Del consumidor online al consumidor híbrido: El futuro del commerce

La pandemia de Covid-19 ha impulsado un proceso que desde hace ya años estaba transformando el consumo a gran escala: la progresiva digitalización e hibridación de los clientes en todo tipo de empresas y sectores. Hoy en día es difícil encontrar consumidores que compren al 100% en el canal físico u online, ya que el cliente tipo suele consumir en ambos mercados en función de sus necesidades. Hablamos de un nuevo tipo de clientes, y por ello, la manera de relacionarnos con ellos también ha de ser novedosa, y llevando a cabo una comunicación y ofertas híbridas.

Sin embargo, el paso previo a establecer una estrategia de marketing híbrido es conocer al consumidor: ¿Cuál es el perfil de nuestros clientes más habituales? ¿Compran más por el canal físico o por el online? ¿Qué hábitos de consumo tienen? ¿Qué productos no pueden faltar en su cesta de la compra? Aunque parezcan preguntas muy obvias, lo cierto es que muchas marcas no tienen en cuenta éstas y otras cuestiones cuyas respuestas pueden ser claves a la hora de identificar a los consumidores para construir una estrategia de comunicación y ofertas que se adapte realmente a ellos.

Precisamente, el canal digital y las estrategias direct to consumer se presentan como una gran oportunidad para acercarnos a ellos, conocerlos en mayor profundidad y recolectar la información necesaria para satisfacer sus necesidades. Este fenómeno se acrecienta debido a factores como al anuncio de la eliminación de las cookies de terceros para 2023 o la progresiva aceptación de la cesión de datos a las marcas, siempre y cuando esto repercuta en un beneficio directo para los consumidores.

Prueba de ello es que, según el III Estudio de Marketing Relacional realizado por Mediapost en colaboración con la Asociación de Marketing de España, la confianza de los compradores españoles sobre el uso que hacen las marcas de sus datos personales aumentó este año en 11 puntos respecto al año anterior. Concretamente, el 39% de los usuarios asegura que cede sus datos personales cuando son necesarios para participar en un concurso o para recibir descuentos, mientras que el 35% lo hace cuando puede realizar sus compras habituales de forma más cómoda y rápida o para recibir promociones personalizadas en sus compras (31%). Por el contrario, solo 2 de cada 10 afirma no ceder sus datos personales en ninguna circunstancia.

Con esta información sobre la mesa, es indudable el hecho de que los consumidores desean que sus marcas favoritas sepan más sobre ellos si eso conlleva recibir un beneficio directo. Ahora, el reto consiste en aprovechar los datos que lleguen a las empresas de la mejor forma para establecer una buena estrategia de marketing relacional y, así, construir relaciones más sólidas y duraderas con los consumidores.

Los modelos de machine learning y escucha social pueden ser, en este sentido, un valor diferenciador que ayude a las marcas a adelantarse a las demandas de los clientes tomando como base su propia información y a crecer en los productos o segmentos de negocio que consideren. Gracias a la recopilación de grandes cantidades de información mediante herramientas de Big Data, y a la interpretación y predicción automática mediante software de Inteligencia Artificial, se pueden identificar las necesidades del cliente en tiempo real a la vez que el propio sistema va nutriéndose de todo conocimiento nuevo. Esto permite conocer mejor a los clientes potenciales y al público objetivo, ya que también es clave para minimizar riesgos en la construcción de modelos relacionales con los consumidores para, en última instancia, aumentar las probabilidades de éxito en las ventas.