marketing predictivo

El marketing predictivo: nuevo reto del e-merchandising

Los avances considerables en materia de inteligencia artificial han permitido la creación de algoritmos predictivos que van a revolucionar la forma de optimizar una página web de e-commerce, sobre todo en lo que respecta el e-merchandising.


El marketing predictivo va más allá de la «simple» personalización. Si bien se trata aún de presentar «el producto correcto, en el momento correcto, al cliente correcto, en el sitio correcto y con la información correcta» (Charles Kepner), la búsqueda de la pertinencia se basa actualmente en soluciones cada vez más potentes, que se centran en los Smart Data y el machine learning.

El objetivo es pues proponer una experiencia única a cada visitante a partir de lo que sabemos de él, de su comportamiento y de sus preferencias. El marketing predictivo combina y explota sus datos para anticipar la intención del cliente, lo cual permite ofrecerle recomendaciones y un recorrido únicos, aumentando así considerablemente las ventas.

En este contexto, el e-merchandising predictivo consistirá en tener en cuenta estos datos para personalizar la búsqueda, las ofertas, los filtros y facetas disponibles, e incluso la forma en que se calculará el ranking de productos y la visualización de las categorías.

¿De qué manera impacta el marketing predictivo en el recorrido del visitante?

Los datos predictivos y la inteligencia artificial puestas al servicio del marketing permiten utilizar datos pasados en tiempo real para cada cliente, sea cual sea el canal que utilice, con el objetivo de ajustar su navegación en función de variables propias (acciones, preferencias, datos relacionados con el comportamiento, etc.).

  • Se multiplican las posibilidades de búsqueda predictiva

El marketing predictivo es un verdadero aliado del e-merchandising, ya que permite optimizar considerablemente las funciones de búsqueda, y en particular la utilización del motor interno de búsqueda. Las soluciones analíticas y predictivas avanzadas permiten también mejorar considerablemente las funciones de autocompletar y autosugerir  con el objetivo que inmediatamente se sugieran al internauta los resultados más pertinentes y se vayan precisando durante la elección de palabras de su búsqueda.

Marketing Prédictif Autocompletion

Existen también formas de searchandising (=el arte de empujar de forma inteligente los productos correctos dentro del embudo de compra) más exitosas. En el ejemplo siguiente, los productos se presentan al internauta antes incluso que este valide su búsqueda haciendo clic en la lupa. El objetivo es facilitar todo lo posible la búsqueda del visitante. El motor de búsqueda se convierte entonces en una «fuerza de propuesta».

suggestions online merchandising

Es necesario saber que no existe un modelo estándar de función de autocompletar, sino que esta función debe configurarse según el sector de actividad, los productos y el comportamiento de cada cliente.

En algunos casos, algunos atributos como los colores o las marcas serán pertinentes; en otros casos, se desviarán completamente de las expectativas y de los perfiles de los clientes, y deberán basarse en otros criterios (número de modelo, etc.)

  • Una visualización dinámica y personalizada de los filtros y de las facetas

Otro punto fundamental en el e-merchandising es la optimización de la navegación y del acceso a los productos, en particular a través de un sistema de filtros avanzados. El marketing predictivo permite y permitirá proponer al internauta criterios de elección que le correspondan personalmente, antes que tener acceso a la totalidad de las opciones propuestas por defecto.

filters online merchandisingEsta visualización dinámica aumentará el grado de pertinencia del recorrido iniciado y optimizará el índice de conversión.

  • Una gestión mejorada de las personalizaciones y las recomendaciones

En cerca del 75 % de los casos que se dan hoy en día, la segmentación por «audiencia similar» funciona mejor que la personalización individual forzada. Esto se debe fundamentalmente al hecho de que en muchos casos las búsquedas pasadas no son pertinentes en D+30. Efectivamente, una persona que busca camisetas blancas básicas puede sentirse también tentada con comprar zapatos de piel, etc.

El marketing predictivo permitirá crear un perfil verdadero de cada usuario para ir más allá de los límites actuales.

Pongamos un ejemplo de una búsqueda de viajes. Una página web que utiliza un motores de búsqueda de hoteles tiene muchas ventajas al utilizar el marketing predictivo y proponer a los internautas ofertas personalizadas. Esta página web de hoteles ha recopilado un máximo de informaciones sobre ti, y sabe que habitualmente tus compras son de hoteles de grandes cadenas que reservas a través de tus millas de viajes profesionales, pero también hoteles boutique con encanto, etc. Gracias a estas informaciones, cada vez que navegues por la página web, se te propondrá una mezcla de los dos estilos.

Este principio de recomendación es el mismo para la mayoría de tiendas e-commerce: la personalización irá mucho más lejos que un registro de búsquedas en el instante T.

  • El fin de un modelo único para los artículos «más populares»

Como seguramente ya sabes, los artículos presentados en primer lugar acostumbran a ser los que tienen más pedidos. Esto implica también que los artículos más populares… ¡serán los que acabarán quedándose en primer lugar!

Y es en esta circunstancia cuando el marketing predictivo viene de nuevo al rescate del e-merchandising ofreciendo más detalle en la elección de los productos elegidos por ser los «más populares», tomando en cuenta criterios que se corresponden más al perfil del comprador potencial o de su segmento en general: según un periodo concreto, según la métrica que cuenta más, los filtros aplicados para obtener la venta, el histórico del visitante en la página web, los atributos de los productos, etc.

Cada uno de los parámetros retenidos debe influenciar en la visualización de la lista propuesta al cliente potencial.

  • Ofertas y sugerencias de upsell y de cross-sell realmente pertinentes

Pongamos el caso de un cliente que desea comprar una cámara de fotos digital Gracias a los datos recopilados en su perfil y las capacidades de inteligencia predictiva, podremos automáticamente proponerle accesorios complementarios (bolsa, tarjeta de memoria) por correo electrónico o dentro de la ficha de producto que consulte.

Pero esto va mucho más lejos de una simple recomendación vinculada tal como la conocemos hoy en día, ya que debes poder basarte en el modelo exacto que él ha comprado, y en sus búsquedas de filtros realizadas con anterioridad, para proponerle los accesorios que se corresponden a su marca favorita o compatibles, dentro de su presupuesto o disponibles en una cierta zona geográfica, etc.

¡Esto que suena a un futuro lejano ya existe!

Las soluciones de optimización del e-merchandising y de algoritmos inteligentes están perfectamente implantadas en el mercado actual y deberían tener un papel cada vez más importante en los próximos meses y años.

Para beneficiarse de un análisis completo y preciso de la experiencia del cliente (customer journey), recomendamos encarecidamente vincular tu mix de producto (e-merchandising) con tu mix de marketing (atribución). Los datos recopilados permitirán adaptar tu oferta de producto a las características intrínsecas del internauta, lo cual favorecerá su compromiso.

¿Y tú, ya utilizas el marketing predictivo para tu página web de e-commerce? Comparte tu experiencia dejando un comentario a continuación.

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