¿Qué viene después?” Es una pregunta que la mayoría de los expertos en Marketing se hacen todos los días. Algunos basan sus respuestas en la experiencia en engagement marketing, mientras que otros parten del instinto.

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Sin embargo, hoy vemos una nueva generación de profesionales del marketing cuyas decisiones parten de la evidencia, gracias a las nuevas tecnologías y a las empresas de análisis prescriptivo, que ayudan a dar sentido a los datos aparentemente aleatorios.

En la industria de la moda, cada vez más competitiva, donde poco se puede dejar al azar y la planificación es fundamental, el curso de acción para cada comprador debe decidirse en una fracción de segundo para capitalizar los micro-momentos.

Si bien las herramientas de análisis predictivo te ofrecen una visión de lo que se avecina, los modelos de análisis prescriptivo te indican exactamente qué se debe hacer para aprovechar al máximo la situación, explotando los beneficios del engagement marketing.

 

Goliat en la habitación

El Machine Learning ha llevado la toma de decisiones en los departamentos de marketing al siguiente nivel. Las predicciones y las recomendaciones se realizan al combinar el perfil del cliente con los atributos del producto. Esto resulta fácil de hacer con un puñado de productos, pero prácticamente imposible de administrar cuando los segmentos de clientes y las categorías de artículos se multiplican.

En la moda, por ejemplo, una compra va mucho más allá de los atributos básicos:

  • Color
  • Tamaño
  • Tejido
  • Diseño
  • Precio.

Mantener los atributos básicos como “camiseta, azul, grande, polo” no va a cerrar la venta; Hay cientos de sutilezas de cada artículo que deben tenerse en cuenta, como:

  • Ubicación del logotipo.
  • Longitud de la manga.
  • Textura de los botones.

Son características pueden facilitar o romper la venta para los clientes más exigentes de la actualidad. Y, si bien se trata de atributos obvios para un consumidor en el momento de la compra, no lo son tanto para el analista de marketing, que tiene extremadamente difícil acertar.

Conducir el compromiso del cliente con inteligencia artificial

Dado el número cada vez mayor de atributos, la mejor manera de dirigir los datos analíticos con inteligencia artificial es descifrar los datos en información útil. Los grandes retailers pueden predecir qué es probable que compren los clientes y luego prescribir la ruta más eficiente para cerrar la venta. Es la base del engagement marketing.

El año pasado, ASOS, retailer de moda inglés, anunció una mejora significativa en la predicción del Valor de vida útil del cliente (CLTV) en la comercialización a través del uso de inteligencia artificial. El minorista creó un modelo que:

  1. Clasifica a un cliente determinado como valioso.
  2. Evalúa variables como la información demográfica, el historial de compras, el historial de devoluciones y los registros de sesión de aplicaciones y web.
  3. Determina su valor, en una escala determinada en función de esas variables.

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Previendo patrones en los datos

La razón principal para usar inteligencia artificial es su capacidad inherente para impulsar el engagement marketing al facilitar la obtención de una comprensión más profunda de:

  • El contexto.
  • Las preferencias del cliente.
  • La manera en que éste toma las decisiones de compra.

Los análisis dirigidos por inteligencia artificial permiten a los retailers profundizar en los datos de los consumidores, automatizando las recomendaciones para sus clientes y proporcionándoles información relevante y significativa. El “Ciclo Hype de Gartner para tecnologías de venta al por menor, 2018” menciona a asesores expertos cognitivos (CEA) como una tecnología con alto beneficio, con el potencial de mejorar el compromiso del cliente al hacer recomendaciones y ayudar en la toma de decisiones.

Fundamentalmente, este as bajo la manga de los retailers puede generar lealtad en los clientes al ayudarles a encontrar lo que desean rápidamente, a través de una comprensión integral de sus preferencias.

Potenciar los resultados del engagement marketing con análisis predictivo

Al pronosticar con precisión el producto que es probable que se compre y el tipo de promoción que atraerá a un cliente determinado, los minoristas pueden impactar de una manera más eficaz en la lealtad del cliente e impulsar las ventas.

Los sistemas efectivos de la “próxima mejor oferta”, (Next Best Sell), dependen en gran medida de la inteligencia artificial y los análisis avanzados y pueden impulsar la personalización a escala, multiplicando así los efectos positivos del engagement marketing.Para obtener más información sobre cómo puedes mejorar el engagement de tus clientes utilizando modelos de análisis prescriptivos, descargue nuestra guía para impulsar las mejores acciones en el sector Retail.

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