store and track conversion events. It is typically associated with Google Ads, but may be set even if no active ad campaigns are running, especially when GTM is configured with default settings. The cookie helps measure the effectiveness of ad clicks in relation to site actions. |