La oferta perfecta, a la persona correcta, en el Black Friday

Rodrigo Arias, Domain Expert de Inteligencia de Clientes de SAS en México, Centroamérica, Colombia y El Caribe

El ‘Viernes negro’ o Black Friday se aplica el último viernes del mes de noviembre, pero algunas tiendas extienden las promociones hasta dos o tres días después para que coincida con el Cyber Monday, dada la oferta se prevé que las ofertas, rebajas y descuentos que se implementen el viernes 29 de noviembre se amplíen hasta el 2 de diciembre, sobre todo en las tiendas online.

El uso de herramientas de analítica avanzada permite a las organizaciones desplegar capacidades de “Customer Decisioning” para entregar a sus clientes una experiencia de consumo excepcional, gracias a una mayor relevancia en cada interacción, por ello las principales tiendas crean estrategias comerciales de cara a esta celebración con estas iniciativas se pretende dinamizar el comercio. En orden de importancia, noviembre cuando se celebra el Black Friday, se ha posicionado como el segundo mes de mayor ventas en el mercado dominicano, teniendo una participación que oscila entre el 7.4% y 9.6% del valor total de ventas en el año, de acuerdo a la Dirección General de Impuestos Internos (DGII).

En la actualidad, los clientes esperan una experiencia perfecta, altamente personalizada y relevante ya sea en línea, a través de una aplicación, un centro de llamadas o en persona y esperan que la información personal que ponen a disposición de las empresas sea utilizada en su beneficio.

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Para poder entregar los mensajes correctos y las recomendaciones personalizadas, las compañías enfrentan hoy el reto de tomar decisiones en tiempo real basándose en el contexto del cliente y sus interacciones. Estas decisiones cobran importancia no solo cuando el consumidor interactúa con algún canal comercial de la empresa, sino también cuando utilizan los productos y servicios.

La mayoría de las compañías utiliza múltiples tecnologías para diferentes circunstancias comerciales y canales; las cuales no se comunican entre sí, por lo que no centralizan la información y los datos completos del cliente, y eso se traduce en una mala experiencia para el usuario. Además, los puntos de decisión y los factores desencadenantes asociados a menudo se pierden por completo, lo que conduce a malos resultados.

Por ello, lo que se necesita es un enfoque que permita a las empresas concentrarse en brindar una experiencia de cliente superior, logrando relevancia y valor agregado en cada punto de contacto. Las organizaciones que tienen éxito en lograr esto obtienen una importante mejora en los ingresos, la satisfacción y la lealtad de los consumidores.

Cada paso en el Customer Journey implica tomar decisiones instantáneamente sobre el mensaje específico que resulte más efectivo, el contenido de la propuesta, el canal más adecuado, el color preferido o el precio ideal. Al resolver problemas sobre el uso del producto, costos y descuentos que varían dinámicamente, o resolver quejas o pagos, dichas decisiones se vuelven altamente valiosas e importantes para el cliente y la empresa.

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Un sistema de Customer Intelligence que busque perfeccionar la experiencia del usuario debe contar con capacidades para la combinación de datos en línea y fuera de línea, utilizar modelos analíticos y de aprendizaje automático (Machine Learning).

El procesamiento de la información debe realizarse de manera extremadamente rápida: una vez que el cliente inicia la interacción, las aplicaciones deberán enviar datos relevantes en tiempo real para la formulación de la “Next Best Offer”. El motor de analítica combinará reglas comerciales y datos personales para establecer la mejor propuesta posible mientras el consumidor aún está interesado e involucrado.

Las soluciones de tiempo real son capaces de capturar información de diferentes fuentes: transaccionales (terminales POS, cajeros electrónicos, páginas y apps, plataformas de eCommerce), CDR´s llamadas, navegación, minutos disponibles, datos disponibles, redes sociales, geolocalización, Internet de las Cosas, inventario de productos, entre otros para alimentar modelos analíticos que optimicen los procesos de marketing y toma de decisiones.

De esta forma, empresas globales del sector financiero ya cosechan los frutos de sus inversiones en analítica, y es cuestión de tiempo para que sea una práctica estándar que los clientes reciban ofertas totalmente adaptadas a su situación personal y a través de su canal preferido; el éxito de estas ofertas tendrá que ver -en gran medida- en que sean emitidas en el instante en que alguien muestra interés.

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Usando robustas soluciones de SAS, diferentes industrias han obtenido la infraestructura necesaria para mejorar la satisfacción de sus clientes mediante campañas de marketing contextual con Next Best Offer personalizados entregados inclusive en tiempo real, 60 milisegundos por diversos canales como SMS, push notifications, email, personalización en web y apps, recomendaciones para agentes del call center o ejecutivos de ventas en sucursales, entre otros.

El impacto positivo para estas empresas llega a través de considerables aumentos en los ingresos, un retorno de la inversión (para las soluciones de Customer Intelligence de SAS) en cuestión de pocos meses.

Sobre todo la capacidad de entregar la oferta perfecta, a la persona correcta, en el momento justo.

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