Lo que aprendimos de los especialistas en marketing de comercio electrónico de moda sobre información del consumidor, diseño de productos y estrategia de marketing

En nuestra última ronda de entrevistas de UX (diciembre de 2021) con nuestros clientes más expertos en datos (en el negocio del comercio electrónico de moda), una cosa siguió surgiendo: los conocimientos detallados del consumidor a partir de datos de clientes propios son cada vez más valiosos para el diseño de nuevos productos. y una estrategia de marketing sostenible. Entonces, para comprender mejor a nuestros clientes, tuvimos que desentrañar este hilo común. Para empezar, ¿por qué ahora? ¿Y cómo contribuye nuestra plataforma? Si está en un equipo de marketing en comercio minorista minorista y ya está pensando que esto le suena familiar, siga leyendo, no está solo.

Los datos de origen importan más ahora. ¿Por qué?

La investigación de mercado y el análisis de la competencia siguen siendo importantes, pero los datos propios únicos de clientes reales serán más importantes en el futuro por dos razones:

1. Se realiza publicidad a través de datos de terceros

El futuro sin cookies pronosticado durante mucho tiempo ha llegado. Los datos de terceros e incluso los datos de terceros han perdido su valor y los equipos de marketing de comercio electrónico están trabajando más duro para capitalizar el tráfico que ya tienen para mejorar el ROAS mediante la venta cruzada de más a través de recomendaciones personalizadas.

2. Se esperan experiencias personalizadas

Los jóvenes nativos digitales no han conocido más que compras online personalizadas. Amazon y Netflix utilizan el aprendizaje automático para descubrir qué les gusta a los compradores individuales, y ahora las compras sociales presentan elementos agradablemente familiares que utilizan sus pares en un flujo constante de contenido generado por el usuario.

Este titular de 2020 sobre el tema resume la situación y la actitud de la Generación Z:

Perspectivas del consumidor y diseño de productos

Imagine un equipo de desarrollo de productos en los primeros días de un nuevo producto: la etapa de generación de ideas y diseño. El objetivo final, por supuesto, es también identificar un producto específico que dé en el blanco con una audiencia específica. Pero cuando se trata de diseñar el producto, ¿de dónde vienen las ideas?

Diseño centrado en el usuario en la industria de la moda

Nuestros clientes en la industria de la moda nos dieron pistas sobre un término muy conocido en el mundo del diseño: UCD (diseño centrado en el usuario).

El método UCD:

“Requiere involucrar a los usuarios a lo largo del proceso de diseño a través de una variedad de técnicas de investigación y diseño para crear productos altamente utilizables y accesibles”. Fuente: Fundación Internacional de Diseño

¡Parece un buen plan!

Otro dato de nuestras entrevistas sobre la definición de los requisitos del usuario se destacó:

Cómo se ve, valora y compara un producto con otros productos en función de las características, el precio, la temporada, etc., todos los factores en el diseño de moda.

Estos conocimientos se suman al proceso de desarrollo de productos, brindando a los diseñadores de productos, al gerente de productos y, de hecho, a todos los miembros del equipo de productos, mucho más para considerar a medida que descubren el "contexto de uso".

vía: https://www.interaction-design.org/literature/topics/user-centered-design

Lo que nuestros clientes necesitan para el diseño de productos

Lo que más anhelan nuestros equipos de comercio electrónico con mayor conocimiento de los datos son las perspectivas de los consumidores sobre los compradores que ya regresan con frecuencia para navegar a lo largo del viaje del cliente de la marca.

Estos son los clientes VIP, el 20 por ciento de la antigua regla 80/20 en ventas que nos dice que la mayor parte de sus ganancias provienen de sus VIP que aman su marca y la experiencia en línea que brinda. Resulta que lo que los equipos de comercio electrónico realmente quieren saber es qué les gusta a sus clientes VIP individuales mientras navegan, en tiempo real, para que sus diseños y sus ofertas puedan estar a la vanguardia.

Análisis de preferencias en tiempo real

Con las necesidades de nuestros clientes en mente, nuestro equipo de ciencia de datos ajustó la función Preference Analytics para que las etiquetas de productos preferidos para cada comprador se ponderen con un porcentaje que muestra la probabilidad de que un comprador haga clic en un artículo con un atributo descrito por esa etiqueta.

Crea perfiles de compradores anónimos que cumplen con el RGPD a partir de datos propios para descubrir qué atributos de productos les gustan a los compradores en las imágenes que están buscando.

Podría ser el diseño de longitud, el color, el patrón, el material o cualquier otro atributo personalizado que necesiten para analizar las preferencias de atributos en tiempo real a partir de sus datos propios.

En la industria de la moda en constante cambio, este tipo de información detallada sobre el consumidor a nivel de atributo brinda a los diseñadores una dirección basada en los datos del cliente y les asegura que están desarrollando los productos correctos, todo el tiempo.

Información del consumidor y estrategia de marketing

La ex CDO de L'Oreal, Lubomira Rochet, encabezó muchas campañas de marketing durante su tiempo en la empresa y enfatizó la importancia de centrarse en el cliente y construir relaciones 1 a 1.

Las percepciones únicas del consumidor son la clave. Son esenciales para desarrollar una estrategia de marketing que llegue a los compradores de uno en uno.

Vía: https://twitter.com/LOrealGroupe/status/1118423858338500609

En una entrevista de 2018 con Commonwealth, Rochet explicó:

“La tecnología digital ha cambiado la forma en que comercializamos. Un objetivo importante es tener la capacidad de construir relaciones ricas y personalizadas con los consumidores y crear contenido que atraiga a los consumidores y los haga felices de compartirlo”. Fuente: Commonwealth

Pero, ¿qué tiene el contenido personalizado que es tan atractivo?

Perspectivas del consumidor y sorpresas deliciosas

Si se hace bien, los conocimientos del consumidor pueden informar recomendaciones personalizadas que son extremadamente memorables. Un ejemplo de ello es la decisión de compra deliciosamente no planificada , como la describe la bloguera de marketing de Hubspot, Amanda Zantal-Wiener:

“Aquellos que me conocen son conscientes de mi obsesión límite con el hip hop, que también es la motivación de gran parte de mi comportamiento de compras en línea. Claramente, Amazon se ha dado cuenta… el propósito de mi visita más reciente a Amazon fue verificar sus funciones de personalización para este artículo. Pero luego, descubrí que Rapper's Delight: The Hip Hop Cookbook estaba en mis libros recomendados. ¿Compré algo que no necesito? Por supuesto. Pero también me encantó el hecho de que me llamó la atención con muy poco esfuerzo... la mejor parte, para el usuario, es el descubrimiento resultante de cosas nuevas que nos gustan, ya sea un libro, una herramienta, o un artículo.” Fuente: Hubspot, estas 9 marcas llevan el marketing personalizado a un nuevo nivel

Vía: Amazon

Personalizar una experiencia de compra con información del consumidor y deleitar a los compradores con recomendaciones familiares es una estrategia de marketing comprobada que Amazon ha utilizado durante años para que los compradores regresen por más. Y como ejemplifica el libro de cocina Hip Hop anterior, compartir el deleite con los demás.

Pasar de la estrategia de marketing a la táctica

El seguimiento de datos sobre transacciones y sobre qué productos se venden sigue siendo parte del juego y la plataforma ofrece muchas métricas útiles de un vistazo.

Pero la contribución realmente valiosa que brinda la plataforma, lo que impulsa la estrategia de marketing centrada en el cliente, es Preference Analytics. Y la herramienta que genera más ventas cruzadas y mayores ventas es el recomendador personalizado.

Recomendaciones personalizadas

Fuera de los mercados, los sitios web de grandes marcas usan la misma estrategia de marketing, pero a menudo crean sus propios sistemas de recomendación internos, empleando pequeños ejércitos de ingenieros de back-end que se especializan en ciencia de datos y aprendizaje automático.

Últimamente, sin embargo, algunas marcas han adoptado el enfoque SaaS sin código y subcontratan el trabajo de back-end a sistemas automatizados que se pueden agregar fácilmente como complementos a sus sitios web existentes. Un equipo de marketing sin experiencia en codificación puede usar estas herramientas de marketing para obtener una comprensión más profunda de los conocimientos de los consumidores de los visitantes de su sitio.

Sitio web multimarca de moda coreana, Codibook

Codibook compila sus conocimientos de los consumidores automáticamente con su suscripción a la plataforma de experiencia de personalización de IA de Rosetta.

El complemento de recomendación de carrusel en la página realiza ventas cruzadas de artículos que coinciden con los atributos vistos anteriormente mientras el comprador navega por las imágenes del producto. Esta herramienta aumentó el valor promedio de los pedidos de Codibook en un 38 %.

El sitio web de Shu Uemura en Taiwán

Shu Uemura también puso su estrategia de marketing a trabajar con recomendaciones personalizadas de productos. Personalizaron el aspecto del recomendador para que coincidiera con el aspecto de Shu Uemura y lo optimizaron para dispositivos móviles en sus páginas Agregar al carrito. Los ingresos aumentaron un 149 % en 2021.

También usaron el complemento Promociones para clientes vacilantes para involucrar a los compradores en el momento justo (antes de que tengan la intención de rebotar) con ventanas emergentes de descuento que están personalizadas según sus preferencias individuales.

Y para retener a los clientes que se quedan sin realizar una compra, extraen sus conocimientos de consumo de sus propios datos propios y luego envían mensajes personalizados por correo electrónico o SMS utilizando el complemento de marketing omnicanal personalizado.

Para ver el desglose completo de los resultados de la incursión de Shu Uemura en la personalización, consulte el estudio de caso.

Pensamientos finales

Por lo tanto, según nuestros clientes, los conocimientos de los consumidores son fundamentales para el éxito del comercio electrónico hoy en día para el desarrollo de productos y la estrategia de marketing.

• Los datos propios son clave para maximizar el ROAS y la personalización se ha vuelto común en línea y los compradores esperan verlo.
• Esto es especialmente cierto en el caso de los nativos digitales de la Generación Z y los Millennials, que están dispuestos y son capaces de pagar más por experiencias en línea que los alcancen como individuos.
• Los equipos de comercio electrónico más basados ​​en datos rastrean con entusiasmo las métricas transaccionales, pero el valor real está en los conocimientos del consumidor sobre los atributos del producto a partir de datos propios.

Para los equipos de comercio electrónico de moda que buscan completar su investigación de mercado con información del consumidor en tiempo real, y las herramientas de conversión para poner en acción una estrategia de marketing centrada en el cliente, ahora es el momento.

Acerca de la IA de Rosetta

La plataforma de experiencia de personalización de IA de Rosetta descubre las preferencias de los compradores a partir de sus datos propios y proporciona recomendaciones de productos 1 a 1, promociones de clientes vacilantes y marketing omnicanal.

Nuestros algoritmos de IA están escritos especialmente para comerciantes de comercio electrónico de ropa, belleza y accesorios y los servimos con pasión porque su éxito es nuestro éxito.

En promedio, nuestros clientes duplican el valor de sus pedidos y triplican su tasa de conversión porque sus compradores están más comprometidos con las experiencias que brinda nuestra plataforma.

Rosetta.ai ha aparecido en Forbes Top 25 ML nuevas empresas y Analytics Insights Top 10 empresas.