¿Cómo aprovechar el auténtico valor de la personalización en retail?

La personalización en retail puede tener un gran impacto en las ventas, llegando a suponer un aumento total de entre un 1 y un 2%, según datos de McKinsey. En este contexto, dunnhumby, líder en ciencia de datos de clientes, destaca la importancia creciente de la “personalización predictiva”: un proceso basado en los datos del cliente por el que los retailers pueden realizar predicciones sobre lo que los compradores querrán mañana basándose en cómo se comportan hoy. Estas predicciones pueden ayudar a diseñar promociones personalizadas para que los consumidores vean satisfechas sus necesidades específicas en el mismo momento que lo necesiten.

Además del impacto positivo que tiene en las ventas, el auténtico valor de la personalización predictiva va mucho más allá. Si bien es cierto que motivar a un consumidor a realizar una compra puede ser el objetivo más importante, la personalización predictiva también ayuda a los retailers a crear experiencias de compra mejoradas que logren a su vez aumentar la satisfacción y la fidelización a largo plazo.

Creando mejores experiencias para el consumidor

La personalización predictiva gana importancia en el contexto actual en el que los retailers de alimentación luchan por diferenciarse de sus competidores.

“En el caso de España la necesidad de diferenciarse es especialmente relevante, tal y como observábamos en nuestro Barómetro de preferencia del retail (RPI) en 2021, que ponía de manifiesto que el precio no es un factor diferencial para determinar la preferencia del cliente, ya que éste ya da por hecho los precios bajos. Sin embargo, los retailers tienen la oportunidad de diferenciar su propuesta a través de promociones personalizadas que sean verdaderamente relevantes para sus clientes, un recurso totalmente infrautilizado en el mercado español”, explica Raphaël Hetier, director regional de ventas de dunnhumby en España.

La personalización predictiva permite a los retailers enviar promociones únicas, personalizadas y de gran relevancia para sus clientes, a través de su canal preferido, en lugar de dirigirse a ellos con ofertas genéricas

Esto tiene implicaciones respecto al eterno problema de la percepción de precios. Cuando los retailers usan únicamente ofertas genéricas para todo el mercado, la única forma viable de mejorar la percepción de precios es aplicar importantes descuentos en toda la tienda. Gracias a la personalización predictiva, pueden evolucionar hacia un modelo en el que la percepción de precios puede adaptarse a medida de cada uno de los clientes.

Por lo tanto, la personalización predictiva puede ayudar a los retailers a facilitar las compras, maximizar la efectividad de sus promociones e incrementar la percepción de precios. Pero, ¿cómo podemos saber si se está logrando?

Midiendo la personalización predictiva

La métrica crítica para cualquier programa de personalización es la incrementalidad. Sean cuales sean los KPIs del retailer, necesita poder comprobar que las acciones que llevó a cabo provocaron que el consumidor respondiera de una forma que no hubiera logrado sin esas acciones.

En cuanto a indicadores de resultados, las ventas pueden ser una gran muestra de ello y se pueden subdividir en múltiples categorías que ayuden a entender el verdadero valor de la personalización predictiva.

Por otro lado, es fundamental observar los cambios en el comportamiento. Por ejemplo, si vemos que un programa de personalización supuso un aumento de un 15% en las ventas, pero su efectividad se limitó a una zona del país, esto podría deberse a que esa campaña no tuvo impacto en los consumidores más sensibles a precio. Esto quiere decir que, además de realizar un seguimiento de las cifras también es importante entender qué clientes están respondiendo y por qué, ya que así los retailers pueden empezar a afinar sus modelos de personalización.

Cuanto más conozcan los retailers qué tipos de personalización funcionan en función del tipo de cliente, más efectivas serán sus estrategias de promoción. Por ejemplo, podría resultar que un cliente se sienta más atraído por ofertas en categorías de productos adaptados a su estilo de vida (saludable, familias jóvenes, etc) o que respondiera mejora un determinado nivel de descuento. Esto puede proporcionar insights muy valiosos para los equipos de marketing, además de ayudar a que la IA y los modelos de machine learning aprendan qué técnicas funcionan mejor para clientes individuales.

La personalización predictiva puede ayudar en muchos aspectos a los retailers a mejorar en la evaluación del éxito de los programas de customer engagement. En lugar de basarse en KPIs arbitrarios, como tasas de apertura de emails o canjeo de cupones, podrán centrarse en métricas mucho más relevantes que reflejen un abanico más amplio de comportamientos.

Logrando el equilibrio

Cualquier retailer que ponga en marcha este tipo de programas querrá asegurarse de que mantiene el control sobre los mecanismos promocionales. Aquí es donde entran en juego las reglas.

“La personalización predictiva tiene que ser un esfuerzo de toda la compañía. Los equipos comerciales tienen que implicarse desde el principio, no solo para obtener y gestionar ofertas de los proveedores, sino para ayudar a fijar las reglas sobre las que el programa operará. Esto puede ir desde fijar el máximo descuento que un retailer puede ofrecer dentro de una categoría hasta el número de incentivos que un cliente puede recibir en un periodo determinado de tiempo. Por supuesto, todo esto debe basarse en la ciencia de datos”, continúa Raphaël Hetier. Aquí uno de los principales problemas es encontrar el equilibrio. Las reglas del negocio son muy importantes, pero si se aplican de forma muy rígida también podrían limitar mucho los programas de personalización de un retailer.

Un buen ejemplo de ello son las reglas aplicadas a la fidelización. Es fácil pensar que un cliente fidelizado es el que más va a gastar en un retailer, pero no siempre es el caso: una familia de cinco miembros puede gastar más que un hogar unipersonal, aunque ese individuo podría gastar el 80% de su presupuesto en ese retailer.

La personalización predictiva es muy útil a la hora de señalar las diferencias entre esos ejemplos para que los retailers no se arriesguen a que los mejores clientes se les escapen entre los dedos. Para ello es fundamental asegurarse de que las reglas no les dejen fuera.

En definitiva, obtener el máximo beneficio de la personalización predictiva es mucho más que disponer de los mecanismos y reglas correctas. También depende de la disponibilidad del retailer para ser flexible y permitir que los datos hagan su trabajo y den forma a la mejor experiencia posible para cada cliente.