¿Cuántas veces navegando por el eCommerce de tu marca de moda favorita te has encontrado con una selección de productos pensados sólo para ti?
Seguro que muchas: sí, porque la personalización de la experiencia de navegación y compra en un eCommerce pasa principalmente por la activación de recomendaciones dinámicas de productos.
Mostrar a los clientes y clientes potenciales productos que se ajusten a sus necesidades, intereses y expectativas es, de hecho, clave para aumentar las ventas de la tienda mediante el uso de estrategias dinámicas de venta ascendente y venta cruzada.
Si en el primer caso, el objetivo es estimular al cliente potencial a gastar más en el producto que busca proponiéndole alternativas a un precio tendencialmente más elevado, en el segundo caso, se eleva el valor de la cesta de la compra proponiéndole productos relacionados con el expuesto o elegido.Automatización del marketing para el comercio electrónico de moda: ¡Amazon docet!
Si la funcionalidad de recomendaciones dinámicas de productos es, sin lugar a dudas, la más utilizada en una estrategia de automatización de marketing para eCommerce de moda y personalización web, la razón es sin duda su eficacia a la hora de aumentar las ventas y enriquecer la experiencia de navegación y compra de los usuarios.
No en vano, Amazon ha declarado que el 35% de su facturación procede de algoritmos de recomendación, y cómo, de media, éstos consiguen aumentar la facturación un 12%, con picos del 30% en algunos casos.
De la página de inicio a la página de productos, de la página de categorías a la página del carrito de la compra: cada sección del comercio electrónico puede personalizarse con recomendaciones dinámicas de productos.
¿Los objetivos?
- Aumentar los beneficios: este es el objetivo último de cualquier estrategia de marketing, es decir, aumentar el ROI.
- Fidelización del cliente: si podemos resolver un problema o una necesidad del cliente, nos ganamos su confianza.
- Aumentar el valor del recibo medio: realizar una primera venta ya es un gran paso, después de haber establecido un contacto inicial con el cliente, por qué no intentar aumentar el volumen de la venta.
- Incrementar el CLV: teniendo en cuenta la dificultad de retener a los clientes y aumentar la oferta, en algunos casos merece la pena dirigirse a los clientes existentes y estimularles para que realicen una segunda compra. Esto significa ampliar el ciclo de vida del cliente y crear así más oportunidades para una nueva conversión. Si un cliente percibe que seguimos cuidando de él y le hacemos ofertas personalizadas, se fidelizará más fácilmente.
Recomendaciones de productos para el comercio electrónico de moda: sí, pero ¿cuáles?
Conocemos bien la eficacia de las recomendaciones de productos y su valor dentro de una estrategia eficaz de automatización del marketing para eCommerce de moda, pero en la fase de implementación, debemos considerar cuáles y cómo utilizarlas.
De hecho, existen diferentes tipos de recomendación de productos que varían en función del tipo de algoritmo que utilizan.
Analicemos los principales:
- recomendación de tendencias: los productos más populares del catálogo se muestran por clic y vista;
- recomendación personal: el usuario tiene la oportunidad de ver productos seleccionados en función de su historial de navegación reciente dentro del sitio;
- recomendación personalizada de tendencias: en este caso, el algoritmo propone productos mezclando los dos anteriores, es decir, sugiriendo productos del historial de navegación del usuario pero más populares por clics y visualizaciones;
- recomendación del historial de navegación: en este caso, se muestran productos a partir de los que el usuario ha visto;
- recomendación personalizada por ventas: el algoritmo permite mostrar productos sugeridos a partir de los que el usuario ha comprado recientemente;
- recomendación de la cesta de la compra: con este tipo, se muestran productos recomendados a partir de los que el usuario ha colocado en la cesta de la compra;
- recomendación de remarketing: se muestran productos que el usuario ha visto en los últimos días pero no ha comprado.
Estos son sólo los tipos principales: se pueden personalizar aún más y filtrar los productos mostrados en función del segmento del usuario (por ejemplo, umbrales de gasto, categorías preferidas, tamaño usado).
El potencial de una función como las recomendaciones de productos es realmente enorme si se explota bien y responde a una estrategia bien planificada: como con cualquier actividad de automatización del marketing, el consejo es obviamente utilizarla con prudencia para evitar efectos de sobreautomatización que podrían molestar al usuario.
