La época de compras navideñas ha pasado de ser un evento especial de un par de semanas a uno que abarca varias temporadas, y eso está haciendo que reatilers y minoristas de todo el mundo cambien sus estrategias. Si bien es importante atraer a los compradores que se disponen a comprar con antelación, captar tráfico de calidad debería ser la máxima prioridad para las marcas que quieren aumentar sus beneficios. Pero conseguirlo puede ser todo un desafío debido a la continua proliferación y combinación de canales publicitarios. En respuesta a ello, muchos líderes del sector están invirtiendo más en campañas basadas en herramientas de inteligencia artificial (IA) para captar los picos de interés de quienes más gastan a medida que pasan por los puntos de contacto.
Uno de esos líderes es Leon Wharton Hallen, director de medios y publicidad de la tienda holandesa Scotch & Soda. Tal como afirma, “la temporada navideña del 2022 presentó desafíos a nivel macroeconómico. Notamos un cambio en la confianza de los consumidores: los compradores buscan una buena relación calidad-precio desde el principio de la temporada y el coste de adquirir clientes va en aumento. Como no todo el tráfico es igual, tuvimos que profundizar para encontrar los clientes adecuados en los distintos canales y separar el grano de la paja. La IA nos ayuda a identificar a quienes quieren comprar y llegar a ellos en lugar de a quienes simplemente están navegando por Internet”.
Para aprovechar al máximo todo el potencial de la IA, las empresas tienen que replantearse su modelo de negocio y dar un giro a su forma de trabajar.
Michelle Hernandez, directora de marketing omnicanal digital de Deckers Brands, también se apoyó en la IA durante la temporada navideña. Según Hernandez, “la notoriedad, la consideración y las compras están convergiendo. Ahora, los consumidores quieren que el momento en el que surgen sus necesidades y el lugar donde satisfacerlas se encuentren en el mismo punto como parte de su experiencia cotidiana de compra, en canales tanto físicos como digitales. Por eso, redoblamos nuestra apuesta por las campañas que usan IA para atraer a quienes más dinero gastan, estén donde estén”.
El motivo del éxito de Hallen y Hernandez se evidencia en los resultados de un reciente estudio de McKinsey, en el que se confirma que el valor que se obtiene de la IA es sólido y muy estable. Sin embargo, para aprovechar al máximo todo el potencial de la tecnología IA, las empresas tienen que replantearse su modelo de negocio y dar un giro a su forma de trabajar. Esto puede suponer una encrucijada para los anunciantes minoristas: se les pide que experimenten con nuevas maneras de aumentar el valor empresarial y que, simultáneamente, sigan manteniendo una rentabilidad estable.
Afortunadamente, este cambio no tiene que producirse de una sola vez. Para saber cómo hacerlo paso a paso, les preguntamos a 12 líderes del sector cómo hicieron pruebas gradualmente con campañas basadas en IA para prepararse de cara a la temporada navideña y que fuera todo un éxito comercial. Estas conversaciones nos ayudaron a identificar cuatro fases, además de consejos y estrategias para obtener buenos resultados.
Paso 1: Exploración
La mejor manera de empezar a usar campañas basadas en inteligencia artificial (IA) es comprometerse con un punto de partida. Las siguientes son algunas maneras eficaces de dejar margen para la experimentación.
Empieza a probar nuevas estrategias con antelación
A principios del 2022, la empresa francesa de paquetería Chronopost decidió hacer pruebas cuidadosamente con campañas basadas en IA justo antes de la temporada navideña, que es cuando sus clientes B2B hacen más envíos. Esta actitud previsiva sentó las bases de su éxito. Eva Bossy, responsable del canal digital de Chronopost, lo confirma: “Multiplicamos nuestros ingresos procedentes de las ventas en un 85 % y mejoramos nuestra rentabilidad a pesar de que el panorama económico era incierto”.
No te conformes
Como la tienda online Fragrance.com ya se anunciaba con campañas estándar de shopping eficaces y rentables, en principio a su equipo de marketing no le convencía la idea de permitir que la IA lo ayudara a determinar cómo promocionar sus marcas de lujo en los distintos canales. “Pero, debido a las condiciones económicas desfavorables y la creciente competencia a las que nos enfrentábamos, reconocimos que los anuncios basados en IA nos podían dar ventaja”, afirma Michael Nadboy, el director de marketing de la empresa. “Nos centramos en analizar los datos de antes y después, y esa información fundamentó nuestra decisión de migrar campañas clave antes de Acción de Gracias. La estrategia dio resultado: aumentamos nuestros ingresos en un 40 %”.
Basa tus hipótesis en lo que has aprendido
Para atraer a clientes muy valiosos en tiempo real, la cadena de tiendas norteamericana Michael’s siempre había recurrido a soluciones de eficacia probada, como las palabras clave de concordancia amplia, Smart Bidding y los anuncios adaptables de búsqueda. Tras aplicar esas soluciones, siempre había aprendido algo que le podía servir como base para hacer pruebas más adelante. Kathleen Moler, responsable de medios y marketing digital, comenta al respecto: “Queríamos experimentar con campañas multicanal como la siguiente versión de anuncios basados en IA. Como nuestros clientes buscan inspiración para sus manualidades y proyectos artísticos en todos los canales digitales, nos pareció lo más lógico evolucionar con ellos a la vez que aumentamos nuestros ingresos de manera eficiente”.
Paso 2: Experimentación
Aprender rápido permite innovar. A continuación, te contamos cómo fomentar una cultura en la que se prueba y aprende.
Encuentra maneras de equivocarte de forma segura y de aprender rápido
En Scotch & Soda son de la idea de que, para tener éxito y diferenciarse en un entorno competitivo, hay que experimentar con innovaciones. Hallen comenta: “Probamos nuevas estrategias en un entorno controlado para aprender rápidamente de nuestros errores y redoblar esfuerzos con lo que da resultado, centrándonos en las métricas importantes”. Por ejemplo, cuando la principal métrica que determinaba el éxito eran los ingresos, “nuestros experimentos primero mostraban un descenso del tráfico, pero dejamos que siguieran su curso, ya que sabíamos que la IA se centra en encontrar clientes de calidad. Al final, nos dimos cuenta de que estábamos aumentando los ingresos de manera más eficiente”.
Probamos nuevas estrategias en un entorno controlado para aprender rápidamente de nuestros errores y redoblar esfuerzos con lo que da resultado.
Empieza poco a poco y optimiza lo que puedas
Los responsables de marketing de la marca singapurense de productos de belleza Coco & Eve ya conocían las campañas basadas en IA, pero les preocupaba que añadir más canales a su estrategia redujera su rentabilidad. Philip Nguyen, vicepresidente de crecimiento, explica cómo lo solventaron: “Empezamos con unos pocos SKUs. Hicimos una prueba de antes y después para comparar el rendimiento de esas unidades en las campañas nuevas con el rendimiento obtenido en las campañas anteriores”. A la vez, optimizaron sus recursos de vídeo, entre otros, para proporcionar a la IA las mejores creatividades posibles. La estrategia dio resultado: “Aumentamos los ingresos en un 32 % por un coste por conversión un 26 % menor. Además, le ahorramos tiempo a nuestro equipo para que se centrara en otras prioridades estratégicas”, explica Nguyen.
Usa la función Experimentos para fundamentar tus decisiones
Bol.com, un mercado online popular en Países Bajos y Bélgica, había estado usando campañas estándar de shopping para mostrar sus productos a más de 13 millones de compradores. Antes de cambiar estas campañas por una solución que usara la IA, como las campañas Máximo rendimiento, tenían que justificar esa decisión con datos. Arend de Ruiter, responsable de publicidad en buscadores y medición, explica cómo lo lograron. “Implementamos una estrategia rigurosa de pruebas usando la nueva función Experimentos para automatizar el proceso de pruebas y obtener resultados precisos. Tres meses más tarde, habíamos despejado todas nuestras dudas y empezamos a implementar las campañas Máximo rendimiento a gran escala. Para finales de la temporada navideña, habíamos logrado un 64 % más de ingresos que con las campañas estándar de shopping”.
Paso 3: Ejecución
Experimentar da buenos resultados cuando todos los colaboradores tienen las mismas expectativas y se comprometen a superarlas. A continuación, te contamos lo que están haciendo las marcas de éxito para mantener su estrategia de IA.
Genera entusiasmo hacia la IA en toda la empresa
Mostrar los efectos tangibles de las iniciativas de IA en los resultados de negocio ayuda a los responsables de marketing a llegar a consensos en sus empresas. Un ejemplo de ello es la tienda por departamentos escandinava Boozt.com. Jesper Jensen, su director de medios y marketing online, explica cómo lo hicieron: “Informamos a los altos cargos de las pruebas [de las campañas basadas en IA] y mostramos los resultados a nuestro grupo de dirección comercial”.
Otra manera de generar entusiasmo hacia la IA es centrar los esfuerzos en un objetivo de negocio principal. Puedes seguir el ejemplo de la empresa de alquiler de bicicletas por suscripción Swapfiets. “Uno de los mayores retos para las empresas cuyo modelo de negocio es la suscripción es aumentar la cartera de clientes a costes bajos”, explica Debora Copercini, la especialista de marketing orientado a resultados de Swapfiets. “Me sorprendió ver cómo llegamos a nuevos clientes y redujimos el coste por adquisición en un 44 % con el objetivo ‘adquisición de clientes nuevos’ en solo dos semanas”.
La IA ayudó a multiplicar el rendimiento con los datos que le proporcionamos, y eso nos permitió superar con creces los objetivos de ingresos de todas nuestras carteras.
Sigue ajustando la estrategia, incluso después de obtener buenos resultados
Para prepararse de cara a la temporada navideña, las marcas que ya confían en el efecto de sus campañas multicanal pueden implementar algunas prácticas recomendadas para que sus campañas basadas en IA sean aún más rentables. La empresa de marketing orientado a resultados Jellyfish adoptó esa estrategia para ayudar a sus clientes retailers. “Subimos datos de las tiendas y feeds de productos locales para aumentar el potencial omnicanal y usamos ajustes de estacionalidad para invertir más cuando aumentaban las ventas”, explica Sara Furney-Howe, directora sénior de publicidad en buscadores. “También ajustamos los recursos, destacando mensajes propios de la temporada y combinándolos con creatividades de uso permanente. La IA ayudó a multiplicar el rendimiento con los datos que le proporcionamos, y eso nos permitió superar con creces los objetivos de ingresos de todas nuestras carteras.
Aplica lo aprendido a otras áreas de la empresa
Probar soluciones de IA puede propiciar que toda tu empresa trabaje de manera más eficiente. Eso fue lo que le ocurrió a la empresa líder en gafas EssilorLuxottica. “Nos llevó más de un año hacer pruebas A/B con campañas automatizadas, y no me arrepiento del tiempo que invertimos en analizar el efecto que tuvieron sobre el negocio los cambios que hicimos en la automatización de la puja, la estructura de las campañas y la gestión de feeds”, afirma Andrea Orlunghi, director global de marketing orientado a resultados de la marca. “Probar nuevas soluciones nos permitió crear una definición de éxito compartida por todos los departamentos”.
Paso 4: Ampliación
Los equipos de marketing que hayan llevado a cabo experimentos con resultados positivos pueden aprovechar ese impulso para abordar iniciativas incluso mayores.
Capta la demanda multicanal derribando barreras
En Scotch & Soda, trabajarán de manera continua para derribar barreras entre canales y probar nuevas formas de conectar con sus clientes más valiosos. Hallen lo explica: “Los clientes de nuestra aplicación tienen un valor medio de pedido y un valor del tiempo de vida del cliente superiores. Por lo tanto, este año nos centraremos en crear recorridos del sitio web a la aplicación impecables y en medir el efecto general que tienen las descargas de la aplicación sobre el negocio”.
EssilorLuxottica también se está pasando rápidamente a una estrategia multicanal para adaptarse al comportamiento de los clientes. “Estamos derribado barreras entre canales online, pero también entre el online y el offline. Además, estamos integrando varias fuentes de datos propios para conocer mejor el recorrido del cliente”, afirma Orlunghi. “Lo hubiésemos hecho de una u otra manera, pero la IA nos ha permitido lograrlo en un año en lugar de 10”.
Aplica globalmente la estrategia que dé mejores resultados
Cuando L’Oréal Vietnam probó una estrategia multicanal que funcionó en su megaevento de rebajas del 12 de diciembre, la empresa quiso conseguir los mismos resultados en toda la región Asia-Pacífico. Aplicó la estrategia a otros cinco mercados y, gracias a ello, llegó a más clientes para aumentar sus beneficios.
La IA nos ha permitido derribar barreras en un año en lugar de 10.
El mercado online Fruugo adoptó una estrategia parecida el año pasado. “El mercado Fruugo permite a sus vendedores ofrecer sus productos a nivel global. Con las campañas basadas en IA, promocionamos millones de artículos entre compradores de 40 países”, afirma Tony Preedy, director general de Fruugo. “Después de llevar a cabo con éxito una prueba en Japón, uno de nuestros mercados más exigentes, implementamos rápidamente campañas Máximo rendimiento en más de 20 idiomas para alcanzar nuestros objetivos. Esto se tradujo en miles de millones de impresiones que contribuyeron a que los ingresos interanuales de Fruugo se multiplicaran por 2,1 en el 2022”.
Cada empresa minorista tiene prioridades y necesidades específicas. Por eso, poner a prueba soluciones de IA les puede ofrecer una visión completa del efecto de esta tecnología en el mundo real y en el rendimiento. Estas perspectivas nos muestran que pasos pequeños e incrementales pueden tener un efecto duradero en cómo se desenvuelven las marcas en el mercado no solo en el 2023, sino también en el futuro.
fuente:www.thinkwithgoogle.com
