Creación de una compra personalizada

Imagínese esto: ordenó una camisa que realmente le gustó a su minorista favorito. Luego, cuando finalmente llega, no encaja correctamente y ahora debe navegar por el proceso de devolución. Esto puede incluir saltar a través de aros para cumplir con los requisitos de la política de devolución del minorista: ¿Tiene que devolver en la tienda? ¿La devolución de la camiseta es gratis o hay que pagar gastos de envío? Este escenario demasiado familiar puede inhibir significativamente la experiencia del cliente.

Además, este es un problema creciente en la industria minorista. Según el informe Returns as an Engagement Strategy publicado por Appriss Retail e Incisiv, las devoluciones aumentaron un 78 % desde 2020. Si bien los minoristas buscan invertir en tecnología de ajuste y tallas, y fomentan las reseñas de los clientes para reducir la cantidad total de devoluciones, estos Es posible que las estrategias no recuperen la relación que se vio afectada por el ejemplo descrito anteriormente.

La solución a este problema inmediato es un programa personalizado de incentivos de compra después de la devolución. A veces, las devoluciones son inevitables, pero los minoristas tienen la oportunidad de aprovechar esta experiencia a menudo desagradable y volver a involucrar al comprador con ofertas personalizadas para salvar la venta. Este programa utiliza inteligencia artificial (IA) y aprendizaje automático (ML) para determinar automáticamente la mejor manera de garantizar que la relación con el cliente no pierda el ritmo. Así es como puede establecer este programa en solo tres sencillos pasos.

Al implementar la tecnología AI o ML, es fundamental comprender las expectativas establecidas para las herramientas. ¿Qué métricas te interesa más mejorar? Para algunos minoristas, el programa de incentivos estará diseñado para mejorar los márgenes o el tráfico, mientras que otros pueden enfocarse en la lealtad del cliente o la rentabilidad de comprar en línea y devolver en la tienda. Estos objetivos pueden variar ligeramente según la tienda o la región, pero también debe considerar los objetivos generales y las métricas clave en todos los canales de ventas y devoluciones dentro de su organización.

Una vez que haya establecido sus objetivos, es hora de desarrollar el programa de incentivos. El programa debe estar impulsado por el comportamiento pasado individualizado de sus clientes, por ejemplo, su inscripción en el programa de fidelización, fechas/horas de transacción, preferencias de categoría de productos, frecuencia de devolución, etc. Luego, la solución de IA y ML puede determinar a qué compradores se les debe ofrecer un incentivo. por su patrocinio y que podrían no necesitar un incentivo para salvar la venta tras una experiencia de retorno.

Ahora, está listo para usar AI y ML para optimizar los incentivos de compra después de la devolución. Los mejores incentivos fomentarán la participación del cliente sin reducir demasiado los márgenes. Este no es un enfoque único para todos y AI y ML ayudarán a lograr este equilibrio.

Puede confiar en el programa basado en datos para hacer coincidir los incentivos con comportamientos de compra específicos para cumplir con los objetivos establecidos en el paso uno. El programa predecirá la posibilidad del comprador de realizar otra compra después de la venta con y sin incentivo y elegirá la mejor acción.

Algunos compradores pueden necesitar un descuento para mantenerlos en la tienda después de una devolución, mientras que otros pueden estar intrigados por los nuevos productos en camino al mostrador. Para los clientes que necesitan un incentivo para salvar la venta, algunos pueden responder mejor a un descuento porcentual, una oferta BOGO o una oferta a corto plazo para duplicar los puntos del programa de lealtad ganados con una compra. AI y ML ayudarán al minorista a elegir el enfoque óptimo para restaurar y mantener la relación con el cliente después de una devolución y minimizar el impacto en el resultado final.

A pesar de la disponibilidad de esta tecnología, solo el 22 por ciento de los minoristas creen que tienen un programa efectivo de incentivos de compra después de la devolución. Al implementar esta tecnología, tiene la oportunidad de sobresalir y crear experiencias de cliente positivas y duraderas, al mismo tiempo que protege sus márgenes de costosas devoluciones.

Peter Barker es el director de producto de Engage en Appriss Retail.

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Pete Barker es el director de producto de Engage en Appriss Retail. Tiene una larga trayectoria en la prevención de pérdidas minoristas, sobre todo 11 años en Dick's Sporting Goods con los últimos 6 años en el cargo de Gerente sénior de Prevención de pérdidas digitales.