El contenido preciso en el momento preciso

Vinay Gopinath cierra cada jornada laboral con una breve reunión de equipo. Cuando él se desconecta en Singapur, sus colegas en México, Canadá y Estados Unidos apenas están comenzando su día.

Gopinath es el director y propietario de producto técnico a cargo de las plataformas publicitarias globales en The Coca-Cola Company, y las reuniones diarias forman parte de un minucioso sistema de colaboración que abarca varios husos horarios y que es clave para la estrategia de marketing y el impacto global de la compañía. Los clientes de Coca-Cola realizan miles de millones de transacciones por día, por lo que cumplir con sus expectativas no es una tarea menor. Y en el entorno empresarial tan dinámico de la actualidad, las experiencias personalizadas son más importantes que nunca.

“El setenta por ciento de los compradores se ocupan de varias tareas a la vez. Según un estudio, la capacidad de atención de la Generación Z es de solo ocho segundos, y la de los Millennials es de doce segundos”, dice Gopinath, que trabaja en Coca-Cola desde hace tres años. “Si queremos aumentar los ingresos, debemos captar la atención de los consumidores en el momento preciso con el contenido preciso. En otras palabras, debemos personalizar sus experiencias”.

En 2022, Coca-Cola se propuso crear una estrategia de personalización para todos los puntos de contacto de marketing y comercio electrónico, pero primero tenía que definir por dónde empezar. Como la información estaba fragmentada en todos los sistemas y cada vez había más riesgos de recibir datos obsoletos de terceros, Coca-Cola necesitaba un enfoque nuevo para comprender a los consumidores antes de poder personalizar sus recorridos omnicanal en función de sus acciones.

Gopinath y su equipo vieron una oportunidad con Coca-Cola en tu Hogar (CCETH), la marca de la compañía para América Latina y la unidad de negocios regional más grande en cuanto a ingresos B2C. CCETH era el candidato ideal para probar la estrategia de personalización: manejaba volúmenes importantes de tráfico web y datos del cliente, y además contaba con una gran variedad de productos en el sitio web.

Durante los dos años siguientes, el equipo trabajó con CCETH para crear una base innovadora para los datos, el comercio y la participación de los clientes utilizando Adobe Real-Time CDP, Adobe Journey Optimizer y Adobe Commerce. Esto les permitió crear experiencias de compra personalizadas y a gran escala, lo que condujo a una tasa de conversión del 89% entre los compradores que fueron captados nuevamente.

“Cuando puedes compartir los datos en todas tus plataformas con fluidez, se abre un sinfín de oportunidades”, dice Gopinath. “Ya no te limitas solo a enviar correos electrónicos o notificaciones push, sino que creas una experiencia verdaderamente omnicanal. Los resultados son increíbles”.

Una base estratégica

Gopinath y su equipo eligieron como partner de implementación a Bounteous, una consultoría de servicios de transformación digital, y juntos crearon una estrategia de personalización para CCETH que tenía cuatro pasos clave:

1. Establecer una estructura de equipo que facilitara la colaboración
2. Centralizar los datos para tener una perspectiva más clara de los clientes
3. Definir los casos de uso para formar la base estratégica
4. Ejecutar la estrategia a través de los casos de uso

Gracias a su amplia experiencia en marketing digital, Gopinath sabía que el equipo de tecnología debía estar involucrado desde el primer momento. En lugar de adoptar un enfoque de traspaso tradicional, en el que el equipo comercial envía las ideas al equipo de tecnología para que este las ejecute, reunió a los equipos para que juntos realizaran la planificación, ejecución e iteración a lo largo de todo el proceso. Esto también requirió diseñar un sistema de colaboración intercontinental para conectar a los integrantes del equipo de distintas partes del mundo.

El siguiente paso consistía en eliminar los silos al centralizar los datos de múltiples fuentes. El equipo necesitaba una forma de combinar los datos de comercio electrónico de Adobe Commerce (que incluían acciones de comportamiento como añadir artículos al carrito, datos de back-office como el historial de pedidos y datos de perfiles) con información de otras fuentes tales como el ERP y el CRM de la compañía. Con la extensión de intercambio de datos de Adobe Commerce, el equipo pudo enviar los datos a Experience Platform y Real-Time CDP y allí estandarizarlos para crear perfiles unificados de los clientes.

“Gracias a la integración de Commerce, podemos capturar cada punto de contacto con el cliente”, dice Gopinath. “Esto nos ayuda a crear un perfil completo del cliente desde el primer momento en el que ingresa al sitio web”.

Con la nueva capacidad de crear perfiles valiosos de los clientes, Gopinath y su equipo estaban listos para profundizar en la personalización de los recorridos. Priorizaron los posibles casos de uso en función de las interacciones de los clientes, las iniciativas de marketing y las tácticas de personalización, y de esta forma crearon un marco de trabajo en torno a tres pilares:

1. Casos de uso que generarían ingresos
2. Casos de uso que aumentarían la participación y la retención
3. Casos de uso que permitirían identificar e iterar los puntos más eficientes

Una verdadera experiencia omnicanal

El equipo comenzó por un caso de uso típico de participación: los carritos de compras abandonados. Antes de integrar los datos, debían esperar hasta 48 horas para saber si un cliente de CCETH había completado o no su compra. Con el envío de los datos en tiempo real, pudieron enviar recordatorios personalizados por correo electrónico y al instante a aquellos usuarios que no completaban su compra en un plazo de una hora. Esto aumentó la tasa de apertura de correos electrónicos en un 36%, la tasa de clics en un 21% y las tasas de conversión en un 8.5%.

El equipo también pudo enviar recordatorios con elementos emergentes en el sitio web y con notificaciones push, incluso a través de una nueva integración con WhatsApp. Adobe Journey Optimizer les ayudó a determinar los canales y las frecuencias ideales para comunicarse con los clientes según su comportamiento, la puntuación de propensión basada en IA y más información.

“Adobe Journey Optimizer nos permite acceder a muchos canales y orquestar una experiencia verdaderamente omnicanal”, afirma Gopinath.

Con el acceso a la información en tiempo real, CCETH también pudo usar Adobe Customer Journey Analytics para comprender mejor los patrones de pedidos de los embotelladores y depósitos. Además de saber al instante qué productos están por agotarse, el equipo de Gopinath recurrió a Journey Optimizer para enviar comunicaciones personalizadas a los embotelladores en función de los códigos postales donde se esperaba un aumento de la demanda por factores estacionales.

El equipo también usó las funciones de análisis para comprender las tendencias de compra y correlacionarlas con las recomendaciones de productos que generaron más ingresos. “Los productos que recomendamos deben estar respaldados por los ingresos. De otra forma, es difícil justificar lo que estamos haciendo”, explica Gopinath. “Adobe Customer Journey Analytics nos permitió mostrar a las partes interesadas todo lo que estábamos logrando a través de paneles creados por nosotros mismos”.

Customer Journey Analytics también ayudó al equipo a encontrar formas nuevas de volver a captar y satisfacer a clientes con una participación baja. Por ejemplo, el equipo podía enviar cupones personalizados en el mes del cumpleaños del cliente o si el cliente intentaba utilizar un código de promoción vencido. Al mismo tiempo, el equipo podía entender qué clientes tenían menos probabilidades de hacer una compra y así ser más eficientes con los gastos en medios.

El poder de la personalización

Gopinath y su equipo global crearon un manual de tácticas de personalización que está cambiando la estrategia de Coca-Cola en los mercados de todo el mundo. Ya comenzaron a implementarlo en la tienda de Coca-Cola de Estados Unidos, donde el descubrimiento de productos personalizado e impulsado por Adobe Sensei , la tecnología de IA y aprendizaje automático de Adobe, aportó un valor inmediato.

Los primeros resultados mostraron que las recomendaciones de producto personalizadas para cada comprador en función de sus acciones y afinidades generó un aumento del 117% en los clics y del 36% en los ingresos. Además, la tasa de clics de la tienda aumentó un 17% en las recomendaciones de ventas cruzadas de combinaciones de productos que suelen comprarse juntos. La tasa de conversión a partir de las búsquedas en el sitio llegó al 19% gracias a que los tres primeros resultados suelen mostrar el producto que buscan los clientes.

El equipo de Gopinath planea completar la expansión a la tienda de Coca-Cola en Estados Unidos y luego continuar con el mercado africano y otras marcas globales. También planean abordar otros casos de uso además de los carritos abandonados, como utilizar la IA para generar puntuaciones de propensión que permitan predecir el comportamiento del cliente y crear experiencias del cliente basadas en la información en Journey Optimizer.

“Me siento afortunado de formar parte de una importante marca global como Coca-Cola que alienta la innovación”, dice Gopinath. “La libertad que me otorgan mis gerentes y líderes me inspira a seguir redefiniendo los límites para que nuestro equipo pueda lograr resultados increíbles”.

Más información sobre cómo Coca-Cola escala para ofrecer mensajes personalizados en tiempo real a los clientes con Adobe Experience Cloud.

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