Buscando el par perfecto: cómo las marcas de calzado pueden utilizar datos e IA para mantenerse un paso adelante.
Las tendencias de moda llegan y se van a un ritmo cada vez más rápido, y esto es especialmente evidente en el calzado. Desde mocasines chunky hasta zapatillas de taco alto y ballerinas de mesh, el calzado “de moda” está en constante cambio. Gracias en parte a TikTok, los ciclos de micro-tendencias mantienen a las marcas y a los compradores alerta. Nunca ha sido tan crucial para las marcas de calzado mantenerse un paso adelante.
Las marcas de la industria de retail enfrentan un panorama de marketing cada vez más desafiante. Lxs consumidorxs no siguen un camino lineal hacia la compra, lo que complica alcanzar a lxs compradorxs en el momento adecuado. Además, la conveniencia de comprar en mercados en línea a menudo supera la practicidad de adquirir ciertos artículos, como zapatos, en una tienda física.
Para mantenerse competitivas y ofrecer experiencias excepcionales en cada punto de contacto con el cliente, las marcas de calzado deben mejorar su marketing digital, adoptando un enfoque más sofisticado que aproveche los datos y la IA.
Optimización del recorrido del cliente para una mayor personalización
El embudo de compra no lineal en la industria del calzado exige que las marcas ofrezcan una experiencia del cliente fluida en múltiples puntos de contacto, tanto antes como después de la compra. Al analizar los datos del cliente, las marcas pueden identificar los diferentes puntos donde lxs consumidorxs interactúan con su marca, como redes sociales, visitas al sitio web o campañas de correo electrónico. Con tableros y reportes impulsados por IA generativa, puedes analizar el comportamiento de navegación, el historial de compras y las preferencias, además de segmentar tu audiencia para enviar mensajes personalizados.
Esta información te permite crear campañas de marketing altamente personalizadas, con contenido y mensajes relevantes que resuenen con tu audiencia objetivo en el momento adecuado del recorrido del cliente.
Tomemos como ejemplo una marca de zapatillas de running. Al utilizar inteligencia artificial para identificar a lxs clientxs que han comprado recientemente equipamiento de running, la marca podría ofrecerles recomendaciones personalizadas de productos complementarios, como calcetines o fitness trackers. Este nivel de personalización hace que lxs compradorxs se sientan valorados, mejorando su experiencia, aumentando la interacción y fomentando la lealtad.
Análisis predictivo para reducir devoluciones
Cuando se trata de zapatos, un ajuste (casi) perfecto es casi siempre esencial para lxs compradorxs, y puede ser difícil de determinar a través de una pantalla. Por lo tanto, no es sorprendente que las devoluciones representen un desafío significativo para las marcas de calzado. Según datos de junio de 2024, los zapatos son la segunda categoría más devuelta en las compras en línea, con un 16%, lo que genera un dilema doble tanto para los ingresos como para la satisfacción del cliente.
Si bien cobrar por las devoluciones es una opción para desincentivarlas (aunque probablemente no sea bien recibida por lxs clientxs), una mejor solución es anticiparse a las devoluciones desde el principio. El desafío radica en identificar qué productos valiosos anunciar primero y promocionar aquellos que aumenten el margen y reduzcan las devoluciones, sin afectar los ingresos. Aquí es donde la IA ofrece una solución.
Utilizando análisis predictivo, puedes identificar a lxs clientxs que tienen más probabilidades de devolver sus compras y las razones detrás de ello. Por ejemplo, al analizar datos históricos sobre devoluciones, puedes identificar patrones y factores que contribuyen a ellas, como problemas de tallas o descripciones de productos. Al centralizar datos de diversas fuentes, como ventas, inventario, margen y devoluciones, puedes usar IA para calcular puntajes basados en datos para cada producto. Estos puntajes pueden ayudarte a priorizar los esfuerzos publicitarios, asegurando que los presupuestos de marketing se destinen a productos que generen ingresos mientras se minimizan las devoluciones.
Estos insights se pueden utilizar para optimizar los productos y su presentación digital, adaptar tus esfuerzos de marketing para promover aquellos que tienen una tasa de devolución más baja y dirigir tus campañas hacia lxs compradorxs con el mayor potencial de valor a lo largo de su vida.
Asignación optimizada del gasto en medios
Finalmente, al crear un tablero de medición de medios que integre los datos de todas tus campañas, puedes obtener una visión holística de tu rendimiento de marketing general. Esto es fundamental para optimizar el gasto en medios y asignar presupuestos a los canales y campañas más efectivos.
Los tableros impulsados por IA generativa llevan el análisis de datos al siguiente nivel al proporcionar información en tiempo real y recomendaciones prácticas. Estos tableros pueden procesar grandes volúmenes de datos y generar conocimientos significativos que te ayuden a tomar decisiones informadas. Pueden identificar tendencias, patrones y correlaciones en los datos de lxs clientxs, permitiéndote ajustar tus campañas en tiempo real para maximizar el rendimiento.
El calzado que conquista: lealtad y experiencia del cliente
Con el cambio rápido de estilos de calzado, los clientes siguen siendo relativamente leales a las marcas. El calce, la moda y la confianza en la marca son los principales factores para lxs consumidorxs, y muchxs no están interesados en optar por imitaciones.
¿Qué alejará a lxs compradorxs de zapatos? Una mala experiencia de compra, la falta de la talla correcta en stock y el precio, todos factores que se pueden mitigar al tener una sólida base de datos e IA. Al integrar y utilizar efectivamente estas herramientas en tu enfoque de medios y marketing, puedes crear campañas de marketing personalizadas y comunicaciones con lxs clientxs, implementar estrategias de precios dinámicos para captar a lxs compradorxs en el mercado y ofrecer una experiencia multicanal fluida que no termine en una devolución.