Mario Juárez de Magento: reflexión después del Buen Fin
Mario Juárez, Enterprise Sales Manager de Magento Commerce.
Luego de que la pandemia por el Covid-19 diera un impulso al eCommerce se hizo evidente la necesidad de no solo tener presencia y servicios de venta por internet, sino también de brindar mejores experiencias a los usuarios a través del uso de datos que permiten personalizar ventas con base a gustos, factor que termina siendo un diferenciador importante en la fidelidad y reputación del negocio, así como de concreción de ventas.
Lo anterior es posible gracias al uso de la inteligencia artificial y automatización del marketing que permiten conocer mejor a los clientes y facilita la posibilidad de brindarles lo que necesitan al momento. También ayuda a que los negocios se puedan adaptar mejor a las tendencias del mercado y se vuelva más accesible en términos de las necesidades de los usuarios como las diferentes formas de pago y métodos de entrega, entre los que destaca el servicio pick up en tienda física y paquetería.
El uso de este tipo de herramientas será clave en la reactivación económica para muchos retailers durante el Buen Fin 2020, programa que cumplirá 10 años y que en esta edición se hizo más extenso para evitar aglomeraciones, esta medida hará que repunte aún más el comercio en línea que ya venía creciendo de forma considerable en ediciones anteriores, pues según datos de la AMVO en 2019, las ventas por internet incrementaron en 45 % con respecto al año anterior.
Por otro lado, la Confederación de Cámaras Nacionales de Comercios, Servicios y Turismo (Concanaco) realizaba un posicionamiento sobre la importancia en la digitalización de las Mipymes para que pudieran participar en el Buen Fin Digital y tuvieran mayor accesibilidad a la derrama económica que representa el programa.
Si bien la Concanaco espera la participación de 100 mil negocios físicos y digitales de diferentes sectores, la suma de estos comercios representa una competencia importante entre empresas quienes buscarán dar sus mejores ofertas para mejorar sus ventas, sin embargo, esta competencia deja un poco de lado la oportunidad de acercarse mejor a los clientes e incluso mejorar la relación con los mismos.
Por ello, que el uso de inteligencia artificial y el marketing automatizado es un aliado importante para los retailers durante el Buen Fin 2020, ya que el conocimiento de los gustos y necesidades de sus clientes logra crear relaciones comerciales más duraderas a través de la creación de experiencias personalizadas.
Dentro de este contexto es importante resaltar que una buena experiencia debe incluir una alta capacidad de reacción por parte de los comercios ante posibles cambios en las tendencias y la demanda de ciertos productos, así como de posibles problemas con los tiempos de entrega, de lo contrario esto generará molestias en los consumidores quienes podrían volverse detractores, cosa que se busca evitar con el diseño de un buen servicio.
Además, el mantener una estrategia omnicanal también facilitará el acercamiento con clientes potenciales quienes se encuentran en diferentes canales en donde se requiere de una comunicación eficiente para hacer más llevadera la experiencia de compra ante posibles dudas, aclaraciones o reportes de los usuarios.
La eficiencia en la capacidad de respuesta también mantendrá a los retailers un paso delante de sus respectivas competencias, pues atenderá de mejor manera las exigencias de los usuarios quienes a medida que ha crecido el comercio electrónico buscan respuestas rápidas y novedades constantes en productos y servicios en línea, así como de mayores beneficios.
Todos estos factores reflejan la necesidad de hacer una reflexión durante y después del Buen Fin 2020, para repensar la forma en cómo se llega a los usuarios, las plataformas que se les están brindando y la experiencia que se les ofrece en las mismas ya que las personas continuarán buscando cada vez más lo que necesitan en línea, esto es observable en las cifras de abril y mayo de la AMVO que reflejan un aumento del 90 % en el uso de aplicaciones de compra.
