El auge de la omnicanalidad crea nuevas maneras de atraer y de retener a los clientes pero también presenta nuevos retos en diferentes áreas, sobre todo en la gestión de la calidad de los datos de los clientes.
Los clientes son más exigentes que nunca y esperan que las marcas sepan responder y entender mejor sus deseos y necesidades individuales. Pero los modelos de comportamiento de los consumidores son cada vez menos previsibles y es esencial que los retailers puedan realizar un seguimiento de las interacciones de sus clientes a largo plazo y en los diferentes canales. Por ello, para tener éxito en cualquier estrategia de omnicanalidad, es crucial tener datos precisos y actualizados.
Datos de clientes
Obtener datos de clientes de calidad y con un buen rendimiento tendrá un impacto positivo y de mejora en diferentes aspectos del negocio:
- Mejora en la toma de decisiones: basarse en datos precisos, actualizados, fiables y de gran calidad le proporciona una confianza extra a los retailers a la hora de tomar decisiones.
- Aumenta la productividad: garantizar que no haya errores en los datos permite a los empleados ser más productivos al no perder tiempo validando la información o corrigiendo errores manualmente.
- Permite mayor optimización de las campañas de marketing: al tener datos precisos y actualizados tanto la segmentación como la comunicación pueden ser más pertinentes, un hecho particularmente importante en un entorno omnicanal que tiene un recorrido de compra más complejo.
- Asegura un mejor clienteling en las tiendas, con datos más fiables para un servicio más personalizado en el punto de venta.
Podemos tomar como ejemplo la regla 1- 10 -100 para apreciar la importancia de trabajar con datos de calidad y entender los elevados costes que pueden derivar de unos datos erróneos.
Digamos que cuesta 1€ verificar que un dato se ha obtenido correctamente. Al gastar 1€ en comprobar la exactitud de los datos en el momento de su recogida evitamos gastar 10€ para corregir un error descubierto a posterior pero, puede ser peor, si no corregimos el error, sus consecuencias en términos de pérdida de ventas o de reducción de beneficios podrían ser de 100€.
Es una realidad que los datos de mala calidad tienen consecuencias económicas directas e indirectas. El coste directo es fácil de calcular, podemos coger como ejemplo de un pedido en línea, si un pedido no puede entregarse porque no tenemos la dirección correcta del cliente el retailer se expone a gastos directos relacionados con el fallo en la entrega.
Omnicanalidad
Este año, y a raíz de la pandemia, muchos retailers han notado un incremento significativo de las ventas en línea. Según una encuesta, 1 de cada 20 pedidos en línea no se entrega en el primer intento. Este hecho genera unos costes añadidos para el retailer que tiene que pagar un suplemento al rectificar la dirección de entrega o aceptar una devolución y efectuar un reembolso si el cliente se ha cansado de esperar.
Además de esto, un cliente insatisfecho por una mala experiencia en la entrega de su pedido es un cliente prácticamente perdido que no volverá a comprar en tu tienda online.
La razón principal por la que los pedidos no se entregan correctamente es que la marca no consigue recoger la dirección de los clientes de manera correcta. Tanto el cliente del ecommerce como el vendedor en la tienda pueden cometer un error a la hora de escribir la dirección.
Cuatro de cada cinco retailers dicen que los clientes muchas veces no se dan cuenta de que los fallos en las entregas los causan un error en la dirección que ellos mismos han escrito.
Además de los costes directos derivados de los errores en los datos, hay otros gastos indirectos que pueden ser aún más importantes. Un ejemplo claro es cometer un error en el correo electrónico de un cliente que se ha inscrito en un programa de fidelización. El retailer pierde completamente la oportunidad de comunicarse con el cliente que, claramente, ha mostrado interés en recibir información, ofertas, etc. La marca pierde la oportunidad de una o varias futuras ventas a la par que da una mala impresión al cliente.
Estas son las razones por las que ahora, en la era de la omnicanalidad, es más importante que nunca invertir en soluciones de prevención de errores en los datos de los clientes en el momento de recibirlos mejorando así la calidad de los datos y la satisfacción del cliente.
Capency es un especialista en la calidad de los datos de clientes y ha desarrollado junto a Orisha Retail chains una solución para validar en tiempo real datos de cliente registrados en Orisha Retail chains. Datos como la dirección de entrega, los correos electrónicos y los números de teléfono en transacciones gestionadas en Orisha Retail chains POS, Orisha Retail chains OMS y/o Orisha Retail chains WMS.
Si quieres saber más sobre cómo la tecnología de Capency puede mejorar la calidad de los datos para ayudarte en tus estrategias de omnicanalidad, contáctanos.
