El argumento de cuál es más importante entre la adquisición y la retención de clientes ha sido un tema candente en el comercio electrónico antes. Lo que solía ser un debate feroz, sin embargo, se ha calmado en los últimos años. Se ha demostrado que el costo de adquirir un nuevo cliente es de cinco a siete veces mayor que el costo de retener a los clientes. A menudo, los nuevos clientes tardan de uno a cinco años en empezar a contribuir a las ganancias. Dadas estas estadísticas en el contexto de las condiciones económicas prevalecientes, no sorprende que las empresas ahora estén completamente bloqueadas en invertir en estrategias de retención de clientes. Se espera que la inteligencia artificial proporcione soluciones interesantes para las marcas de comercio electrónico que se esfuerzan por retener a más clientes.
¿POR QUÉ LAS ESTRATEGIAS DE RETENCIÓN DE CLIENTES SON TAN IMPORTANTES EN 2023?
La importancia de la retención de clientes está en el nivel más alto que jamás haya existido. Las tendencias económicas recientes y anticipadas son impulsores clave para el cambio de énfasis hacia la retención de nuevos clientes en lugar de adquirirlos. En la parte superior de la lista está el persistente inflación mundial que comenzó en 2021. La pandemia de COVID-19 provocó un aumento en las tasas de inflación y la agitación política entre Rusia y Ucrania exacerbó la situación al causar interrupciones en la cadena de suministro. Esto contribuyó a un aumento en el precio de los productos en línea, una tendencia que, según Bloomberg, continuará en los próximos años.
Otro factor que contribuye al mayor énfasis en las estrategias de retención de clientes es el creciente temor a una recesión inminente. Economistas y expertos financieros predicen que para fines de 2023 un Recesión económica golpeará La espada de doble filo de la inflación y la recesión ya está cambiando los patrones de gasto de los clientes. Varios tipos de investigación han demostrado que los clientes ahora están dispuestos a gastar menos, especialmente en artículos caros de marca. La inflación continua y la recesión esperada también están pasando factura a los negocios. Con las limitaciones económicas predominantes, las marcas deben ajustar sus presupuestos y centrarse en estrategias más rentables, incluida la retención de clientes.
La implementación de estrategias de retención de clientes tiene muchos beneficios para las empresas. Es rentable y reduce los costos de marketing y publicidad. La retención de clientes también promueve el crecimiento de los ingresos, ya que los clientes antiguos tienden a gastar más y hacer negocios repetidos. Según Sixads, los clientes leales gastan 67% más que los clientes nuevos. Además, el enfoque en la retención de clientes abre más oportunidades para el boca a boca, ya que los clientes leales a menudo comparten sus experiencias con amigos y familiares, lo que podría atraer nuevos clientes a su marca. Debido a estos y muchos otros beneficios, las marcas de comercio electrónico han invertido más en fidelizar a los clientes.
¿CÓMO PUEDE CONTRIBUIR LA IA A LAS ESTRATEGIAS DE RETENCIÓN DE CLIENTES?
La idea principal detrás de las estrategias de retención de clientes es mejorar la experiencia del cliente. Las experiencias positivas son el motor de la satisfacción y fidelidad del cliente. Por lo tanto, las empresas siempre deben tener el control de las experiencias que los clientes obtienen al interactuar con ellas. Lograr este nivel de control con los sistemas tradicionales puede resultar engorroso. Sin embargo, con la inteligencia artificial, esta tarea aparentemente difícil se puede realizar sin problemas. Aquí hay cuatro formas interesantes. AI su marca puede ayudar a retener más clientes:
ANÁLISIS PREDICTIVO
Una de las capacidades más conocidas de la IA es el análisis predictivo. Es una función que ayuda a las empresas a comprender el comportamiento futuro de los clientes al extraer patrones y tendencias de los datos históricos. Esto se puede aplicar de muchas maneras creativas para fortalecer las estrategias de retención de clientes. Por ejemplo, el análisis predictivo se puede utilizar para anticipar las necesidades de los clientes. Al analizar los datos de los clientes, como el historial de compras y los datos de comportamiento con IA, las empresas pueden descubrir más sobre las necesidades y preferencias de la mayoría de los clientes. Esto permite que la marca brinde experiencias personalizadas que a los clientes les encantan, incluidas recomendaciones personalizadas de productos y contenido y promociones dirigidas.
Además, el análisis predictivo garantiza una segmentación de clientes más eficaz. La IA puede agrupar a los clientes en segmentos que ayuden a las marcas a dirigir adecuadamente sus estrategias de retención de clientes. Por ejemplo, los clientes se pueden segmentar por valor de vida futuro previsto. En respuesta, las marcas pueden priorizar a los clientes con el mayor valor potencial de por vida para garantizar que sean parte del negocio por más tiempo. En consecuencia, las empresas pueden fidelizar a los clientes y asegurar que las relaciones sean duraderas.
CHATBOTS IMPULSADOS POR IA
El servicio al cliente juega un papel muy importante en la experiencia del cliente. Los clientes quieren respuestas rápidas y confiables a sus preguntas y, según HubSpot, 33% dice que esperar en espera es la parte más frustrante del servicio al cliente. Los chatbots impulsados por IA son excelentes formas de eliminar tales frustraciones para sus clientes. Los chatbots están disponibles las 24 horas del día, los 7 días de la semana, lo que significa que la falta de disponibilidad humana no es una barrera para brindar atención al cliente. Los chatbots impulsados por IA también se pueden entrenar para brindar respuestas personalizadas y precisas, minimizando la necesidad de intervención humana. Como resultado, las empresas pueden mejorar la calidad de su atención al cliente para que los clientes nunca tengan que quejarse de las malas experiencias.
PREDICCIÓN Y PREVENCIÓN DEL Abandono
La gestión de abandono es un aspecto crítico de las estrategias de retención de clientes. AI puede contribuir a esto de varias maneras, comenzando con la identificación de indicadores de abandono. Al analizar los datos de los clientes, la IA puede identificar patrones y tendencias que son altamente predictivos de la rotación de clientes. Esto incluye una caída repentina en las métricas de participación de un cliente o un cambio en el comportamiento de compra. Al detectar estas señales tempranas, la IA garantiza que las empresas puedan tomar medidas antes de que realmente pierdan a estos clientes.
AI puede ir un paso más allá al ayudar a las empresas a formular estrategias de retención específicas para garantizar que los clientes tengan un alto riesgo de egreso. Esto puede incluir la creación de ofertas y descuentos personalizados para alentarlos a comprar sus productos y servicios favoritos. Además, la IA puede automatizar la entrega de estas estrategias de retención de clientes para permitir una acción más rápida. Por ejemplo, una vez que un cliente deja de pagar por un servicio de suscripción, AI puede activar correos electrónicos personalizados y notificaciones automáticas para volver a atraer a dicho cliente. A través de métodos como estos, la IA alienta a las empresas a predecir y prevenir la rotación de clientes y mejorar las tasas de retención.
ANÁLISIS DE LA VOZ DEL CLIENTE (VOC)
Voice of the Customer (VoC) es una práctica de recopilar comentarios de los clientes para comprender su percepción de su marca y sus ofertas. La IA puede llevar el análisis de VoC al siguiente nivel y descubrir información valiosa y procesable. Por ejemplo, el análisis de sentimientos impulsado por IA puede revelar la respuesta emocional de un cliente a los productos, servicios y campañas de marketing. AI también puede identificar puntos débiles mediante el análisis de las interacciones con los clientes y la planificación de intervenciones estratégicas para resolver las deficiencias en sus servicios.
El uso del análisis VoC puede incluso ayudar a las marcas a innovar más. Por ejemplo, si los clientes expresan constantemente su frustración con la aplicación móvil de su marca, una respuesta innovadora será rediseñar o actualizar la aplicación a estándares más altos. El mismo principio se puede aplicar a la optimización del viaje del cliente. VoC también puede ayudar a obtener una ventaja competitiva. Al monitorear lo que su público objetivo y sus clientes dicen sobre su competencia, su marca desarrolla tácticas para imitar sus aspectos positivos y aprovechar sus debilidades. Todos estos usos de VoC ayudan a mantener contentos a los clientes, lo que tendrá un efecto positivo en la tasa de retención.
En conclusión, mientras los esfuerzos de adquisición continúan por un lado, debería haber más énfasis en la retención de clientes. La IA puede hacer una contribución importante a las estrategias de retención de clientes, especialmente en 2023, cuando los índices económicos obliguen a los clientes y las empresas a gastar menos. A través de análisis predictivos, chatbots, predicción y prevención de abandonos, análisis de voz del cliente, AI diferenciarte de los demás en la carrera por fidelizar a los clientes.
