Inteligencia artificial CRM y plataformas de datosComercio electrónico y venta minorista

Aplicación de inteligencia artificial para crear el perfil de compra perfecto y ofrecer experiencias personalizadas

Las empresas buscan constantemente formas de mejorar tanto la eficiencia como la eficacia de sus operaciones. Y esto solo se convertirá en un enfoque más importante a medida que continuamos navegando por el complejo y volátil clima comercial afectado por el COVID.

Afortunadamente, el comercio electrónico está prosperando. A diferencia del comercio minorista físico, que se ha visto significativamente afectado por las restricciones pandémicas, las ventas en línea han aumentado.

Durante la temporada festiva de 2020, que suele ser el período de compras más activo de cada año, las ventas en línea del Reino Unido aumentaron un 44.8% y casi la mitad (47.8%) de todas las ventas minoristas se realizaron a través de medios remotos.

Monito de ventas minoristas de BRC-KPMG

Con un cambio digital permanente en el horizonte, o al menos uno que verá a las empresas adoptar un enfoque omnicanal para beneficiarse de lo mejor de ambos mundos, más buscarán formas de optimizar lo que pueden ser prácticas desconocidas para los nuevos negocios digitales, como así como para reducir la carga de trabajo más grande.

La IA ya ofrece soluciones para estos puntos débiles. A través de sus oportunidades de recopilación de datos y opciones de automatización, existe la capacidad de reducir las tareas administrativas y los recursos desperdiciados, lo que ahorra tiempo y dinero a las empresas y, como resultado, crea una mejor experiencia para el cliente.

Pero en 2021, hay razones para dar un paso más. Ahora que somos conscientes de los beneficios de la IA y podemos estar seguros de que llegó para quedarse, las empresas deberían ver muchos menos riesgos involucrados con un enfoque integrado.

Al utilizar la tecnología y los datos disponibles para crear mejores perfiles de compra, las empresas pueden utilizar realmente el poder y la capacidad de la IA en su beneficio.

Mejor comprensión de sus clientes

La IA es conocida por su capacidad para recopilar datos con el fin de demostrar y predecir las tendencias del mercado y de los clientes mediante el análisis de los comportamientos de compra, así como de las influencias en los entornos micro y macro.

El resultado es una imagen holística de su mercado que luego puede informar las decisiones comerciales. Pero a medida que avanza, la calidad y el uso de los datos que puede recopilar y analizar ha avanzado a pasos agigantados.

Hoy, y en el futuro, los datos y la información se pueden utilizar para generar una comprensión detallada y precisa de cada cliente individual, en lugar de los segmentos de consumidores generales. Por ejemplo, a través de la recopilación y aceptación de datos de cookies cuando un cliente visita su sitio web, puede comenzar a crear sus perfiles, incluidos los intereses del producto y las preferencias de navegación.

Con esta información almacenada de forma segura en sus registros, puede adaptar el contenido cuando vuelven a visitar una página para crear una experiencia más personal y favorable. Y si está de acuerdo en su política, incluso puede utilizar esta información para personalizar anuncios y comunicaciones específicas.  

Ahora, hay diferentes puntos de vista sobre la ética de esta práctica. Aunque, con las regulaciones más estrictas y las medidas de cumplimiento, el control de la recopilación de datos permanece en manos de los consumidores. Para aquellos que aceptan, es responsabilidad del minorista, y en su mejor interés, que lo utilicen con sensatez.

Normalmente, un consumidor querrá que se recuerden sus preferencias de navegación. Hace que la experiencia de compra sea más conveniente y les ahorra tiempo al restablecer y volver a filtrar las opciones. De hecho:

El 90% de los consumidores están dispuestos a compartir información de comportamiento personal con las marcas para una experiencia más sencilla. Por lo tanto, una marca que sea capaz de hacer esto será vista de manera mucho más favorable, fomentando las visitas y las compras repetidas.

Forrester y RetailMeNot

Sin embargo, lo que no quieren es que las marcas abusen del conocimiento que poseen enviándoles spam con comunicaciones interminables y anuncios reorientados. De hecho, estos pueden dañar la reputación de la marca, en lugar de ofrecerle favores.

Pero los datos que recopila pueden ayudarlo a predecir eso también. Puede descubrir a qué tipo de anuncios responde mejor cada cliente, e incluso detallar la hora a la que se respondió, de qué forma, en qué dispositivo o canal, durante cuánto tiempo y si de hecho fomentó un clic o conversión.

Esta información es invaluable para crear perfiles de compra. Con él, puede crear campañas y ofertas más exitosas, ya que está dando a sus clientes exactamente lo que quieren.

Y mientras que en el pasado, los perfiles individuales tendían a agruparse en segmentos por similitudes, las capacidades de automatización de los sistemas integrados de inteligencia artificial significan que cada consumidor individual puede tener una experiencia personal y personalizada.

El éxito y los resultados de ventas hablan por sí mismos. El contenido personalizado ya recibe mejores tasas de participación que las alternativas más generales:

Los correos electrónicos personalizados pueden lograr un aumento de hasta un 55% en las tasas de apertura. 

Deloitte

Y

El 91% de los consumidores tienen más probabilidades de comprar con marcas que brindan ofertas y recomendaciones relevantes.

Encuesta de Accenture Pulse

Ahora, solo piense en cuánto más exitosas pueden ser estas actividades si llevamos la focalización un paso más allá e informamos nuestras decisiones con la información que hemos recopilado a través de los avances de la inteligencia artificial, para crear perfiles de compra detallados y precisos.

Personalmente, creo que es una oportunidad que no se puede perder.

Nate Burke

Nate Burke fundó Diginius en 2011. Es conocido como uno de los pioneros y emprendedores del comercio electrónico. Lanzó su primer negocio en Internet en 1997 y es dos veces nominado como Emprendedor del Año por Ernst & Young. Tiene una licenciatura en Ciencias de la Computación y un MBA de la Universidad de Alabama.

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