American Apparel: impulsando el enfoque en el cliente en un mundo omnicanal

El director digital de American Apparel habló sobre el futuro del comercio minorista, la importancia de ofrecer valor al consumidor y las estrategias para un mundo de IoT y omnicanal.

Thoryn Stephens, director digital de American Apparel, habló en ClickZ Live Hong Kong, donde realizó una presentación principal sobre cómo los especialistas en marketing pueden generar valor para el consumidor mediante el uso de datos y tecnología. Así es cómo:

¿Cómo definimos el valor, cómo medimos el valor y cómo generamos valor?

Stephens siempre quiso ser una estrella de rock. En cambio, se convirtió en biólogo molecular. Fue este enfoque científico para analizar datos lo que finalmente lo llevó en 2003 a vincular una cuenta de Google Analytics con Ad Words y Salesforce para su primera incursión en la comprensión del comportamiento del consumidor.

Esto, a su vez, ha llevado a puestos en empresas emergentes de Silicon Valley, una emisora ​​de televisión y, en la actualidad, como CDO en American Apparel.

“Como ex científico, todo lo que hago se basa en la medición”, dijo Stephens.

Cree que recibe más fondos que cualquier otro jefe de departamento porque es capaz de mostrar cómo se mide todo. También cree que parte de su éxito se reduce a ser dueño de su propio equipo de tecnología.

Según Stephens, para impulsar el tráfico de la adquisición a la conversión, los especialistas en marketing deben:

• Comprender la experiencia del consumidor
• Optimice a través de pruebas y aprenda
• Desarrollar estrategias de retención

Los elementos fundamentales de todo esto son la tecnología y la ciencia de datos.

Para comenzar, las organizaciones deben comprender dónde se encuentran en la curva de maduración de los datos.

Los cuatro pasos de la curva de maduración de datos son:

1. Recopilación de los datos correctos

2. Generación de informes sobre datos e información valiosa sobre la conducción

3. Prueba de hipótesis (y desarrollo de un enfoque de prueba y aprendizaje)

4. Análisis predictivo

Cada etapa de la curva se vuelve más compleja, pero al mismo tiempo aumenta el impacto comercial potencial, cuanto más avanza en la curva una organización.

Estados y perfiles de usuario

Stephens mira el mundo en tres dimensiones principales:

• El usuario desconocido
• El usuario anónimo
• El usuario conocido

Cada una de esas dimensiones tiene un valor. Una vez que los usuarios han sido identificados, el objetivo es llevar al consumidor de un usuario desconocido o anónimo a un usuario conocido.

El usuario desconocido

Durante su tiempo en Fox Broadcasting, Stephens fue responsable de desarrollar la primera estrategia de optimización de ciencia de datos de la empresa. En ese momento, estaba trabajando en la marca Los Simpson . Tenía más de 70 millones de me gusta (usuarios desconocidos) en su página de Facebook, pero en comparación, CRM era pequeño (usuarios conocidos).

El desafío clave fue convertir a estos usuarios desconocidos en conocidos. Al usar una aplicación de Facebook, como un sorteo, Stephens y su equipo involucraron a los usuarios y los incentivaron a compartir una dirección de correo electrónico. Con una dirección de correo electrónico, el usuario desconocido se convirtió en uno conocido.

El usuario anónimo

Un usuario anónimo es un usuario al que, por ejemplo, se le puede cocinar. Existe un perfil básico en torno al comportamiento o la ubicación geográfica, pero no se sabe exactamente quiénes son.

Al usar la reorientación, un especialista en marketing puede comenzar a adaptar el contenido a estos consumidores y hacer que se conviertan en usuarios conocidos. Esto se puede lograr animándolos a:

• registrarse para un evento
• realizar una compra
• descargar una aplicación (con registro)

El usuario conocido

Una vez que un usuario se convierte en un usuario conocido, se pueden extraer todo tipo de datos sobre él.

“En última instancia, puede obtener el máximo valor de ellos no solo como consumidor, sino ahora también como marca, porque está adaptando la experiencia a ese usuario individual conocido”, dijo Stephens.

Al identificar a los usuarios de esta manera, también se pueden orientar mejor a través de los canales.

• El usuario desconocido puede ser dirigido con televisión y video.
• El usuario anónimo a través de la reorientación basada en la experiencia del sitio con anuncios.
• El usuario conocido con aplicaciones, notificaciones push, mensajes dentro de la aplicación, SMS y correo electrónico.

“En última instancia, puedo rastrear y comprender todas y cada una de estas interacciones fuera de los usuarios desconocidos y, en última instancia, optimizarlas”, dijo Stephens.

Impulsar la centralidad en el cliente a través de la valoración a nivel de usuario

Según Stephens, el enfoque en el cliente se centra en las necesidades actuales y futuras de un grupo selecto de clientes para maximizar el valor a largo plazo para el negocio.

Todo se reduce a la regla 80:20, dijo Stephens.

"Se está enfocando en el 20% de los clientes que generan el 80% de sus ingresos al comprender realmente quiénes son esos usuarios", dijo.

A continuación, se muestra un desglose de las diferentes formas de valores del cliente:

• RCV - valor realizado para el cliente: el valor de este cliente hoy.
• RLV - valor de vida restante: retener a este cliente en el futuro.
• CLV - valor de por vida del cliente - esta es la combinación de RCV y RLV y es el valor de su consumidor por un período de tiempo indeterminado. ¿Cuánto está dispuesto a pagar para adquirir este cliente? Por ejemplo, si el valor de por vida de un cliente es de $ 500, tal vez esté dispuesto a pagar entre $ 200 y $ 300 para adquirirlos.

Estudio de caso de RCV: startup de Silicon Valley

En un puesto anterior, Stephens trabajó para una startup, que había recaudado $ 40 millones, tenía 2 millones de seguidores en Facebook y 10 millones de miembros.

Sin embargo, el porcentaje de clientes era bastante menor y el RCV estaba en decenas y miles de dólares negativos. Stephens se preguntó cómo era posible tener clientes de valor negativo.

A partir del análisis de los datos, su equipo descubrió a nivel de usuario que muchos eran intercambiadores en serie y devueltos. A través de la métrica RCV específica, el equipo pudo cambiar de inmediato las políticas de envío e intercambio de la empresa, lo que generó ahorros adicionales para el negocio.

Estudio de caso de análisis de agrupamiento: Fox Broadcasting

Usando una metodología estadística llamada agrupación, Stephens pudo identificar a los visitantes del sitio web de Fox que eran todos iguales en un conjunto específico de formas.

Primero, reunió los datos analíticos de Adobe para un año y los agrupó.

El equipo buscaba métricas de valor que impulsaran el negocio, en este caso los consumidores que miran videos, (adictos a los espectadores) una fuente principal de monetización.

Mediante la agrupación en clústeres y un algoritmo específico llamado algoritmo de maximización de excitación (EM), comenzaron a ver patrones de comportamiento. Dentro del ecosistema comenzaron a surgir cuatro tipos principales de usuarios.

1. Los adictos al reloj : personas con visitas de alta frecuencia, que regresan al sitio web y generan las vistas de anuncios de video. Este grupo se consideró consumidores de alto valor en la curva de valoración porque generaban dólares publicitarios adicionales.

2. Los observadores casuales

3. El grupo internacional

4. El grupo pasivo

Después de centrarse en los adictos a la observación, el equipo analizó su actualidad y frecuencia.

“¿Qué podemos aprender sobre su comportamiento? Tomamos esa información y luego comenzamos a probar ". Luego, la información se usó para probar con un pequeño subconjunto de observadores casuales con el objetivo de llevarlos a convertirse en adictos a la observación.

“Podríamos habernos detenido allí. Pero no lo hicimos ”, dijo Stephens.

Los datos mostraron que los usuarios pasivos no consumieron mucho video, pero tuvieron un alto recuento de visitas. El equipo descubrió que después de ingresar inmediatamente al sitio web de Fox, la segunda página que visitaron fue el calendario.

“En realidad estaban usando fox.com como una guía de televisión gigante. Esto dio la vuelta a la curva de valoración. Nos permitió comprender el comportamiento de los usuarios pasivos y cómo realizar pruebas con ellos ".

Después de crear un segmento cada vez que un usuario pasivo llegaba al sitio web, el programa del programa favorito del usuario se colocaba en la página de inicio.

El equipo de Stephens luego dio un paso más allá con una recopilación de correo electrónico para una alerta automática.

Estudio de caso de desarrollo de audiencia: American Apparel

Facebook fue pionero en las audiencias personalizadas hace varios años. Permite a los especialistas en marketing tomar cuatro variables principales: correo electrónico, número de teléfono, una idea de dispositivo o una cookie, introducirla en Facebook y dirigirse a esos consumidores a través de una serie de dimensiones. Ahora también está disponible en otras plataformas como Instagram, Twitter y Customer Match de Google.

En este ejemplo, American Apparel quería mejorar las tasas de abandono del carrito. “A través de Oracle sabemos cuándo alguien anuncia en el carrito. Literalmente, en cuestión de segundos, si rebota, en lugar de recibir un correo electrónico, obtienen un anuncio reorientado en Facebook. Puede ser hasta un milisegundo ".

Stephens dijo que los retornos de estas campañas de CRM social son 30 veces el retorno de la inversión publicitaria.

En otro ejemplo, American Apparel utilizó los datos para buscar suscriptores de correo electrónico inactivos: consumidores que no habían interactuado con el sitio web o no habían abierto un correo electrónico durante un período de tiempo. Estas campañas de reintegración se distribuyeron como correos electrónicos o vía Facebook, dirigiéndolas a ellos con descuentos.

El futuro del retail

¿Cómo se ve el futuro del marketing en American Apparel? Stephens se centra en varias áreas.

Omnicanal

El marketing omnicanal es la intersección del comercio minorista y lo digital. Por ejemplo, un consumidor camina por la calle y, al pasar frente a una tienda, recibe una notificación automática que lo lleva a la tienda para realizar una compra. Esta atribución omnicanal acredita tanto a los canales digitales como a los minoristas por una venta.

IoT y RFID

RFID es un chip que se puede incrustar en la etiqueta de cada prenda. En American Apparel, esta tecnología se ha implementado a nivel mundial en 200 tiendas y 15 millones de etiquetas. Permite que un equipo de marketing siga y comprenda los niveles globales de inventario en tiempo real.

El siguiente paso es establecer cómo se puede utilizar para mejorar la experiencia del consumidor y generar ingresos. American Apparel está experimentando actualmente con dispositivos móviles que se vinculan a anuncios en una valla publicitaria o una parada de autobús utilizando chips NFC. Si al consumidor le gusta el anuncio, toca su teléfono para iniciar una conversación con el bot de texto. El usuario puede hacer preguntas sobre colores o tamaños y luego averiguar si ese producto personalizado específico está disponible en una tienda cercana.

A pedido con Postmates

Recientemente, American Apparel realizó una campaña de entrega a pedido con Postmates en los Estados Unidos. Los consumidores pueden pedir una sudadera con capucha y recibirla en 60 minutos.

“¿Existe la adopción del consumidor? Todavía no, pero está llegando ”, dijo Stephens. Destacó la cultura "imprescindible ahora" de los millennials y cree que la entrega a pedido es el camino del futuro.

Para llevar

Las conclusiones clave de Stephens son las siguientes:

1. Evaluar la maduración de los datos de la organización

2. Impulsar la empresa hacia mediciones y métricas centradas en el cliente.

3. Pruebe y aprenda: segmente a los usuarios de CLV alto y pruebe hipótesis para mover a los usuarios de menor valor a segmentos de mayor valor

“Prueba y aprende todo. Si comprende a sus clientes de alto valor, pregunte qué puede aprender sobre ellos y, luego, pruebe a sus consumidores de valor medio y bajo para impulsarlos a que se vuelvan altos ".

4. El cumplimiento a pedido es el futuro del comercio minorista

Pequeños presupuestos

Un gran presupuesto no es esencial para comprender los valores de por vida, dijo Stephens.

“Muchos modelos están disponibles de forma gratuita. Siempre que sus registros transaccionales salgan de su motor de comercio electrónico o punto de venta, tiene todos los datos que necesita. La actualidad y la frecuencia pueden ser un poco inciertas, pero en general, debería tener lo que necesita: una marca de tiempo y un registro de transacciones ".