Este documento describe cómo las tiendas minoristas pueden aumentar sus tasas de conversión y ventas mediante el uso de herramientas de marketing predictivo que personalizan las recomendaciones de productos para cada cliente en función de su comportamiento y preferencias. Estas herramientas aprenden de los datos de los clientes para predecir y recomendar automáticamente los productos más relevantes, mejorando la experiencia de compra personalizada.

1. ¿Cómo lograr más ventas
con la misma cantidad de visitas?
AUMENTANDO LA TASA DE CONVERSIÓN

2. ¿QUÉ ESPERAMOS EN UN LOCAL DE UN BUEN VENDEDOR ?
1. Evalúa qué información presentar en base a preguntas y aspecto
(ej. Sexo y edad) del cliente.
2. Sobre las preferencias relevadas, solo presenta información
relevante y fácil de comprender.
3. Dispone de herramientas de venta y un profundo conocimiento para
guiar al cliente en la toma de decisiones.
¿Pero cómo hacemos esto en forma
online?

3. ¿QUÉ PASA HABITUALMENTE EN LOS ECOMMERCE?
● ¿Otros productos similares de la
categoría?
● ¿Productos relacionados?
● ¿Otras opciones mejores?
● ¿Otros productos que se combinen?
● ¿Cómo continúo mi proceso de
decisión?
?

4. FORMAS DE GUIAR AL CLIENTE EN SU PROCESO DE DECISIÓN
Productos relacionados
Cross-sells
Upsells
Mas vendidos
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tus compras

5. Esto lleva un trabajo enorme, y una vez hecho, es para todos igual.
¿CÓMO LO HACEN HABITUALMENTE LOS PEQUEÑOS RETAILERS?
● Manualmente (uno a uno)
● Con reglas (en el mejor de los casos)
● No hay escala
● No hay inteligencia
● No hay personalización

6. MARKETING DE RECOMENDACIÓN PREDICTIVA
● Un motor de personalización avanzada que entiende las preferencias
e intenciones de cada visitante, y predice y recomienda
automáticamente los productos más relevantes en tiempo real.
● Las recomendaciones mejoran a medida que el motor aprende.
● Actualmente existen en el mercado una docena de herramientas que
pueden tener un ROI adecuado para medianos retailers en Colombia.
ECOMMERCE + BIG DATA + INTELIGENCIA ARTIFICIAL

7. PERSONALIZACIÓN DE LA PÁGINA DE PRODUCTO Y CATEGORÍA
TRADICIONALMENTE: se crean recomendaciones
en forma manual.
AHORA: las recomendaciones son automáticas
basadas en el análisis del catálogo y el
comportamiento del usuario (visitas, búsquedas,
carritos e historial de compras).
TRADICIONALMENTE: se muestran aleatoriamente
productos de la misma categoría.
AHORA: la similitud se determina en base a las
propiedades del producto (precio, marca, categoría,
talle, color, etc.) y del historial (que otros productos
vieron y compraron otros usuarios).

8. HOME PERSONALIZADA
TRADICIONALMENTE: se muestran los productos
con mayor cantidad de ventas.
AHORA: el orden se determina en base a una
combinación de volumen de visualizaciones,
búsquedas, carritos y compras de productos solo de
las categorías que pueden interesar al usuario.
TRADICIONALMENTE: se muestran productos
cargados recientemente.
AHORA: se muestran productos que correspondan
con el perfil de intereses de cada usuario en función
de su historial de navegación.

9. CARRITO, PRODUCTOS SIN STOCK, PÁGINA 404, RESULTADO DE BUSQUEDA y
MUCHOS MÁS...

10. PÁGINA DE PRODUCTO EN ARREDO

11. HOME PAGE EN ARREDO

12. EMAILS AUTOMÁTICOS DE RECUPERO
● Pero la personalización no solo pasa en los sitios, también pasan en los mails.
● Actualmente los retailers más avanzados trabajan en segmentar con los pocos
datos disponibles, pero estas audiencias siguen siendo amplias, y las reglas
limitadas de armar.
● Imaginen la cantidad de reglas que se deberían hacer se vuelve exponencial, y
lento y complicado de generar y optimizar contenido relevante y actualizado.
● Las herramientas de marketing predictivo envían mails automáticos en base a
reglas de comportamiento como las siguientes:

13. BÚSQUEDA ABANDONADA SIN LLEGAR A PRODUCTO
Enviado a los que abandonan el
sitio después de haber hecho
una búsqueda, pero sin llegar a
una página de producto.

14. CATEGORÍA ABANDONADA SIN LLEGAR A PRODUCTO
Enviado a los que abandonan el
sitio después de haber visitado
una categoría determinada, pero
sin llegar a una página de
producto.

15. PRODUCTOS VISTOS SIN LLEGAR A CARRITO
Enviado a quienes visualizaron
productos pero no los agregaron al
carrito.

16. ...Y MUCHAS REGLAS MÁS
● Carrito abandonado (por supuesto)
● Relacionados despues de compra
● Recomendaciones en mails transaccionales
● Próxima mejor oferta predecida
● Disponibilidad de productos fuera de stock
● Reactivación de clientes dormidos
● ...

17. ¿QUÉ RESULTADOS PUEDO ESPERAR?
Los resultados
varían y dependen
del negocio y la
herramienta
Aumento promedio
del porcentaje de
conversión
Mayores ingresos se
atribuyen a las
recomendaciones
del producto
Aumento en el
email click-
through-rate

18. MUCHAS GRACIAS.