Usualmente cuando llega un cliente nuevo a WoowUp, la tasa de apertura de sus campañas de email marketing ronda el 15%. ¿Te has puesto a pensar alguna vez en lo que significa esto? Imagínate acercarte a hablarle a 10 personas y que 8 o 9 de ellas te rechacen. Eso significa una tasa de apertura del 15%. Piensa en la frustración que debe tener entonces un profesional de marketing, que ha estudiado toda su vida para lograr llegar a sus clientes de manera efectiva, cuando ve que el 85% le voltea la cara.
Pero ¿Por qué pasa esto? ¿Por qué alguien que inicialmente se mostró interesado en nuestra marca decide, de un día para el otro, dejar de leerte o desuscribirse? La respuesta más factible está en la singularidad: tú le estás enviando a todos tus clientes el mismo mensaje cuando cada uno de ellos es distinto y cada uno tiene intereses particulares. Imagínate que vendes alimentos para mascotas y a todos le mandas una muy buena oferta que tienes en alimentos para gatos . Ten certeza que para los clientes que tienen perro, ese mensaje no solo no les interesa sino que es una molestia.
A pesar de que el profesional de marketing sabe esto, en la práctica a todos los clientes de la base de datos se les termina enviando el mismo html con el mismo mensaje recomendándoles los mismos productos. Y es lógico que así suceda: es un tipo de desafío tener unos pocos clientes a los cuales segmentarles manualmente un mensaje y otro muy distinto tener miles, en cuyo caso personalizar el mensaje para cada uno resultaría imposible, salvo que utilices una tecnología que lo automatice.
La tecnología de automatización y personalización te permite recomendarle a cada uno de tus clientes productos que le sirvan y que resulten relevantes para él en el momento que los esté necesitando. Si vendes variedades de café, por ejemplo, no sería lo mismo enviarle a un cliente una oferta con tus 50 variedades una vez por semana, que enviarle la opción que le gusta cuando está por terminarse el último paquete que compró. La personalización te ayuda a pasar de ser alguien que necesita vender a alguien que va a ayudar a sus clientes con una necesidad. Y funciona en automático: no tienes que crear una versión especial para cada uno de tus clientes, es la tecnología la que se ocupa de personalizar cada pieza de mail o HTML.
Hay distintos modelos de personalización automatizada que la tecnología te ofrece para que puedas utilizar y combinar. Aquí te los contamos:
Collaborative filtering (mejor conocido como "el algoritmo de Amazon")
Este algoritmo fue popularizado por plataformas como Netflix o Amazon y consiste en un sistema que recorre la base de datos con las ventas de tus clientes y saca patrones de afinidad. Si has usado Netflix o Amazon conoces su efectividad al recomendarte productos o películas y series.
Categorías afines
Otra alternativa de recomendación es ofrecerle a tus clientes categorías afines a sus gustos, en lugar de un producto particular. Por ejemplo, si tu cliente se acaba de comprar una notebook, podrías aprovechar para recomendarle adquirir una funda o un mouse. En estos casos no le recomendarías un producto concreto, sino una categoría que él mismo podría explorar de estar interesado.
Best sellers
Una estrategia que también resulta muy efectiva es mostrarle a tus clientes cuáles son los productos más vendidos en una o varias categorías puntuales. Volviendo al ejemplo de la notebook, si tu cliente acaba de comprarla podrías ofrecerle los accesorios más vendidos para esa categoría, generando una oportunidad de realizar cross-selling.
Colecciones
La recomendación de productos por colección es otra alternativa exitosa para hacer cross-selling: defines un grupo de productos, y cuando tu cliente adquiere uno de ellos le recomiendas los demás. Por ejemplo, si tu cliente se compró una camisa puedes recomendarle los productos que complementan el look (jean, zapatos, sweater).
Ofertas
Con esta alternativa, puedes priorizar la recomendación de productos en base a los que se encuentran en un catálogo de ofertas. Sabes qué productos le interesan a tus clientes, y con esa información le ofreces los que tengan un descuento para que pueda aprovecharlo.
Productos recurrentes
En este caso, el sistema detecta clientes con patrones de recompra de ciertos productos y les sugiere volver a comprarlos antes de que el producto se les acabe. Este es el ejemplo del café que mencioné más arriba: antes de que se terminen tus granos de café, el sistema te recordará que compres nuevos.
Cuando el contenido es relevante para tus clientes, los resultados naturalmente son mejores. Al trabajar con recomendaciones dinámicas en las campañas de cross-selling y up-selling, nuestros clientes logran su objetivo de aumentar la tasa de apertura, conversión, respuesta y recompra. Sabemos que todo profesional de marketing es un estratega que sabe lo que tiene que hacer para atraer a sus clientes.
La tecnología de personalización cumple el sueño de todo marketinero:
poder hablarle a cada uno de sus clientes de lo que realmente les interesa.
