La personalización en retail puede tener un gran impacto en las ventas, llegando a suponer un aumento total de entre un 1 y un 2%, según datos de McKinsey. En este contexto, dunnhumby, líder en ciencia de datos de clientes, destaca la importancia creciente de la “personalización predictiva”: un proceso basado en los datos del cliente por el que los retailers pueden realizar predicciones sobre lo que los compradores querrán mañana basándose en cómo se comportan hoy. Estas predicciones pueden ayudar a diseñar promociones personalizadas para que los consumidores vean satisfechas sus necesidades específicas en el mismo momento que lo necesiten.
Esto tiene implicaciones respecto al eterno problema de la percepción de precios. Cuando los retailers usan únicamente ofertas genéricas para todo el mercado, la única forma viable de mejorar la percepción de precios es aplicar importantes descuentos en toda la tienda. Gracias a la personalización predictiva, pueden evolucionar hacia un modelo en el que la percepción de precios puede adaptarse a medida de cada uno de los clientes.
Por lo tanto, la personalización predictiva puede ayudar a los retailers a facilitar las compras, maximizar la efectividad de sus promociones e incrementar la percepción de precios. Pero, ¿cómo podemos saber si se está logrando?
La métrica crítica para cualquier programa de personalización es la incrementalidad. Sean cuales sean los KPIs del retailer, necesita poder comprobar que las acciones que llevó a cabo provocaron que el consumidor respondiera de una forma que no hubiera logrado sin esas acciones.
En cuanto a indicadores de resultados, las ventas pueden ser una gran muestra de ello y se pueden subdividir en múltiples categorías que ayuden a entender el verdadero valor de la personalización predictiva.
La personalización predictiva puede ayudar en muchos aspectos a los retailers a mejorar en la evaluación del éxito de los programas de customer engagement. En lugar de basarse en KPIs arbitrarios, como tasas de apertura de emails o canjeo de cupones, podrán centrarse en métricas mucho más relevantes que reflejen un abanico más amplio de comportamientos.
En definitiva, obtener el máximo beneficio de la personalización predictiva es mucho más que disponer de los mecanismos y reglas correctas. También depende de la disponibilidad del retailer para ser flexible y permitir que los datos hagan su trabajo y den forma a la mejor experiencia posible para cada cliente.

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