El contenido adecuado en el momento correcto

Vinay Gopinath suele concluir su jornada laboral con una reunión rápida en equipo. Mientras da por finalizado el día en Singapur, los equipos de México, Canadá y EE. UU. están iniciando su jornada.

Gopinath es el director de Plataformas Publicitarias Globales y propietario de productos técnicos en The Coca-Cola Company, donde las reuniones diarias forman parte de un sofisticado sistema de colaboración interconectada entre distintos husos horarios que resulta fundamental para el impacto y la estrategia de marketing internacional de la empresa. Puesto que la clientela de Coca-Cola efectúa miles de millones de transacciones todos los días, satisfacer sus expectativas constituye una tarea de gran envergadura. Además, en el cambiante panorama empresarial actual, las experiencias personalizadas nunca han sido tan importantes.

“El 70 % de la clientela divide su antención entre múltiples tareas. De acuerdo con una investigación, la capacidad de atención de la generación Z es de solo ocho segundos, mientras que la de la milenial es de cuatro escasos segundos más”, afirma Gopinath, que lleva tres años trabajando en Coca-Cola. “Si queremos impulsar los ingresos, debemos captar la atención de la clientela en el momento oportuno con el contenido adecuado. Por ello, es vital personalizar sus experiencias”.

Cuando Coca-Cola se propuso el ambicioso objetivo de crear una estrategia de personalización a través de los puntos de contacto de marketing y comercio electrónico en 2022, vio que necesitaba un punto de partida. Dado que la información estaba repartida en distintos sistemas a raíz del creciente riesgo asociado a la eliminación de los datos de terceros, la empresa necesitaba un enfoque renovado para comprender a sus clientes antes de personalizar de forma eficaz los recorridos omnicanal en función de sus acciones.

Gopinath y su equipo vieron una oportunidad con Coca-Cola en tu Hogar (CCETH), la marca latinoamericana de la empresa y la mayor unidad empresarial regional en materia de ingresos B2C. El tráfico web y los datos de clientes de CCETH eran significativos y, además, ofrecía una gran variedad de productos, lo que la convertía en una candidata idónea para poner a prueba una estrategia de personalización.

En el transcurso de los dos años siguientes, el equipo trabajó con CCETH para generar una innovadora base de interacciones con clientes, comercio y datos con Adobe Real-Time CDP, Adobe Journey Optimizer y Adobe Commerce, lo que les permitió crear experiencias de compra personalizadas a escala y obtener una tasa de conversión del 89 % entre clientela nuevamente captada.

“Cuando se comparten datos sin obstáculos en todas las plataformas, se puede acceder a una gran variedad de capacidades”, comenta Gopinath. “De esta forma, no te limitas a enviar correos electrónicos o notificaciones push, sino que organizas una experiencia verdaderamente omnicanal. Se trata de una estrategia increíblemente útil”.

Una base estratégica

Gopinath y su equipo colaboraron con el partner de implementación Bounteous, una consultora de servicios de transformación digital con la que crearon una estrategia de personalización para CCETH compuesta por cuatro pasos principales:

1. Establecer una estructura de equipo para fomentar la colaboración.
2. Centralizar los datos para obtener una perspectiva clara de la clientela.
3. Definir casos de uso como base estratégica.
4. Ejecutar la estrategia en base a los casos de uso.

Gopinath, experto en marketing digital, sabía que se debía hacer partícipe al equipo de tecnología desde el principio. Lejos de emplear un enfoque tradicional en el que el equipo empresarial envía ideas al de tecnología para que las ejecute, reunió a toda la empresa para planificar, ejecutar e iterar conjuntamente durante todo el proceso. Esto también implicaba diseñar un sistema de colaboración intercontinental con miembros del equipo de la otra punta del mundo.

El siguiente paso consistía en centralizar los datos de distintas fuentes para acabar con los silos. El equipo precisaba una forma de combinar los datos de comercio electrónico procedentes de Adobe Commerce (lo que incluía acciones de comportamiento como añadir artículos al carrito, datos de gestión interna como el historial de pedidos y datos de perfiles) con información de otras fuentes tales como los sistemas de CRM y ERP de la empresa. Utilizaron la extensión de intercambio de datos de Adobe Commerce para transmitir la información a Experience Platform y Real-Time CDP, donde se estandarizó en perfiles de cliente unificados.

“Gracias a la integración de Commerce, podemos captar todos los puntos de contacto con clientes, lo que nos ayuda a crear un auténtico perfil de cada cliente desde el momento en que la persona entra por primera vez en el sitio”, señala Gopinath.

Al tener la capacidad de crear perfiles de cliente enriquecidos, Gopinath y su equipo estaban listos para abordar la personalización de recorridos. Dieron prioridad a posibles casos de uso en función de las interacciones con clientes, iniciativas de marketing y tácticas de personalización, y crearon un marco de trabajo compuesto por tres elementos fundamentales:

1. Casos de uso que generarían ingresos.
2. Casos de uso que impulsarían las interacciones y la retención.
3. Casos de uso que ofrecieran la oportunidad de analizar lo que funcionaba e iterar.

Una experiencia verdaderamente omnicanal

El equipo empezó abordando un caso de uso de interacción típico: el abandono del carrito. Antes de la integración de datos, tenían que esperar hasta 48 horas para que estos indicaran si cada cliente de CCETH había finalizado la compra. Una vez que consiguieron que los datos fluyeran en tiempo real, pudieron empezar a enviar recordatorios de correo electrónico inmediatos y personalizados a quienes no finalizaban la compra en una hora, lo que generó un aumento del 36 % en las tasas de apertura de correos electrónicos, del 21 % en las de clics y del 8,5 % en las de conversión.

El equipo también pudo dejar de limitarse a los correos electrónicos y enviar recordatorios a través de mensajes emergentes en el sitio web y notificaciones push, incluida una nueva integración de WhatsApp. Journey Optimizer ayudó a determinar la frecuencia y los canales de comunicación adecuados en función del comportamiento de cada cliente y las puntuaciones de propensión impulsadas por IA, entre otra información.

“Journey Optimizer nos ha dado acceso a un montón de canales”, afirma Gopinath. “Nos ha permitido organizar una experiencia verdaderamente omnicanal”.

El acceso a información en tiempo real también permitió a CCETH usar Adobe Customer Journey Analytics para comprender mejor el comportamiento de sus plantas embotelladoras y almacenes con respecto a los pedidos. Además de ver inmediatamente qué productos se estaban agotando, el equipo de Gopinath pudo enviar a las embotelladoras comunicaciones personalizadas a través de Journey Optimizer en función de los códigos postales en los que esperaban que aumentara la demanda debido a factores estacionales.

El equipo también empleó análisis para comprender las tendencias de compra y asociarlas a recomendaciones de los productos que generaban más ingresos. “Debemos basarnos en los ingresos para saber qué productos recomendar, si no, es muy difícil justificar lo que hacemos”, explica Gopinath. “Customer Journey Analytics permitió a las partes interesadas de la empresa visualizar fácilmente lo que estábamos logrando a través de los paneles que creamos”.

Customer Journey Analytics también ayudó al equipo a encontrar nuevas formas de volver a atraer y sorprender a clientes de baja frecuencia, por ejemplo, enviándoles cupones personalizados durante el mes de su cumpleaños o en respuesta a un evento potencialmente negativo, como un intento de usar un código promocional caducado. Al mismo tiempo, el equipo también pudo saber qué clientes tenían menos probabilidades de hacer una compra y, así, aumentar su eficiencia con respecto al gasto en medios.

El poder de la personalización

Gopinath y su excepcional equipo internacional crearon un manual de tácticas de personalización que redefine la estrategia de Coca-Cola en los mercados de todo el mundo. Ya han comenzado a implementarlo en Coca-Cola Store en EE. UU., donde han obtenido un valor inmediato gracias al descubrimiento personalizado de productos potenciado por Adobe Sensei , la tecnología de aprendizaje automático e IA de Adobe.

Los primeros resultados mostraron que las recomendaciones individualizadas de productos basadas en las acciones de comportamiento y los gustos de la clientela generaron un aumento del 117 % en los clics y del 36 % en los ingresos. La tienda también experimentó un aumento del 17 % en la tasa de clics gracias a las recomendaciones de venta cruzada de productos que suelen comprarse juntos. La tasa de conversión obtenida a partir de las búsquedas en el sitio alcanzaron el 19 %, donde los tres primeros resultados solían contener lo que buscaba cada cliente.

El equipo de Gopinath tiene previsto terminar su expansión a Coca-Cola Store en EE. UU. y, después, al mercado africano y otras marcas internacionales. También quieren ir más allá del abandono del carrito y aplicar otros casos de uso, como emplear la IA para generar puntuaciones de propensión que predigan el comportamiento de la clientela y fundamenten sus experiencias en Journey Optimizer.

“Me siento afortunado de formar parte de una empresa internacional tan grande como Coca-Cola que fomenta la innovación”, reconoce Gopinath. “La confianza que recibo por parte de mis responsables y la junta directiva sénior me inspiran a seguir superando los límites para que nuestro equipo pueda lograr grandes resultados”.

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