JG238 - Juguetes B2B

GUÍA PARA... 85 e historial de búsqueda implica una venta per- sonalizada con más éxito. Cuanto más se sepa de un internauta, más acertada será la propuesta del e-commerce. Esto se puede aplicar también a la tienda física. Cada día es más común que una tienda ofrezca el registro en su app, o la ven- ta a través de las redes sociales. Es una forma de recopilar una serie de datos que a posteriori pueden ser útiles para la venta, sea cual sea el canal en el que se haga. 3. OFRECER . Partiendo de una situación que resul- ta ser muy recurrente en los e-commerce, y es la del internauta que añade productos a su cesta de la compra para así tenerlos guardados para el día que decida comprarlos. O, por ejemplo, otras tiendas online ofrecen la opción de crear una lista de favoritos. Los productos que interesan, pero aún no se van a adquirir, pueden añadirse con un solo clic a una lista de ‘posibles futuras compras’. ¿Qué mejor para un retailer de comer- cio electrónico que saber qué productos están en el punto de mira -o en el punto dubitativo- de un internauta, para ofrecerle un descuento pun- tual, con caducidad (“obtén un 10 % de recom- pensa al comprar este producto”, “ahora con un 15 % de rebaja”) en ese artículo que precisamente estaba en su mente comprar tarde o temprano? Este punto es similar a la estrategia de la plata- forma audiovisual Netflix, que mediante el uso de modelos predictivos (sabe exactamente si un usuario no acabó de ver una serie o película, si la cualificación ha sido baja o alta, etcétera) perso- naliza el contenido de cada uno de sus suscrip- tores. 4. PERSUADIR . Hemos hablado ya en otras ocasio- nes sobre la opción de geolocalizar a un cliente y aprovechar el conocimiento de su ubicación para atraerle hasta la tienda física más cercana. O bien, ofrecerle ofertas personalizadas sabien- do si, en ese momento, mira el móvil o no. Para ello existen los famosos algoritmos, que atraen al internauta por ser capaces de mostrarle con- tenido de su interés. Mediante los datos almace- nados sobre un internauta es posible ofrecerle, por ejemplo, gastos de envío gratuitos en su si- guiente compra, productos favoritos, novedades basadas en su historial de compras, etcétera. Es la persuasión en base a un precedente. Los algoritmos sirven también para reducir la tasa de abandono de una compra, o para ofrecer asesoramiento si sabemos que un internauta está buscando un producto determinado, o si está en ese momento en nuestro e-commerce. n Ideas para personalizar el e-commerce Enviar mensajes y ofertas personalizadas X X adaptadas a cada cliente. Invitar a apuntarse a la newsletter: una forma X X eficaz de registrar información sobre un usua- rio. Ofrecer una buena experiencia personalizada X X de compra: que el servicio sea ágil, la compra sencilla, ofrecer asistencia virtual 24/7… Evitar ofrecer productos que no estén en su X X búsqueda o compra habitual. Apostar por la omnicanalidad: posibilidad de X X comprar online y recoger en tienda; enviar a segunda residencia, comprar o devolver me- diante la app… Contar con una buena página de inicio, o ho- X X mepage: ahí es donde deben aparecer las re- comendaciones personalizadas. Si un internauta no está convencido o no com- X X pleta una compra… ofrecer recomendaciones alternativas según sus intereses. Y si abandona el carrito de la compra (virtual)... X X Enviar un email de recuperación de carrito fa- cilitando así este ‘recordatorio gratuito’ al con- sumidor. n Cuanto más datos se conocen de un internauta, más acertada será la propuesta del e-commerce

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