Las ventas cruzadas, o cross selling, en los últimos años han cobrado una relevancia creciente paralelamente a como se han venido desarrollando soluciones tecnológicas al servicio del e-commerce.
Se trata, como muchos ya sabrán, de una estrategia de marketing consistente en anticipar la oferta de determinados bienes y/o servicios a la demanda del cliente o consumidor, basándose en los intereses y las preferencias del mismo. Evidentemente, en contextos de comercio electrónico las posibilidades de negocio que ofrecen las ventas cruzadas son prácticamente ilimitadas, aunque el éxito de esta estrategia de ventas radique de un modo fundamental en la capacidad y la adecuación de los recursos de analítica de datos con los que cuente una compañía.
Analítica predictiva y ventas cruzadas, una alianza inquebrantable
Imaginemos que disponemos de una tienda o establecimiento físico tradicional, y que podemos saber en qué estará interesado el siguiente cliente que entre en él con solo cruzar la puerta de acceso. Sabiendo de dónde procede, en qué tipo de vehículo ha llegado hasta la zona, con qué presupuesto cuenta y cuáles son sus intenciones, podríamos complementar su demanda inicial ofreciéndole aquello en lo que suponemos también estará interesado. Pues bien, en esto consisten las ventas cruzadas, y también por ello el comercio electrónico deviene un universo de oportunidades en este sentido, permitiendo contar con datos sobre los consumidores potenciales incluso antes de que estos realicen un pedido o formalicen su rol como clientes.
Pongamos un ejemplo ilustrativo para reconocer la importancia de la analítica predictiva para una estrategia de ventas cruzadas. Supongamos que un consumidor accede a la oferta de productos y servicios de una compañía especializada en opciones de ocio, viajes y turismo.
Desde el mismo instante en el que el cliente potencial llega a una landing page o a un contenido específico buscando un viaje, el sistema empieza a recibir datos (procedencia, sexo, edad, nivel de formación, estatus económico, gustos, experiencias...) procedentes de distintas fuentes y aportados a través de diversos canales, que permiten crear un perfil de consumidor concreto y ubicarlo en un nicho de público específico, lo que servirá para ofrecerle un producto o servicio más ajustado a su perfil (un destino más adecuado, más ajustado a sus necesidades o posibilidades económicas, con elementos que aporten un plus de interés o un valor añadido a la oferta inicial) y, lo más importante en este caso, complementar la oferta con servicios adicionales como estancias en hoteles, alquiler de vehículos o medios de transporte alternativos... con el fin de que el cliente reconozca, en esta oferta, necesidades de las que aún no era consciente.
Este ejemplo puede ser extrapolado a cualquier sector o actividad de negocio, respetando sus especificidades y adaptando las herramientas de analítica de datos a las necesidades concretas de cada caso, algo a lo que pueden ayudar enormemente recursos como la guía gratuita Predictive Analytics. El impacto de la predicción para una organización, un ebook que trata con detalle este tema y permite entender con la suficiente amplitud el horizonte de oportunidades que abren las herramientas de análisis de datos de última generación.
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