El nuevo comercio: de la recomendación a la personalización

Los minoristas en línea, incluidos los muy grandes, intentan utilizar el clásico método de la recomendación para anunciar gangas o existencias restantes y así dar en la diana más por casualidad.

Se dispone de suficientes datos sobre los clientes para poder dirigirse al comprador potencial de forma muy específica. Las tiendas online disponen de los datos más interesantes sobre los clientes y su comportamiento como usuarios. Los operadores solo tienen que aprender a interpretarlos de forma significativa.

Los que pueden hacer esto pueden ofrecer lo correcto. Un escenario para una experiencia de compra personalizada se parece a este: Al apasionado aficionado al fútbol no se le muestra ni una bocina ni maquillaje en un Mundial, sino la parrilla de gas que lleva tiempo viendo.

La tienda ideal también reconoce que el aficionado al fútbol es seguidor de la selección italiana y, por tanto, ofrece un fondo en verde-blanco-rojo en lugar de negro-rojo-oro. Y si la tienda es realmente inteligente, sabe si los italianos participan en el Mundial y puede ofrecer su producto como premio de consolación. Lo que los minoristas deben saber para beneficiarse de los datos:

Comprobación 1: ¿Quién visita la tienda?

Sólo cuando está claro quiénes son los visitantes puede la recomendación convertirse en personalización. Lo que está legalmente permitido está regulado por el GDPR. En primer lugar, a un dispositivo se le asigna un ID, una cookie o similar. Deben integrarse varios sistemas, como SAP o el CRM, y crearse un vínculo.

¿En qué sistema tiene cada número la persona que está en ese momento en la tienda? Si se dispone del opt-in, los identificadores se sincronizan en los distintos sistemas para poder utilizar al final la mayor cantidad posible de datos del cliente.

Comprobación 2: ¿Conocimientos sobre una persona?

La tienda registra cada clic de un cliente mediante seguimiento. Esto debe ocurrir casi en tiempo real y sincronizarse entre dispositivos. Así se crea un perfil digital de cada visitante (edad, sexo, lugar de residencia, etc.). A continuación, se hace una oferta personalizada.

Si se trata de un vale, se almacena en el perfil digital y se establece el puente con SAP o CRM. Esto también funciona fuera de línea. Si el cliente compra en la sucursal con una tarjeta de cliente, los datos se sincronizan en los sistemas para que no haya solapamiento de la oferta.

Comprobación 3: ¿Generar más ventas?

En primer lugar, es posible calcular sobre la base de simples estadísticas cuál podría ser la próxima necesidad del cliente, por ejemplo, a través de los productos sobre los que se ha hecho clic o que se han comprado o estaban en la cesta de la compra.

Cuanto más limpios son los datos, mayor es el porcentaje de aciertos. Si relaciono estos números puros con el perfil digital del cliente, la probabilidad estadística de satisfacer la necesidad aumenta entre un 40 y un 50 por ciento.

Proporcionar datos limpios es la base y el deber de todo operador. Con las redes neuronales y el aprendizaje profundo, esto se convierte en IA. Una red neuronal hace una predicción basada en datos y decide en consecuencia.

Aprende continuamente y se abstrae. Los resultados de las pruebas A/B con emailings muestran que las tasas de clics con recomendaciones de aprendizaje profundo -una combinación de perfil en tiempo real más aprendizaje profundo más datos de clics- conducen a un 20 % más de ventas. Los proveedores de tecnología especializada ya ofrecen las soluciones correspondientes y están preparando el mercado.

La actual tendencia a la personalización ha abierto la carrera hacia los productos a medida. El producto personalizado dista mucho de ser un estándar.

Sin embargo, muchas tiendas ya están atendiendo a la nueva individualidad: myboshi.net ofrece el gorro de ganchillo autoconfigurado en la tienda online, y en protiq.com se puede crear la impresión en 3D completamente individual del objeto favorito. En el comercio minorista en línea se está produciendo el cambio de la "talla única" a los productos personalizados.