La ventaja de la IA: Rediseñando programas de fidelidad y segmentación de clientes

Ya sea en línea o en una tienda, los consumidores están acostumbrados a ser invitados a unirse a programas de fidelidad cuando realizan una compra. Es parte de la experiencia de compra que la gente ha llegado a esperar, pero la mecánica detrás de estos programas no siempre es obvia. La mayoría de los programas de fidelidad siguen la misma fórmula — te inscribes y recibes las mismas recompensas y ofertas que todos (o la mayoría) de los demás miembros del programa de fidelidad. Para las marcas que estructuran sus programas de fidelidad de esta manera de un tamaño único, la mayoría de las recompensas nunca se canjean, disminuyendo el retorno de la inversión de las empresas.

Cuando se trata de construir lealtad y ganar clientes repetidos, la personalización es clave. Más que eso, la buena personalización es clave. La lealtad aumenta 1,5 veces cuando las marcas utilizan la personalización para satisfacer las necesidades de los clientes, pero 50% de los consumidores sienten que la personalización a menudo no es precisa.

La mejor manera de personalizar los programas de fidelidad y destacarse! Implementando la IA y integrándola en todas las etapas del recorrido del cliente. Con la IA optimizada, las marcas de restaurantes, comercio electrónico y minoristas pueden mejorar los programas a través de la personalización y la segmentación, lo que lleva a tasas de canje de recompensas más altas y a clientes más comprometidos.

Arreglar la segmentación y conectar los datos del cliente

La clave de cualquier tipo de marketing de marca y fidelidad es la segmentación efectiva. En la mayoría de los casos, las marcas segmentan a los clientes según características como la edad, la ubicación geográfica, los ingresos, etc., utilizando estos puntos de datos para informar la promoción. Y, a menudo, la segmentación se basa solo en uno de estos factores.

La IA ayuda a las empresas a predecir las preferencias y patrones de comportamiento de los clientes fuera de las categorías demográficas clásicas, sugiriendo las promociones más relevantes para ejecutar (y a qué clientes). Además, no hay límite en la cantidad de variables que se pueden utilizar para la segmentación, lo que permite a los marketeros diferenciar grupos en cientos de subconjuntos únicos. Cada cliente puede ser, en última instancia, su propio segmento, y como resultado, recibir una experiencia y recompensa óptima que tenga sentido para sus propias preferencias. Si un cliente compra con frecuencia un producto en particular, la IA puede recomendar promociones relacionadas con esa categoría, aumentando la probabilidad de compromiso y canje.

Si una marca de café quiere aumentar las ventas de la tarde, podría promocionar una oferta de “compra uno, obtén uno después de las 2 pm” a los miembros de la fidelidad de una cierta edad. Si bien esto podría resultar en algunos canjes de recompensas, este enfoque no es verdaderamente personalizado y no cambiará los comportamientos, ni fomentará más salidas para tomar café por la tarde. No solo la segmentación puede permitir que las empresas den a los clientes algo que ya saben que les gusta, sino que también pueden hacer predicciones sobre nuevos productos que pueden gustarles según sus preferencias pasadas, lo cual es beneficioso tanto para el consumidor como para la empresa.

La IA permite a las empresas compilar grandes cantidades de datos de clientes de múltiples canales (por ejemplo, compras en persona, compras en línea y compromiso en las redes sociales), y luego analizar y activar promociones personalizadas. Así que, en lugar de promocionar una oferta de “compra uno, obtén uno” a todos los clientes después de las 2 pm, la misma tienda de café puede dirigirse a los clientes que es más probable que canjeen.

Construir escalabilidad y adaptabilidad en las recompensas

Con los programas de recompensas de “conectar y jugar”, a menudo hay un descenso en la participación y el canje de recompensas después de la recompensa inicial porque estos programas carecen de personalización y son repetitivos. Imagina tener un programa de recompensas que se adapte y evolucione con cada interacción del cliente. Es aquí donde la IA puede desempeñar un papel transformador.

Con la IA, las marcas pueden crear programas de fidelidad escalables que no solo estén adaptados a clientes individuales, sino que también sean adaptables con el tiempo. Esto agrega un gran valor para las marcas porque una promoción que resulta en grandes ventas un día no está garantizada para funcionar bien en el futuro, la estacionalidad, las tendencias de los clientes, las nuevas opciones podrían afectar el comportamiento del cliente. Un programa de fidelidad con IA integrada puede aprender y perfeccionar continuamente qué promociones son más efectivas analizando las tasas de canje, el historial de compras del cliente, el comportamiento de navegación y los datos demográficos. Al aprovechar las ideas basadas en estas métricas, los programas de fidelidad de las marcas pueden enviar automáticamente promociones personalizadas a los clientes adecuados, y lo que es igualmente importante, pueden hacerlo en el momento adecuado.

En última instancia, incorporar la IA en los programas de fidelidad permite a las marcas crear experiencias dinámicas y personalizadas que fomentan un compromiso y una lealtad más profundos de los clientes, asegurando que sus inversiones en estos programas produzcan los rendimientos más altos posibles.