Los consumidores de hoy son una especie de multitud dura. Para mantenerse al día con las demandas y expectativas cada vez mayores, las marcas no solo deben presentarse donde sus clientes quieran hacer negocios, sino que también deben mostrarles a sus clientes que entienden quiénes son, reconocer que quieren ser tratados como individuos, recordar sus interacciones anteriores y hacerlos sentir valorados, en estos días El 71% de los consumidores espera personalización y el 76% de los consumidores se frustran cuando no reciben comunicaciones personalizadas o experiencias relevantes.
La buena noticia es que conocer a sus clientes a un nivel más profundo y ofrecer los tipos de experiencias que ayudan a impulsar la conversión es más fácil de lo que cree. Gracias a una combinación de algoritmos impulsados por AI y las capacidades avanzadas de procesamiento de datos de los CDP, las marcas pueden crear experiencias impactantes y personalizadas que tienen el potencial de convertir a los clientes en defensores de la marca.
La parte de la ciencia (de datos)
Detrás de cada experiencia digital "recomendada para ti", "sorpréndeme" o "creemos que te puede gustar" hay un proceso de análisis predictivo. El análisis predictivo es una rama de la analítica avanzada que utiliza datos históricos, minería de datos, modelado estadístico, además de técnicas de AI/aprendizaje automático para pronosticar comportamientos, eventos y tendencias futuras. La técnica se puede utilizar de varias maneras para ayudar a las marcas a mejorar la conversión y aumentar los ingresos.
Eliminar las conjeturas de las recomendaciones de productos
Aprovechando los algoritmos avanzados de aprendizaje automático, las marcas y los minoristas pueden crear los tipos de recomendaciones de productos relevantes que hacen que los clientes sientan que realmente los "entiende" y comprendan su gusto por la ropa, la música, las películas, los comestibles, los artículos para el hogar, el contenido, los destinos de viaje o cualquier bien o servicio que estén buscando. Y ciertamente vale la pena hacer este esfuerzo adicional. Según las estadísticas, el 91% de los consumidores tienen más probabilidades de comprar a una marca que recuerda sus preferencias y ofrece recomendaciones relevantes.
Venta adicional y venta cruzada
Dado que el costo incremental de vender a los clientes existentes generalmente es mucho más bajo que el costo involucrado en la generación de nuevos clientes potenciales, es fácil ver por qué las ventas adicionales y las ventas cruzadas se han convertido en casos de uso tan populares para el análisis predictivo. Mediante el análisis predictivo, los minoristas pueden pronosticar la propensión de cada cliente a las ofertas de venta cruzada o adicional. Basándose en datos que incluyen productos y/o servicios que generalmente se compran juntos, los equipos de marketing pueden crear paquetes de productos, ofertas personalizadas o promociones que complementen las compras existentes del cliente. Por lo general, los mensajes de recomendación de venta cruzada se leen como: "los clientes que compraron esto ... también compraron".
Las recomendaciones de ventas adicionales generalmente se presentan a los clientes en la etapa de pago y se basan en un SKU específico (unidad de mantenimiento de existencias). Cada producto está vinculado a una versión ligeramente superior y se comercializa para atraer a los clientes que, según los conocimientos del análisis predictivo, es probable que interactúen con ofertas de ventas adicionales.
Reducción de la rotación
La capacidad de identificar a los clientes que probablemente abandonen o cancelen la suscripción a sus servicios es una de las aplicaciones más valiosas del aprendizaje automático y el análisis predictivo, especialmente si todavía hay tiempo para evitar que se alejen de su marca. Con el uso de algoritmos y modelos de aprendizaje automático, puede identificar los segmentos de clientes con mayor riesgo de abandono y aprovechar la oportunidad para recuperarlos. A largo plazo, los resultados son de gran alcance. No solo reduce la pérdida de ingresos y reduce los costos de adquisición, sino que también puede descubrir puntos débiles que lo ayudan a trabajar para mejorar su CX general.
AI, aprendizaje automático, análisis predictivo y CDP
Considerado el "corazón palpitante de su pila de tecnología de marketing", el CDP correcto recopilará, unificará y segmentará sin problemas todos los datos que necesita para ejecutar con éxito campañas impulsadas por AI. Los CDP avanzados brindan a los especialistas en marketing acceso a análisis predictivos y tecnología de aprendizaje automático, lo que les permite aplicar modelos predictivos a sus datos para que puedan anticipar el comportamiento futuro y desencadenar la experiencia más relevante y personalizada para cada cliente individual.
Sitecore CDP
Sitecore CDP extrae valor de los datos de sus clientes y lo ayuda a impulsar experiencias excepcionales en todos los canales digitales. Las capacidades avanzadas del CDP le permiten predecir, probar y optimizar cada interacción con el cliente en cada producto y experiencia. El análisis predictivo y la AI informan las interacciones inteligentes, mientras que la tecnología de toma de decisiones permite tomar decisiones basadas en datos que crean el tipo de experiencias personalizadas que no solo impresionan a los clientes, sino que también aumentan la lealtad y la confianza.
Una fórmula para el éxito
Ya sea que utilice análisis predictivos para aumentar las ventas, realizar ventas cruzadas, reducir la rotación o generar recomendaciones de productos relevantes, puede estar seguro de que ha brindado a sus clientes las mejores opciones y experiencias posibles para impulsar la conversión y la lealtad a la marca.
¿Quieres saber más?
Sitecore CDP está ayudando a algunas de las marcas más conocidas del mundo a ofrecer experiencias que generen ingresos. Descúbrelo cómo el CDP aumenta la lealtad y la confianza de los clientes O dé los primeros pasos para obtener la aceptación de su organización leyendo nuestra guía para Construyendo un caso de negocio para un CDP.