Perfil de compra, predicción del abandono, ofertas personalizadas y asociaciones entre productos: así es como la analítica basada en IA cambia la forma de trabajar con los clientes habituales.

Acumulación de puntos, descuentos reservados a los titulares de la tarjeta y premios por alcanzar un umbral. Son mecánicas que casi todas las cadenas españolas conocen, y funcionan: generan inscripciones, mantienen vivo el hábito y dan al cliente una razón para mostrar la tarjeta en caja.

Sin embargo, existe un límite. Estas mecánicas premian la actividad, pero no la monitorizan ni la corrigen. Así, el retailer no se da cuenta de que ha perdido un cliente hasta que ese cliente deja de comprar, y la primera señal, casi siempre, es la caída de la facturación.

«Los clientes fidelizados son la garantía de una facturación estable. Una cadena puede invertir mucho para atraer nuevos clientes y, mientras tanto, perder silenciosamente a los habituales, y recuperarlos después cuesta mucho más. Y precisamente sobre este enfoque está construida nuestra solución. En Retano CRM & Loyalty se encuentra todo lo necesario para gestionar un programa de fidelización: puntos, umbrales, cupones, cashback, referidos, gamificación, aplicación móvil y portal del cliente. Pero para nosotros la fidelización no termina aquí: empieza aquí, y con los datos que estas mecánicas llevan consigo. Y es precisamente sobre estos datos donde la plataforma construye el perfil de compra de cada persona, identifica quién está reduciendo la frecuencia de compra antes de que deje de hacerlo por completo y sugiere sobre qué construir la oferta para hacerle volver a la tienda».

El perfil de compra: el cliente medio no existe

Todo parte del ticket: qué productos, en qué cantidades, en qué tienda, a qué hora y con qué descuento. Puestos en orden, esos tickets se convierten en el retrato de un hábito.

A partir de ahí, Retano CRM & Loyalty obtiene indicadores sencillos pero decisivos: días desde la última compra, periodo medio de compra, intervalo entre una visita y otra, referencias por ticket, descuento medio aplicado, categorías presentes y productos sustituidos. Un perfil así muestra no solo quién es el cliente, sino cómo se comporta.

Sobre esta base, el algoritmo agrupa a los clientes: desde quienes compran con frecuencia y casi siempre a precio completo, hasta los clientes estables con un ticket constante; desde quienes acuden esporádicamente, hasta quienes acaban de registrarse o han comprado una sola vez.

Y hay un grupo que merece una atención especial: quienes compran casi exclusivamente en promoción. En muchas cadenas es un segmento considerable y genera tráfico. Sin saber qué peso tiene, no se puede evaluar correctamente la eficacia de las promociones. Una promoción enviada a toda la base acaba produciendo dos situaciones opuestas: para quien busca el descuento es el único motivo para entrar; para quien también compra a precio completo, es un regalo sobre una compra que ya estaba asegurada. El dato medio suma ambos casos y, precisamente por eso, dice poco. Por separado, los dos grupos permiten al retailer elegir la herramienta adecuada: el descuento sigue siendo eficaz allí donde, sin él, el cliente no entraría, mientras que el segundo grupo necesita un motivo distinto del precio.

Por último, y no por ello menos importante, están aquellos clientes que están a punto de abandonar la cadena: actividad en descenso y frecuencia cada vez menor. El sistema los aísla antes de que la caída afecte a la facturación.

Quién está a punto de abandonar la cadena y cuánto vale retenerlo

El modelo de predicción del abandono analiza la dinámica del comportamiento de los clientes activos e identifica sus indicadores de caída de actividad. El sistema registra los cambios críticos en los hábitos de compra: visitas menos frecuentes, disminución del ticket medio y del gasto total, reducción del número de referencias por ticket y reducción del surtido habitual. Esto permite reconocer al cliente que está empezando a «dormirse» cuando el riesgo todavía está en fase de formación: es la señal de que ha llegado el momento de recuperar su fidelidad, antes de que sea demasiado tarde.

Pero los clientes en riesgo no tienen todos el mismo valor. El modelo asigna a cada cliente una probabilidad de abandono y, junto a ella, su customer lifetime value, es decir, cuánto ha aportado hasta ahora y cuánto se prevé que aporte. La combinación de ambos indicadores forma una matriz de valor: la probabilidad indica quién está a punto de marcharse, y el valor indica cuánto conviene invertir para retenerlo.

Un cliente de alto valor con un riesgo elevado justifica una intervención inmediata y una oferta a medida. Quien ha comprado una sola vez y no ha vuelto merece un intento de bajo coste: un cupón estándar, una notificación. En Retano CRM & Loyalty se configura un programa específico para cada grupo.

Qué enviar a quien está reduciendo su actividad

Un descuento genérico es la respuesta más fácil y la menos eficaz: el cliente lo utiliza una vez y lo olvida. Las mecánicas clásicas funcionan mejor, y cuál utilizar depende de qué haya cambiado en el comportamiento del cliente. Si ha desaparecido una categoría, una ventaja mayor precisamente en esa categoría. Si ha disminuido la frecuencia, un cupón que se obtiene hoy y se gasta en la siguiente visita. Si el cliente tiene puntos a punto de caducar, un recordatorio antes de que se pierdan.

Sin embargo, existe una palanca adicional, la que distingue un programa dotado de analítica de uno que carece de ella: la oferta personalizada. El sistema analiza qué compran los clientes similares a nuestro hipotético cliente objetivo –ritmo de visitas, categorías afines, ticket comparable– y, si muchos de ellos compran regularmente un producto que él nunca ha puesto en la cesta, ese producto se convierte en su oferta. También puede haber un descuento en este caso, pero sobre algo que el cliente todavía no ha probado: eso es lo que le da un motivo para volver.

JULIÁN RUIZ, COUNTRY MANAGER DE RETANO SOLUTIONS

«Nos preguntan a menudo: ¿el sistema trabaja con total autonomía? ¿Lo decide todo él? No. La decisión sigue correspondiendo al usuario, siempre. Lo que el sistema elimina es otra carga: el esfuerzo de analizar millones de tickets, el trabajo manual de construir los segmentos y la combinación de distintos informes para reconstruir una única visión. Toma un análisis enormemente complejo y lo reduce a unas pocas informaciones sobre las que se puede razonar: estos son los clientes que se están alejando, estos son los que más valen, este producto tiene buenas probabilidades de interesar a esta persona y este producto puede llevar consigo otra compra. Qué hacer con ello lo establece el retailer. La campaña puede iniciarse automáticamente, pero sobre la base de las reglas definidas por marketing».

Productos que impulsan a otros

La última línea de análisis que abre el estudio del comportamiento se refiere a la cesta de los clientes habituales. El modelo de asociaciones analiza qué artículos se compran juntos, cuánto se mantiene estable esa relación y qué referencias impulsan a otras. La parte útil no son las parejas obvias, sino los productos driver: artículos que venden poco por sí solos, pero cuya presencia en la cesta arrastra otras compras. Sin un análisis preciso, siguen siendo productos invisibles, porque su contribución no está en su propia línea de venta, sino en el resto del ticket.

Las bolsas para un modelo específico de aspiradora venden pocas unidades al mes, pero quien entra a comprarlas llena la cesta con toda la compra para el hogar. Una referencia así es el pretexto ideal para una campaña: en Retano CRM & Loyalty, sus compradores se extraen como segmento y reciben un cupón precisamente para ese producto. El cupón cuesta poco. La visita que genera no estaba prevista, y la cesta que la acompaña vale muchas veces más.

Sobre la base de las asociaciones también se construyen las promociones cruzadas. Pero una promoción de este tipo solo funciona si los dos productos realmente se compran juntos: sin el mapa de asociaciones, esa pareja se elige por intuición o la sugiere el proveedor. Con el mapa, el incentivo puede aplicarse al artículo que cuesta menos, porque es el otro el que se ve impulsado.

Sobre la base de las asociaciones también puede construirse una oferta personalizada: los clientes que siempre compran el primer producto y nunca el segundo ya constituyen un público preparado, y el producto que falta es el candidato natural.

Qué cambia en la práctica

El perfil, la predicción del abandono y las asociaciones entre productos cambian el trabajo diario más de lo que cambian el programa. Las mecánicas siguen siendo las que los clientes conocen. Lo que cambia es que la cadena sabe a quién se dirige: quién está reduciendo su actividad y desde cuándo, cuánto vale retenerlo, qué proponerle y qué producto puede llevar a otro a la cesta.

Los datos necesarios ya están en los tickets que la cadena registra cada día, al menos aquellos que es posible vincular a una persona. Lo que importa hoy es saber leerlos y utilizarlos: para aumentar el valor del ticket, construir relaciones estables con los clientes y conseguir que el tráfico sea más estable.

¿Quiere saber cómo retener al cliente antes de que se vaya? Venga a conocer nuestra solución en el Retail Forum Barcelona, el 27 de octubre en el Hotel Hilton Barcelona, un encuentro organizado por iKN Spain.

Para profundizar: Customer Engagement con Retano CRM & Loyalty

Email: spain@retano.ai