Muy buenos los datos. ¿Y entonces qué?

¿Y entonces que? o en inglés el clásico “so what”, es la típica pregunta cuando charlamos con eCommerce managers sobre customer data y analitica predictiva.

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¿Qué hago ahora con toda esta data? 

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Más allá del tamaño, industrias o nivel de sofisticación de la empresa, notamos que en un gran porcentaje de las tiendas de eCommerce se dan situaciones con respecto a la data a las que hay que poner atención:
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• Más del 65% del revenue mes a mes proviene de clientes con una ÚNICA compra.
• El 80% o más de su masa de clientes está INACTIVO
• El Costo de adquisición no se tiene identificado y en el caso que se tenga, no se tiene claro el Lifetime Value del cliente
• Sus campañas de mailing, SMS, push o Whatsapp, tienen menos de un 4% de conversión.

Ahora si entra el SO WHAT: tu negocio por más que crezca no funciona como debería y no es lo rentable que debería ser.  En verticales como consumo masivo, moda, o beauty, tu revenue debería ser mes a mes en un 60% a 70% de compras recurrentes. 

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Esto implica que mes a mes solo el 30 o hasta el 40% de los ingresos del negocio va a provenir de clientes adquiridos. 

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¿Por qué seguimos gastando en adquirir y pautando sin ton ni son, si el 80% de los clientes que adquirimos no nos están comprando? ¿No está ahí uno de los principales assets y tesoros de los negocios?

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Ahora otro dato: retener un cliente cuesta menos de un 20% en inversión y tiene un conversion rate 55% más elevado que adquirir un nuevo cliente.

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Entonces, ¿Qué deberíamos hacer con toda la data?

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Aumentar la Recurrencia de compra: 

Lograr disminuir la ventana de compra entre orden y orden y lograr aumentar la cantidad de órdenes por clientes. Enfocarme en todos los clientes que están acercándose a la ventana ideal de días de recompra, analizar sus características, enviar comunicaciones personalizadas para que esta ventana y la recompra sean más eficientes.

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Reactivar clientes inactivos:

De todos los miles de clientes inactivos que tengo, ¿cómo segmentarlos en función de a quiénes reactivar?

Podemos crear un público con el 10% de clientes con mayor LTV.

Imaginemos que tenemos 10.00 clientes inactivos. 

Nos enfocaremos en 1000 de ellos. De esa cantidad, tomaremos a los 500 con menor recencia (inactivos hace menos tiempo). 

Analizamos:

• Qué compraron
• Cuándo
• Qué productos convirtieron mejor
• Que categorías de productos
• En qué momentos del día compraron
• Qué descuentos generaron mayor transacciones para ellos

Este tipo de campañas basadas en datos, generalmente logran un 20% de conversión. Imaginemos que tenemos un ticket promedio de 100 usd, y todos los meses la ejecutamos siguiendo estos pasos, generamos solo para ese mes ingresos por 100.000 dólares, de clientes a los que teníamos en nuestra base y no hacíamos nada con ellos.

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Identificar quienes son mis clientes ideales:

¿A qué nos referimos?

A entender cómo se compone un cliente ideal de mi marca: 

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• ¿Cuántas ordenes compra?
• ¿Con qué recencia?
• ¿Dónde viven?
• ¿Qué producto compran en su primera compra? ¿cuál en la segunda y cuál en la tercera? 
• ¿Qué categorías los mueven más?
• ¿Cuál es su LTV? 
• ¿Cómo pagan? ¿Qué método de pago prefieren?

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Esto nos permite armar un perfil de cliente ideal, que con audiencias lookalike podemos salir a buscar mas como ellos y que el LTV/CAC del que hablamos antes, sea favorable.

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Convertir clientes de compra única a recurrentes:

Lo primero que deberíamos hacer es entender qué camino tomaron otros clientes que son recurrentes, qué ruta de compra los llevó a ser recurrentes, en qué momentos y que atributos tuvieron esas órdenes.

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Luego, enfocarnos en generar campañas personalizadas para que estos clientes de compra única compren el siguiente producto ideal.

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Aquí si, cambiamos de cliente a producto y analizamos qué producto es un match ideal con el momento o etapa de compra, con las características del cliente y nos permite tener una oferta ideal en el momento ideal.

La creencia siempre está en que la forma de tener éxito con ventas se da vía ADS (Meta, Google, Tiktok), cuando en realidad la zero party y first party data de los negocios es el mayor banco de ventas que tienen luego de haberse establecido.