La guía completa para la personalización del comercio electrónico a escala

El santo grial de la longevidad del negocio minorista es crecer y mantener una base de clientes leales.

Mantener a los clientes contentos y leales requiere una combinación fina de optimización tanto de su oferta de productos como de la experiencia del cliente.

Los minoristas más exitosos mejoran continuamente su oferta de productos para clientes nuevos y existentes, además de nutrir la experiencia de compra de sus clientes de una manera que hace que los clientes se sientan bienvenidos y contentos de comprar con ellos.

Esta guía de 3 partes tiene como objetivo abordar cómo los minoristas de diferentes tamaños pueden optimizar la experiencia de compra personalizada de sus clientes con.

La personalización comienza con la recopilación de datos

Antes de entrar en la aplicación práctica de una experiencia personalizada, es realmente importante establecer la base de la personalización:la recopilación de datos.

La piedra angular de la personalización de cualquier paso en el viaje de sus clientes, desde el descubrimiento hasta la compra y la compra repetida, es la recopilación de datos.

Estos son los puntos críticos de recopilación de datos que impulsan la personalización del comercio electrónico:

• Tráfico.
• Interacciones en el sitio (visitas a páginas de productos y categorías).
• Correo electrónico.
• Datos personales.
• Píxeles de medios de pago (tanto sociales como de búsqueda).
• Compras.
• Buscar.
• Precios.

También es vital entender:

• Qué puntos de datos rastrear.
• A quién está rastreando.
• Cuando realiza un seguimiento de los datos, que suele ser en tiempo real.
• Cómo realiza el seguimiento, es decir, las herramientas y plataformas a utilizar.

Todas las mejores plataformas de personalización de su clase están impulsadas por inteligencia artificial y aprendizaje automático; que rastrean puntos de datos en el sitio y del cliente en tiempo real y luego brindan una experiencia personalizada única a cada visitante del sitio (ya sean compradores de escaparates o clientes).

Con la infraestructura implementada para recopilar datos de manera eficiente y precisa en tiempo real, el siguiente paso es formular una estrategia de personalización en torno a sus necesidades específicas y el tamaño de su empresa.

La estrategia de compra personalizada que emplee normalmente dependerá del tamaño de su base de clientes, el volumen de ventas que genere su tienda y también las herramientas que utilice para implementar la personalización.

Aquí hay una guía general sobre qué personalizar según el tamaño de sus operaciones de comercio electrónico:

	Segmentos de datos	¿Qué se puede personalizar?	Herramientas para ayudar	Tamaño de la empresa
Tráfico	Segmentos de tráfico:información geográfica, visitas recurrentes frente a primeras, tráfico de referencia, dispositivo	Moneda, contenido, visualización del producto en páginas de categoría, ventanas emergentes en el sitio	Salir Intel,Nosto,BigCommerce tiene un conversor de divisas incorporado	Pequeña, mediana y empresarial
Datos personales	NombreGéneroUbicación	Ventanas emergentes en el sitio,Recomendaciones de productos en el sitio,Recomendaciones de productos por correo electrónico,Recomendaciones de medios pagados,Mensajes de bienvenida	BigCommerce,Nosto,Salir de Intel,Justuno,Omniconvert	Pequeña, mediana y empresarial
Correo electrónico	Suscriptores de boletines Abandonos de carritosNuevos clientesCompradores repetidosClientes de alto valorNo compradores	Boletines, Automatización de marketing, Recomendaciones de productos, Ofertas de ventas, Eventos especiales, Encuestas	Klaviyo.dotmailer	Pequeña, mediana y empresarial
Medios pagados	Datos del embudo:Todas las visitasVisitas de la página del productoVisitas de la página de categoríaAñadir a carritosSesiones de pagoCompras	Publicidad reorientada en:Facebook, Google, Content Discovery Platform	Perfect Pixel, Criteo, Perfect Audience, Adroll, Taboola Outbrain	Pequeña, mediana y empresarial
Recomendaciones de productos in situ	Producto	Visualización de productos en páginas de categorías, ventas adicionales y ventas cruzadas en páginas de productos, carrito y pago	Rich RelevanceNosto, Segmentify	Nivel medio y empresarial
Búsqueda en el sitio	Consultas de búsqueda	Resultados de búsqueda,Recomendaciones de productos	Algolia,Primavera de búsqueda	Nivel medio y empresarial
Notificaciones automáticas	Tráfico:Geo,Nombre,Comportamiento en el sitio	Anuncios,	Equipo de empuje	Nivel medio y empresarial
Precios	Ubicación del cliente,Tipo de cliente, es decir, clientes recurrentes frente a nuevos,Precio del producto	Precio dinámico	Omnia,Prisync,Más sabio	Nivel medio y empresarial
Post compra	Clientes de alto valor	Embalaje,Recomendaciones de productos	Tarjetas de agradecimiento y notas personales,	Todas las empresas
Plataformas de personalización todo en uno	Datos del cliente, Historial de compras, Actividad en el sitio, Automatización de marketing	Vista única del cliente	Ometria, MonetateBarilliance	Empresa
Página de pago	Datos del cliente, Datos geográficos	Información de ubicación, es decir, predeterminado en el país de la dirección IP de los compradores, pago con un clic	Gran Comercio	Pequeña, mediana y empresarial

Esta guía lo guiará a través de 3 fases de personalización de comercio electrónico.

Aconsejaría a los minoristas en línea que usen CRAWL - WALK - RUN acercarse aquí.

Contenido personalizado y precios por segmentos de tráfico (CRAWL)

Como minorista, trate de evitar hacer generalizaciones sobre la intención de los visitantes del sitio y el tráfico, ya que, de hecho, todo el tráfico no es igual.

Algunas fuentes y segmentos de tráfico son mucho más valiosos que otros.

Es pertinente comprender los segmentos de tráfico y atender cada segmento con la atención que merece.

En el mundo real, por ejemplo, cuando frecuentas una cafetería, normalmente recibes un trato preferencial de los baristas que probablemente te golpean para decir en voz alta tu pedido "habitual".

La segmentación del tráfico o de los visitantes es el primer paso en la personalización porque cuanto más se acerque a por lo menos las expectativas generales de los visitantes, más atractiva será la experiencia que podrá generar.

La capacidad de ofrecer contenido personalizado a un segmento de usuarios anónimo (tráfico web) es el primer paso en la personalización.

Entonces, ¿cómo se hace para segmentar el tráfico?

Aquí hay 6 segmentos amplios de tráfico:

1. Visitantes nuevos, visitantes recurrentes (no clientes) y visitantes recurrentes (clientes): Desea hacer una distinción clara entre visitantes nuevos y recurrentes, así como ir más allá al identificar a los visitantes recurrentes como clientes existentes o no compradores.
2. Fuentes de tráfico: Segmente claramente a los visitantes a través de los canales de los que llegaron, es decir, marketing por correo electrónico, ofertas especiales, pago por clic (PPC), redes sociales, búsqueda orgánica y URL de referencia.
3. Geolocalización/dirección IP :Probablemente el tipo de segmentación más utilizado:segmentar a los visitantes por idioma, moneda, país, región, ciudad y condiciones meteorológicas locales.
4. Comportamiento :Hay una gama de opciones aquí; segmente a los visitantes por visitantes nuevos y recurrentes, profundizando en los visitantes recurrentes, puede segmentar aún más por días desde su primera visita o la anterior.
5. Parámetros UTM :también debería poder usar parámetros UTM para segmentar por utm_source, utm_medium, utm_term, utm_content y utm_campaign.
6. Dispositivo :Móvil, tablet o escritorio. Otros parámetros específicos del dispositivo para la segmentación incluyen:sistema operativo, nombre del navegador, ancho y alto de la pantalla.

Servir contenido dinámico a segmentos de tráfico

Una vez que haya establecido sus segmentos más importantes, querrá ofrecer experiencias personalizadas sirviendo cada segmento de tráfico con contenido dinámico.

Entonces, a partir de nuestros ejemplos de segmentación de tráfico anteriores, aquí hay 6 formas de servir contenido dinámico a cada segmento.

1:Para visitantes recurrentes (tanto no clientes como clientes).

Mostrar su historial de navegación anterior en una sección denominada "elementos vistos recientemente".

Aquí hay ejemplos de la página de inicio de REI:

Y la página de inicio de Kohls:

Para los visitantes por primera vez y los clientes que regresan, puede ofrecerles un modal con un cupón en su primer pedido tal como lo ha hecho Chickidee aquí:

2:Fuentes de tráfico.

Las fuentes de tráfico pueden brindarle mucha información sobre un comprador, incluida la intención, los intereses y la industria, así como qué tan cerca están de comprar.

Al ofrecer diferentes contenidos a los visitantes que provienen de diferentes fuentes, puede aumentar la relevancia de sus mensajes y motivar a los compradores a lo largo de su viaje de compra.

El tráfico de los anuncios de Amazon puede tener más intención que el tráfico de Facebook, por lo que la personalización de las páginas de destino mediante la adición de códigos de cupón únicos o el envío gratuito al día siguiente puede inclinar la balanza para las conversiones.

Fuente de la imagen.

3:Geolocalización/dirección IP.

La segmentación por geolocalización se basa en la dirección IP de los visitantes.

El siguiente ejemplo de TopMan.com reconoció mi dirección IP del Reino Unido e hizo una recomendación de cambio de moneda a GBP (£).

También quiere personalizar precios si indico que soy estudiante.

Otra forma de personalización de ubicación geográfica basada en la dirección IP es recuperar el clima actual en la IP de los compradores para hacer recomendaciones de productos como lo ha hecho Burton en este ejemplo:

Fuente de la imagen.

4:Comportamiento.

Naked Wines da la bienvenida a los nuevos visitantes con una página de inicio y un menú de navegación completamente diferentes.

Este nivel de personalización de los nuevos visitantes por primera vez está orientado y optimizado para incorporarlos como clientes y miembros de su club de vinos.

Los visitantes registrados también se sienten como en casa con mensajes personalizados dirigidos a ellos por su nombre en la página de inicio.

En SportsShoes.com, a los visitantes recurrentes (clientes) se les llama por su nombre alrededor del área del carrito de compras.

5:Parámetros UTM.

Los parámetros UTM ayudan a definir y segmentar el tráfico por fuentes de referencia, nombre de campaña y tipo de contenido. Las páginas de destino se pueden personalizar con cualquiera de estos tres parámetros o con una combinación de ellos.

Todas las plataformas de CRO admiten la ejecución de pruebas multivariadas y de división A/B con etiquetas UTM.

Esta es una captura de pantalla de Optimizely:

6:Dispositivo.

Con el uso predominante de dispositivos móviles, la personalización basada en dispositivos es una tendencia de comercio electrónico de rápido crecimiento.

El contenido personalizado se puede servir según el tipo de dispositivo y/o la ubicación.

La capacidad de respuesta de dispositivos móviles o tabletas o las pantallas adaptables ahora son un hecho. La próxima frontera realmente es el contenido adaptado a los dispositivos móviles en un intento por impulsar las conversiones.

Estas son algunas formas de ofrecer contenido de comercio electrónico personalizado a navegadores en dispositivos móviles:

• Comercialización de páginas de catálogo de productos: Considere la posibilidad de destacar los productos más vendidos en las páginas de categorías para compradores móviles.
• Unificar el historial de navegación del escritorio :si los compradores que regresan inician sesión en sus cuentas a través de un dispositivo móvil, asegurarse de que su historial de navegación de escritorio anterior se tenga en cuenta en la experiencia de navegación móvil unificará su experiencia de navegación personalizada.
• Ofrecer inicios de sesión sociales :Esto ayudará a reducir la fricción en el punto de registro de la cuenta para los compradores móviles por primera vez.

Las herramientas de CRO ofrecen segmentación de nivel básico para contenido personalizado

Las siguientes herramientas de CRO pueden segmentar el tráfico y ofrecer contenido dinámico a cada segmento de tráfico.

Y, debido a que son herramientas de CRO, puede dividir A/B o realizar pruebas multivariadas de su elección de vocabulario o llamada a la acción (CTA):

• Omconvert.
• Optimizador web visual.
• Monetizar.
• Optimizar.
• Nos.
• Cubit.
• TrackIf.
• Banderines.
• Brillo.
• BrainSINS.

Precio dinámico.

Cambiar el precio de los productos de forma dinámica en función de los segmentos de tráfico y otros factores, como la hora del día y los precios de la competencia, sigue siendo un área de personalización exclusiva para los jugadores empresariales de comercio electrónico.

Actualmente, solo unas pocas soluciones ofrecen precios dinámicos.

A nivel empresarial, Amazon y Staples han cobrado en el pasado a los compradores precios diferentes debido a estimaciones en tiempo real de sus ingresos y ubicación geográfica.

Amazon realmente cambia los precios cada 10 minutos.

Otros minoristas como Home Depot, Sears, JC Penneys, Macy's, Cheaptickets, Orbitz, Priceline, Expedia y Travelocity cobran precios más altos a los compradores en línea en computadoras Mac o dispositivos Android.

Los compradores en línea que acceden a Home Depot están 'dirigidos por el precio', lo que significa que se les muestran deliberadamente menos resultados de búsqueda de productos en el rango de precios más caro cuando navegan por páginas de categorías o ven resultados de búsqueda desde dispositivos móviles en lugar de una lista de resultados más extensa si navegaron por el misma categoría o resultados de búsqueda desde sus PC de escritorio.

Mis hallazgos muestran que WiseDynamic de Wiser es el único proveedor importante de soluciones en el espacio de precios dinámicos. Atienden tanto a minoristas electrónicos empresariales como de nivel medio.

Prisync verifica los precios en las tiendas de sus competidores y ajusta automáticamente sus precios según las reglas que establezca.

Ahora que tiene una comprensión completa de los fundamentos de la personalización basada en segmentos de tráfico, la siguiente fase de personalización, que se tratará en la parte 2 de este artículo, tiene como objetivo ser más granular al reconocer a cada comprador en diversos grados de detalle y oferta. cada comprador una experiencia 1:1 personalizada.

Hemos aprendido con éxito a CRAWL.

El mercado de aplicaciones de BigCommerce tiene más de 600 aplicaciones que necesita para crear una tienda en línea exitosa

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• Optimizador web visual.
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3 fases de la personalización del comercio electrónico

Ahora, siguiendo el CRAWL – WALK – RUN enfoque, estamos listos para cubrir el aspecto WALK de la personalización y la transición de una personalización de uno a muchos utilizando segmentos de tráfico a marketing personalizado 1:1.

Esto implica poder personalizar las experiencias del cliente tanto en el sitio como fuera del sitio para cada uno de sus clientes.

Orientación por comportamiento.

La personalización de comercio electrónico 1:1 se basa en acciones en el sitio que los clientes realizan, también conocidas como datos de comportamiento.

La idea es utilizar las interacciones en el sitio como señales para proporcionar un contexto de sesión de usuario. En el momento en que se determina el contexto del usuario, se puede activar la segmentación por comportamiento.

Orientación por comportamiento va más allá de los datos de orientación demográfica tradicionales (es decir, segmentos de clientes según su edad, sexo, ubicación, ingresos, etc.).

Más bien, la segmentación por comportamiento se superpone en acciones más específicas que los clientes realizan para llegar a su sitio y sus "patrones de comportamiento en el sitio" con fines de segmentación, como:

• La cantidad de visitas anteriores que un comprador ha realizado en su tienda en línea.
• Sus páginas de categorías más frecuentadas.
• Invitado vs. miembros registrados.
• Número de visitas que los miembros registrados han realizado a su sitio web.
• Su historial de compras.
• Su fuente de tráfico de referencia (para habilitar la segmentación por cohortes).
• Su ubicación geográfica.
• Dispositivo utilizado y más variables de datos de comportamiento.

Las plataformas de personalización de comercio electrónico utilizan algunos o todos los puntos de datos anteriores para predecir y luego activar recomendaciones y contenido personalizados.

El papel de la inteligencia artificial.

La inteligencia artificial es un conjunto colectivo de tecnologías que permiten a las computadoras tomar decisiones similares a las humanas a escala como "agentes inteligentes".

La inteligencia artificial ahora juega un papel central en la personalización del comercio electrónico.

El aprendizaje automático y la extracción de datos son las tecnologías de IA más prometedoras en este momento porque funcionan a escala procesando big data de manera eficiente, encontrando patrones en ellos y tomando decisiones o sugerencias inteligentes.

La IA está dando forma rápidamente a la personalización en el comercio electrónico y debería ser la tecnología central que impulse sus esfuerzos de personalización.

Una plataforma de personalización impulsada por IA generalmente funcionará de la siguiente manera:

• Recopilar datos de comportamiento de los compradores a escala, p.ej. acciones realizadas en cada sesión de usuario, como categorías y páginas de productos navegadas, agregar a carritos, visitas a la página de pago, consultas de búsqueda, cupones aplicados, datos de compra, etc.
• Segmentar datos basados ​​en datos de comportamiento reglas recopiladas y predefinidas.
• Actúa haciendo recomendaciones como ventas cruzadas, ventas adicionales, mensajes en el sitio y fuera del sitio, ofertas de descuentos y recomendaciones de productos en el sitio. Las plataformas de personalización más avanzadas también tendrán en cuenta los datos de inventario en sus recomendaciones.

Cada nueva transacción permite que las plataformas de personalización de IA aprendan más sobre los clientes, lo que hace que las recomendaciones presentadas a los clientes recurrentes sean cada vez más relevantes y precisas con el tiempo.

Aunque los humanos pueden hacer recomendaciones personales, realmente es un desafío a escala con cientos o miles de SKU y miles o incluso millones de clientes.

La IA permite el marketing personalizado 1:1.

Su estrategia de marketing personalizada 1:1 debe dividirse en los siguientes segmentos amplios:

• Orientación en el sitio:
  • Bloques de contenido dinámico :en ubicaciones de contenido asignadas en el sitio.
  • Superposiciones: Ventanas emergentes modales, banners de encabezado/pie de página, controles deslizantes y ventanas subyacentes.
  • Comercialización y recomendaciones personalizadas de productos en el sitio usando datos de sesión de usuario.

• Segmentación fuera del sitio
  • Orientación de redes sociales basada en píxeles :en Facebook, Instagram, Twitter y Pinterest.
  • Automatización de transacciones por correo electrónico uno a uno , es decir, automatización de correo electrónico.

Orientación en el sitio:bloque de contenido dinámico

Los bloques de contenido dinámico son áreas asignadas dentro de las páginas dedicadas a reemplazar y agregar contenido específico para grupos o segmentos de visitantes.

Aquí hay un ejemplo en ThinkGeek:

Al navegar en el Reino Unido, se muestra contenido relacionado con "envío urgente internacional" y "superventas internacionales".

Sin embargo, si navegué por la misma página en los EE. UU., el contexto es "Envío estándar gratuito". Incluso el umbral del valor del pedido se ha reducido de $150 a $30 para el envío gratuito.

Orientación en el sitio:superposiciones

Con la orientación en el sitio, las opciones que tiene a su disposición son ventanas emergentes modales, banners de encabezado/pie de página y controles deslizantes .

Comenzaré con ventanas emergentes modales.

Ventanas emergentes modales.

Si ha navegado recientemente por algunos sitios de comercio electrónico, seguramente se habrá topado con ventanas emergentes modales que le solicitarán su dirección de correo electrónico a cambio de un cupón único o algún tipo de incentivo.

Todos los sitios web de comercio electrónico parecen estar haciendo esto hoy en día, pero como dicen, el diablo está en los detalles .

Esto es especialmente cierto cuando se trata de personalización.

Los disparadores basados ​​en el tiempo y la acción son de absoluta importancia cuando se trata de ventanas emergentes modales con una suscripción de correo electrónico.

Tome el ejemplo anterior en el sitio web de Samsung:cuando se agrega un artículo a un carrito de compras y el comprador está a punto de abandonar su página de pago, aparece el modal y solicita el correo electrónico del comprador para que el contenido de su carrito sea 'guardado'. /P>

Se ha colocado intencionalmente al finalizar la compra para recuperar compras abandonadas y más marketing por correo electrónico.

Esta es la orientación por comportamiento en acción porque se basa en el contexto y la acción.

Estas son algunas otras formas de activar ventanas emergentes modales en función de las circunstancias personales de los compradores.

Coincidencia de precios cuando un producto está a punto de ser añadido o ha sido añadido a la cesta de la compra.

Reconocer a nuevos compradores (o miembros no registrados) y ofreciéndoles un cupón a cambio de su correo electrónico y sexo (para minoristas de moda).

Ejecución de sorteos y capas de gamificación solo para nuevos compradores.

Así es como Laterooms agregó una capa de ludificación en sus mensajes y creatividad para generar potencialmente más direcciones de correo electrónico.

Piden a los navegadores que participen en un concurso para ganar una noche en un hotel y entradas para eventos.

El objetivo es conseguir navegadores en su lista para enviar mensajes y ventas más personalizados.

También puede mostrar cupones solo para clientes que hayan iniciado sesión repetidamente y miembros registrados con al menos una transacción en su haber.

Donde la mayoría de los sitios web de comercio electrónico fallan con las ventanas emergentes modales es con el contexto del comprador.

Deje que el contexto del comprador impulse su estrategia.

Orientación en el sitio:banners de encabezado y pie de página

Si sus datos de participación sugieren que los navegadores en su sitio tienen fatiga de ventanas emergentes modales (porque la mayoría simplemente hace clic en el botón 'X' para cerrar las ventanas emergentes modales que ofrece), es posible que desee considerar generar mensajes clave, incentivos y ofertas usando cualquiera de los encabezados. o banners de pie de página como en el ejemplo anterior.

Segmentación en el sitio:controles deslizantes y ventanas emergentes

Los controles deslizantes emergentes se han utilizado normalmente en widgets y servicios de chat en línea, como el widget de Google Trust Sites.

Los controles deslizantes modales emergentes son un medio muy infrautilizado de servir contenido dirigido en el sitio en el comercio electrónico. Definitivamente vale la pena incluir los modales pop-under en la combinación de su arsenal de orientación en el sitio y probarlos junto a los modales pop-over.

La tecnología es simple:un cuadro se desliza en la esquina inferior izquierda o derecha de las páginas que muestran una oferta personalizada. La rapidez de entrada es clave y cuanto menos intrusiva sea su ubicación, mejor.

Herramientas recomendadas

Estas son mis herramientas recomendadas para la orientación en el sitio:

• Salir de Intel
• Ventas emergentes inteligentes
• Conversión omnidireccional
• BrainSINS
• Agregar compradores

Recomendaciones dinámicas de productos personalizadas in situ

La tercera y más efectiva forma de generar ingresos adicionales a través de la personalización es con recomendaciones personalizadas de productos en el sitio, que según un estudio de mercado realizado por Barilliance y datos basados ​​en 1.500 millones de sesiones de compras en sitios ubicados en 26 países de América del Norte y del Sur, Europa y Australia, representa el 11,5 % de los ingresos de los sitios de comercio electrónico.

Las recomendaciones dinámicas de productos se basan en datos de visitantes, datos de comportamiento e historial de sesiones. El siguiente gráfico muestra los hallazgos de Barilliance y los 10 principales tipos de recomendaciones de productos que generaron los mayores ingresos.

El objetivo principal de las recomendaciones personalizadas en el sitio es aumentar la valor medio del pedido de cada sesión de compras.

En otras palabras, desea que los compradores agreguen más artículos a su carrito de compras con la esperanza de que paguen con tantos, si no todos, los artículos en su carrito.

Hacemos esto mediante la utilización de estrategias de venta cruzada y de venta ascendente.

Lo anterior es una táctica clásica de venta cruzada implementada por el minorista electrónico Net-a-Porter. La primera fila debajo del producto principal a la vista es una colección de productos que realizan ventas cruzadas y aumentan las ventas del producto principal.

Los artículos "También te pueden gustar" en la segunda fila son una colección de alternativas más baratas (si el artículo está fuera del presupuesto del comprador) y ventas adicionales.

Aquí hay otro ejemplo:

Esta es una recomendación de página de producto en GO outdoor:muestra dos unidades de recomendación de producto.

El primero se basa en productos similares al producto a la vista y el segundo bloque está dedicado a los productos vistos por el comprador.

Recomendaciones de productos en las páginas de pago

Cada artículo a la derecha de la página del producto para la página del producto del disco Blu-ray de Star Wars:The Force Awakens en Tesco Direct es una venta cruzada.

El último artículo en la parte inferior es en realidad una venta adicional, es decir, comprar la serie Saga completa.

Consejo profesional para la implementación de su estrategia de venta cruzada y venta adicional

Antes de completar una compra, intente en la medida de lo posible reservar algo de espacio en su categoría y páginas de productos para realizar ventas cruzadas de artículos que los compradores están viendo activamente.

Después de agregar un artículo al carrito o al finalizar la compra, busque la venta adicional.

Aquí hay un ejemplo:

En el sitio web de Paul Smith, la venta cruzada antes de agregar una cesta suele tener un valor más bajo en comparación con los "productos similares" recomendados después de agregar una cesta.

Otro consejo es colocar recomendaciones en la parte inferior de las páginas de productos para que no los distraigan del producto a la vista (como en el ejemplo de Net-a-Porter).

Si agrega puntos de datos de segmentación por comportamiento, como el historial de compras de un cliente, su historial de navegación y los elementos en los que hizo clic de correos electrónicos personalizados anteriores, puede crear una imagen del cliente y ofrecer productos más relevantes para él.

Si, por ejemplo, el cliente A normalmente no gasta más de $300 por sesión de compra, es posible que desee mostrar productos de categorías en las que el cliente suele comprar productos y productos que se ajustan al presupuesto de $300 del cliente.

Este es un caso de uso avanzado de segmentación por comportamiento relacionado con las ventas adicionales y cruzadas.

El emparejamiento de productos mediante lookbooks en el comercio electrónico de moda también ayuda a aumentar el valor medio de los pedidos. Con la personalización, es posible un emparejamiento más preciso.

Su plataforma de recomendaciones de productos debe usar de forma nativa los puntos de datos que destaqué anteriormente relacionados con las interacciones en el sitio y, si es posible, también tener en cuenta las interacciones por correo electrónico.

Debería permitirle definir su estrategia de recomendación de productos, los más comunes son:

• Ofertas personalizadas en la página de inicio.
• Ofertas personalizadas en secciones reservadas de páginas de categorías.
• Productos similares y venta adicional en las páginas de productos.
• Venta cruzada y venta adicional en la página de su carrito de compras.

Herramientas recomendadas

Estas son mis herramientas recomendadas para correos electrónicos personalizados uno a uno:

• Brillo.
• Monetizar.
• Relevancia fresca.

Orientación fuera del sitio:orientación de redes sociales basada en píxeles

Es igualmente fundamental ofrecer una experiencia de cliente personalizada fuera del sitio como en el sitio.

Dado que las redes sociales son probablemente un canal clave que utiliza su tienda para comunicarse con clientes potenciales y existentes, es vital crear puntos de datos en el sitio en forma de audiencias personalizadas en las plataformas publicitarias de todos los principales canales de redes sociales.

He aquí un resumen:

• Audiencias de Facebook e Instagram.
• Mensajero de Facebook.
• Audiencias personalizadas de Twitter.
• Orientación de público de Pinterest.

Con todas las plataformas anteriores, puede crear audiencias personalizadas para reorientar el tráfico en función de:

• Todas las visitas al sitio web.
• Visitas a la página del producto.
• Búsquedas en el sitio.
• Añadir a carritos.
• Sesiones de pago.
• Compras.

Lo que es más interesante es que las campañas publicitarias de Facebook usan identificadores de producto a nivel de página de producto. para permitir que los anunciantes envíen mensajes de retargeting basados ​​en datos de comportamiento de las páginas de productos.

Un caso de uso es reorientar todas las sesiones de agregar al carrito del producto A que no compró.

Esto permite una publicidad personalizada altamente dirigida.

Los amplios segmentos de tráfico descritos anteriormente aún permiten a los anunciantes enviar mensajes publicitarios personalizados a cada segmento de tráfico en las principales plataformas de redes sociales.

Segmentación fuera del sitio:Automatización de correo electrónico transaccional uno a uno

Si se ejecuta de manera óptima, el marketing por correo electrónico sigue siendo el motor principal para impulsar la lealtad y retención de clientes para la mayoría de las empresas de comercio electrónico.

La personalización se encuentra en el corazón de las estrategias de comercio electrónico más efectivas.

En comparación con el marketing por correo electrónico de difusión general, los correos electrónicos personalizados tienen un 26 % más de probabilidades de abrirse y un 760 % mejores para generar ingresos.

Los pasos clave para implementar de manera efectiva la recomendación personalizada de productos con mensajes de correo electrónico uno a uno son:

• Recopilación de la mayor cantidad de datos de suscriptores de correo electrónico as possible with on-site targeting and at the point of registration.
• Identifying customers through purchases.
• Tracking each customer’s interaction with your website.
• Tracking each customer’s interactions with your email marketing.
• Segmenting and extrapolating your top VIP customers.
• Having a single customer view.

Gathering as much email subscriber data as possible.

The most basic data points for email subscriber data are a name and email address.

This is typically retrieved through on-site targeting and at the point of the registration of an account.

Fashion e-tailers should collect additional data about their subscribers such as their gender and date of birth .

The age or date of birth of subscribers can be used for birthday messaging and more tailored product recommendations that will be relevant to age group interests attributes you may have set to product-sets in your product catalog.

Aim to send new subscribers a welcome email, encouraging them to ‘edit their preferences.’

Here is an example from Astley Clarke.

And below is a more comprehensive ‘edit preferences’ page by MrPorter.com based on brands their customers like.

Encourage Facebook logins to retrieve date of birth, gender, locale and other social data points.

Consider sending drip emails to help build your customer profiles. Amazon sent this email intentionally to help them improve their product recommendations.

Identifying customers through purchases.

Sending each customer emails on the basis of their previous purchases in a bid to upsell, cross-sell or recommend similar products (based on purchase trends of other customers) can help significantly drive up conversions.

One of your selection criteria for an ecommerce email platform should be the platform’s ability to send personalized emails on the basis of the purchase history of each customer.

The platform should, in other words, connect with your ecommerce platform’s customer purchase history database.

And, it should be able to dynamically email each customer personalized product recommendations based on their specific purchase history.

Tracking each customer’s interaction with your website.

Your one-on-one product recommendations strategy can also be based on each customer’s historical interaction with your store.

This will factor in both category and product pages they’ve visited within a specified period of time.

If for instance, no action was taken by a customer within a specific browsing session, an email could be triggered to send them a few of the items they view as well as related items.

Free shipping or a limited time offer could be used as a nudge to lure them back in to make a purchase.

Other customer interactions on your site that should trigger personalized one-to-one emails:

• Abandoned cart messages :to encourage customers to return to purchase items left in the shopping cart.
• Post-purchase transactional emails :thanking customers for purchasing and then including personalized product recommendations.
• New account sign-ups welcome emails :thanking customers for signing up to your store and giving them incentives such as free shipping or a coupon code.
• Send latest products emails :from the category of most interest to each customer.

Tracking each customer’s interactions with your email marketing.

Ometria triggered messaging (source:techcrunch)

Along with website interactions, sending personalized emails based on clicks and interactions with previous emails can be a highly lucrative means of driving more conversions through workflow automation.

If a customer, for instance, has opened a previous email more than three times and clicked on specific product links several times without actually making a purchase, an email could be triggered to send them either an offer or similar products at a lower price range.

The best results from triggered emails are often a result of using data points from interactions with previous emails and interactions with your website.

Segmenting and extrapolating your top VIP customers.

We’ll go into more detail on RFM analysis and the identification of your highest value customers.

The core point to note here is that segmenting your customers into groups based on their purchase power will be a key driver to your one-to-one email marketing strategy.

This will enable you to build out a long-term customer retention strategy.

The general rule of the thumb is that your VIP customers should be treated specially as they will, in most situations, account for 60-80% of revenue.

Having a single customer view:e-CRM.

image reference

A final point to note about email personalization is the need to have a single customer view.

This is important for stores handling 5,000 or more transactions a month.

You want to be able to log into a dashboard to view each customer’s transaction history, on-site interactions and email interaction (see the screenshot above from Ometria).

This data will, of course, be consolidated and also segmented to drive more insights that inform your personalized one-to-one email marketing strategy.

Recommended Tools

Here are my recommended tools for personalized one-to-one emails:

• Klaviyo
• ExactTarget
• Bronto
• Ometria
• dotmailer