La fidelidad del cliente es algo de vital importancia para el sector del retail donde las interacciones digitales tienen un peso cada vez mayor y la competencia está a tan solo un clic de distancia.
Aunque tradicionalmente se ha considerado que la lealtad del cliente va ligada a los programas de fidelización, estos planteamientos no siempre resultan eficaces a la hora de aumentar su fidelidad o evitar que acuda a otra marca.
Cuando en las encuestas se pregunta a los clientes qué factores influyen en su fidelidad a una determinada marca, acostumbran a dar una mayor importancia a aspectos como el servicio al cliente o la calidad de los productos que a la existencia de un programa de fidelización.
Si un consumidor ha tenido una mala experiencia de atención al cliente o se ve obligado a devolver un producto por su mala calidad, no cabe duda de que estará menos dispuesto a volver a comprar en ese retailer. Sin embargo, existen otros factores que influyen en la fidelización y los expertos del retail destacan uno en particular: la confianza que los consumidores depositan en una marca.
Según un estudio realizado por la ESCP Europe Business School, la principal ventaja de la confianza es la fidelidad del cliente, que a su vez se traduce en una «relación a más largo plazo, una mayor cuota de cartera o share of wallet y un mayor nivel de promoción por el boca a boca».
Esta última cuestión cobra especial relevancia en una época en que las decisiones de compra se ven influidas en gran medida por las redes sociales y las reseñas online, ya que es mucho más probable que los consumidores confíen en las opiniones y recomendaciones de otros consumidores, en particular de aquellos con los que comparten gustos e intereses.
Everis ha incorporado el concepto de grupos afines y la idea de la recomendación de pares en Capiolty Loyal, una solución que ayuda a los retailers no solo a aumentar el tamaño del carrito de la compra, sino a incrementar el compromiso y la afinidad con la marca mediante recomendaciones de Next Best Action (NBA) totalmente personalizadas, basadas en técnicas de microsegmentación, IA y modelos predictivos.
La solución de NBA agrupa a clientes con un nivel de fidelidad y unos gustos similares, y posteriormente analiza sus hábitos de compra. Tomando como base ese análisis, recomienda productos que un cliente en concreto no ha comprado antes pero que probablemente sean de su interés, en función de las adquisiciones de otras personas con unos hábitos de compra similares y un mayor nivel de fidelización.
Estas recomendaciones se envían posteriormente a los clientes objetivo en campañas de marketing «One to One», de forma directa en el punto de venta o mediante canales digitales.
Una cadena española ha aplicado esta solución de NBA para microsegmentar por tienda su base de clientes en 80 «microgrupos» diferentes que reúnen a compradores con un nivel de fidelidad, unas preferencias alimentarias y unos hábitos de consumo similares. El retailer quiso clasificar a sus clientes en cinco grupos diferenciados por su comportamiento de compra : consumidores sensibles al precio, compradores que adquirían productos de Comercio Justo, compradores que buscaban productos saludables, clientes especialmente preocupados por el medio ambiente y, por último, compradores que no demostraban preferencias claras.
Los compradores se segmentaron además según sus preferencias alimentarias (productos veganos, sin gluten, sin lactosa y sin alérgenos) y su nivel de fidelidad (nuevo cliente, comprador ocasional, cliente fiel y embajador).
Los resultados fueron sorprendentes: más del 22 % de los compradores implicados en este ensayo compraron productos que nunca antes habían consumido siguiendo las recomendaciones generadas por la solución de NBA de everis, lo que demuestra hasta qué punto una campaña de NBA correctamente personalizada, basada en la microsegmentación, puede ayudar a los retailers a aumentar el nivel de fidelización y también incrementar sus ingresos.
En las dos tiendas en las que se llevó a cabo el ensayo de la solución de NBA, los ingresos de miembros fieles aumentaron casi un 17 % en comparación con el mismo periodo del año anterior, mientras que el incremento en un grupo de control de miembros fieles de tiendas que no participaron en el ensayo fue del 5 %.
Capiolty Loyal ofrece una solución complementaria, un modelo de predicción de fuga, que ayuda a los retailers a reducir la pérdida de clientes . En este caso, la aplicación de análisis predictivos es fundamental para identificar a los clientes más propensos a abandonar una marca y hacerlo con la anticipación suficiente es garantía para que una estrategia de retención funcione con ellos.
En el ensayo llevado a cabo para la cadena alimentaria, everis utilizó el algoritmo XGBoost, basado en árboles de decisión para predecir qué clientes son más propensos a «abandonar ».
Existen muchas razones por las que un consumidor puede abandonar una marca y en el ensayo se analizaron 22 variables: frecuencia de compra, descuento máximo en los últimos seis meses, frecuencia de uso de la aplicación móvil del retailer, días desde la última visita a la tienda, etc.
Se identificó a más de 1600 clientes que presentaban un alto riesgo de «fuga» y se les envió un cupón de descuento del 5 % para su siguiente compra.
Los resultados del ensayo fueron contundentes: el 32 % de los clientes identificados como propensos a «fugarse» siguieron siendo consumidores fieles. Se retuvo un 14,8 % más de clientes que con las acciones de retención tradicionales lanzadas en meses anteriores.