Ocho estrategias comprobadas para impulsar el AOV con recomendaciones de productos personalizadas

¿Alguna vez ha sentido que su tienda digital tiene muchos visitantes, pero a menudo se van sin agregar más artículos a sus carritos, o peor aún, los abandonan por completo? Ahí es donde entran en juego las recomendaciones de productos personalizadas.

Al acceder a los hábitos de navegación y al historial de compras de cada comprador, puede ofrecer sugerencias acertadas que aumenten el valor promedio de los pedidos (AOV), reduzcan el abandono de carritos y generen lealtad genuina.

Más adelante, encontrará ocho tácticas comprobadas, respaldadas por ejemplos reales de BrandAlley, para ayudarle a sacar más provecho de cada visitante. En primer lugar, vamos a conocer el impacto de la personalización, por qué es importante y los tipos de sistemas de recomendación.

La mayoría de los compradores en línea dicen que es más probable que vuelvan a visitar los sitios que ofrecen sugerencias personalizadas, y la personalización afecta todo, desde la interacción hasta el tamaño del carrito.

Según nuestra investigación sobre la retención y la fidelidad omnicanal en 2024, el 31% de los clientes son más propensos a mantenerse fieles cuando sus experiencias de compra se sienten más personales.

Otro motivador importante es reducir el abandono de carritos. En 2024, el Instituto Baymard descubrió que el 70.19 % de todos los pedidos de ventas al por menor en línea fueron abandonados, una cifra alarmante para cualquier marca de comercio electrónico. Las recomendaciones de productos relevantes y oportunas pueden ayudar a reducir esa tasa de forma significativa, mostrando los artículos que los clientes realmente quieren en lugar de dejarlos escapar.

Beneficios de las recomendaciones personalizadas

• Reducción del abandono de carritos de compras: recordar a los compradores los artículos complementarios o relacionados durante el proceso de pago, especialmente aquellos que pueden haber visto, pero no agregado, ayuda a frenar el abandono.
• Aumento del valor medio de los pedidos (AOV): atraer a los clientes con accesorios de margen mayor o conjuntos agrupados fomenta las compras impulsivas y añade valor real. Considere agregar una sección de “Completar el look o Ideas de estilo” para las ropas o un widget de “Comprados juntos habitualmente” para productos electrónicos. Esto puede aumentar el consumo de cada cliente al destacar los artículos que se combinan naturalmente con su compra principal.
• Ampliación del tiempo de sesión: mantener a los visitantes comprometidos es crucial en los mercados digitales competitivos. Los carruseles de productos personalizados, las páginas de aterrizaje o las recomendaciones dinámicas adaptadas a los historiales de navegación de los usuarios estimulan una mayor exploración.
• Diferenciación de la competencia: al ofrecer líneas de productos seleccionadas o recomendaciones especializadas, se distingue de los mercados genéricos y gana la confianza y la fidelidad de sus clientes. Con el tiempo, esto promueve una lealtad más profunda y posiciona su marca como una referencia para los gustos particulares de cada comprador.

Examinemos ahora los tipos de sistemas de recomendación, cómo funciona cada uno y los beneficios únicos que aportan al éxito del comercio electrónico.

1. Aproveche la información enriquecida con IA

Para aumentar el valor medio de los pedidos, se necesita algo más que conjeturas. La IA ayuda a analizar las acciones de los usuarios, identificar patrones y descubrir oportunidades de venta latentes en tiempo real. Al determinar con precisión qué es lo que cada comprador querrá a continuación, puede ofrecerle las ventas cruzadas y adicionales pertinentes en el momento en que se muestre más receptivo.

Por qué ayuda: los algoritmos avanzados detectan rápidamente patrones de comportamiento y predicen la intención del cliente.

Cómo funciona:

• Procesamiento de datos en tiempo real: un motor de IA analiza las acciones actuales y pasadas de los usuarios (clics, tiempo dedicado a páginas concretas, elementos vistos) para ofrecer sugerencias de productos relevantes sobre la marcha.
• Modelado predictivo: pronostica la próxima compra o interés probable de un usuario, guiando las ventas cruzadas y adicionales en momentos críticos.
• Difusión proactiva: esta información puede desencadenar correos electrónicos automatizados y personalizados o notificaciones push para los artículos que un usuario tiene más probabilidad de comprar.

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2. Priorice los datos de primera parte

Confiar en los datos que ha recopilado, en lugar de fuentes de terceros, crea un perfil de cliente más preciso y alimenta la confianza del usuario a largo plazo. Esta base sólida facilita la adaptación de mensajes personales y relevantes.

Por qué ayuda: los puntos de contacto unificados con el cliente (sitio web, correo electrónico, aplicaciones de fidelización) posibilitan los perfiles precisos y potencian las experiencias consistentes.

Cómo funciona:

• Perfiles de usuario consolidados: recopile datos directamente de las interacciones de su marca (por ejemplo, formularios de registro y membresías de fidelización) para garantizar la propiedad y la precisión.
• Enriquecimiento continuo: cada sesión, clic o compra agrega más detalles al perfil de un usuario, lo que refina las recomendaciones futuras.
• Cumplimiento de la privacidad: confiar en sus propios datos ayuda a navegar por las regulaciones en evolución como GDPR/CCPA y refuerza la confianza del usuario.

Obtenga más información sobre los datos de primera parte en nuestra guía completa.

3. Actualice las recomendaciones regularmente

Los artículos que llaman la atención de un comprador hoy pueden estar agotados o relegados a segundo plano por las novedades de mañana. Mantener sus sugerencias de productos actualizadas garantiza que siempre esté mostrando lo más actual y atractivo.

Por qué ayuda: los intereses de los consumidores cambian rápidamente y las renovaciones del inventario pueden hacer que las sugerencias más antiguas se vuelvan irrelevantes, por lo que es esencial adaptarse constantemente.

Cómo funciona:

• Actualización automatizada: sincronice su motor de recomendaciones diariamente (o con mayor frecuencia) para reflejar las novedades, los artículos agotados y los SKU de moda.
• Gatillos de temporada y de eventos: ajuste las sugerencias en función de los días festivos, las ventas relámpago o los eventos importantes (por ejemplo, la vuelta al cole) para mostrar siempre los productos más oportunos.
• Secciones y widgets dinámicos: si destaca los “Más vendidos” o “Recién llegados”, utilice el inventario en tiempo real para evitar promocionar artículos agotados.

4. Siga las tendencias de temporada

Tanto en los días festivos, los viajes de verano o la fiebre de la vuelta al cole, aprovechar los eventos de cada estación puede impulsar la intención de compra. Alinear sus recomendaciones con estas señales estacionales torna su marca relevante y oportuna.

Por qué ayuda: las promociones oportunas basadas en eventos actuales aumentan la relevancia y la urgencia.

Cómo funciona:

• Campañas basadas en el calendario: planifique para las temporadas principales (verano, vacaciones) y los eventos locales relevantes (festivales, eventos deportivos) para personalizar los productos recomendados.
• Señales de comportamiento: si el comportamiento de los usuarios cambia por temporada (por ejemplo, compra más suministros para la oficina en casa en el primer trimestre), muestre recomendaciones de esos ítems en primer lugar.
• Relevancia local: ajuste las sugerencias en función de los climas específicos de la región o de las celebraciones culturales.

5. Optimice para dispositivos móviles

Con más personas navegando en smartphones que nunca antes, una experiencia móvil con fricciones puede ahuyentar a los usuarios, lo que reduce el AOV. Presentar las recomendaciones en un formato elegante y optimizado para dispositivos móviles es clave para una interacción sostenida y carritos con un valor total más elevado.

Por qué ayuda: la mayoría de los compradores navegan por smartphones, por lo que tener un diseño tosco puede dificultar la interacción.

Cómo funciona:

• Carrusel y widgets deslizables: presente los elementos recomendados en listas horizontales fáciles de navegar sin sobrecargar las pantallas más pequeñas.
• Diseño responsivo: asegúrese de que las ventanas emergentes o los banners de recomendaciones se adapten sin problemas a varios dispositivos móviles.
• Velocidad y facilidad de uso: los tiempos de carga rápidos con fricción mínima fomentan una navegación más profunda, que puede revelar más recomendaciones de productos.

¿Quieres saber más sobre la optimización para dispositivos móviles? Descubra cómo la solución Mobile Customer Engagement de SAP Emarsys le ayuda a aumentar el valor total del ciclo de vida de los clientes que dan prioridad a los dispositivos móviles a través de la personalización enriquecida con datos y otros métodos.

6. Colocación y formatos de las pruebas A/B

Pequeños ajustes de diseño, como cambiar el texto del título o un control deslizante por una cuadrícula, pueden marcar una gran diferencia en las conversiones. Una estrategia estructurada de pruebas A/B indica los factores que realmente resuenan, lo que aumenta la satisfacción de los usuarios y las cifras de ventas.

Por qué ayuda: al ejecutar pruebas A/B, puede evaluar el impacto de los cambios realizados en el contenido y la segmentación de la audiencia a través de métricas como el alcance, la interacción, el porcentaje de clics en enlaces y la conversión.

Cómo funciona:

• Marco de pruebas: ejecute experimentos controlados en un subconjunto de usuarios, comparando las variaciones en los widgets de recomendación (por ejemplo, “Ideas de estilo” frente a “Tendencias actuales”).
• Variables clave: estilos de diseño (cuadrícula frente a control deslizante), encabezados o ubicación en la página.
• Resultados procesables: determine qué versión maximiza el porcentaje de clics, la tasa de adición al carrito o el AOV y, a continuación, obtenga el ganador.

7. Integración en los principales puntos de contacto

Los clientes alternan entre las páginas de búsqueda, las páginas de inicio, las secciones de detalles del producto y el flujo de pago: esta ha sido la norma recientemente. Mostrar sugerencias de productos relevantes en cada una de estas coyunturas de forma constante puede aumentar significativamente el valor total del carrito.

Por qué ayuda: la exposición constante a elementos significativosivos a lo largo del proceso de compra del usuario mantiene a su marca como primera opción.

Cómo funciona:

• Página de resultados de búsqueda: ofrezca alternativas cuando no exista una coincidencia exacta, lo que reduce la frustración del usuario.
• Página de inicio: reciba a los visitantes recurrentes con productos vistos recientemente o relacionados.
• Página del producto: destaque los combos “Comprados juntos habitualmente” o “Los clientes que compraron este producto también compraron”.
• Carrito: sugiera complementos de última hora o accesorios complementarios.
• Correo electrónico poscompra: promocione artículos para ampliar la experiencia del cliente (por ejemplo, recargas, equipos compatibles).

Información clave: la integración holística garantiza que cada punto de contacto refuerce al siguiente, creando una marca y una experiencia de compra unificadas.

8. Monitore los cambios de comportamiento

Las tendencias y preferencias pueden cambiar de la noche a la mañana: un artículo puede aumentar su popularidad debido al revuelo en redes sociales, mientras que otro puede desaparecer totalmente. Seguir estos cambios en tiempo cuasi real evita que sus recomendaciones se vuelvan obsoletas o irrelevantes.

Por qué ayuda: los gustos de los consumidores cambian rápidamente; los análisis en tiempo real garantizan una estrategia adaptable.

Cómo funciona:

• Rastreo del comportamiento: utilice las grabaciones de las sesiones o los mapas de calor para ver que causa que los usuarios se lo piensen dos veces o desistan.
• Paneles dinámicos: acceda a métricas de rendimiento en tiempo real (porcentaje de clics, tasas de adición al carrito) y responda rápidamente si el comportamiento del usuario cambia.
• Adaptación de campañas: si un producto empieza a ser tendencia de la noche a la mañana, inclúyalo en sus recomendaciones o destáquelo en una campaña de correo electrónico al día siguiente.

En acción: los gatillos en tiempo real de la aplicación Adidas Running muestran cómo reaccionar rápidamente a los nuevos datos de los usuarios puede impulsar la interacción y la retención en todo el embudo.

La creación de un motor de recomendaciones basado en datos puede dar excelentes resultados, pero puede plantear varios obstáculos. Comprender estos desafíos de antemano y planificar cómo superarlos garantiza que sus estrategias de personalización se mantengan sólidas y respeten la normativa.

Limitaciones del volumen de datos

Los comercios minoristas de menor escala a menudo carecen de los vastos conjuntos de datos necesarios para una personalización más precisa impulsada por IA. Los conjuntos de datos dispersos pueden socavar la precisión de las recomendaciones y ofrecer sugerencias genéricas carentes de resonancia. Posibles soluciones:

• Complementar con información externa: mejore sus datos de primera parte incorporando datos demográficos o contextuales de terceros de fuentes responsables (por ejemplo, tendencias regionales). Incluso una cantidad modesta de información adicional puede refinar las predicciones.
• Adoptar modelos de recomendación híbridos: combine el filtrado colaborativo y el basado en contenido. Este enfoque equilibra lo que sabe sobre sus productos con datos limitados de los usuarios, lo que garantiza que las sugerencias sean al menos parcialmente relevantes, incluso si los historiales de navegación individuales son insuficientes.
• Aprovechar las funcionalidades de SAP Emarsys: al unificar el comportamiento de las aplicaciones de compra, correo electrónico y fidelización existentes, las marcas más pequeñas pueden crear perfiles de usuario cohesivos. De este modo, la IA de Emarsys puede ofrecer recomendaciones de productos significativas. Más información.

Preocupaciones sobre la privacidad

En medio de regulaciones como el GDPR y la CCPA, las marcas deben manejar cuidadosamente los datos de los clientes. Aunque la personalización se nutre de los detalles, debe equilibrarse con prácticas transparentes de recopilación de datos y uso. Posibles formas de abordaje:

• Implementación de suscripciones transparentes: permite que los clientes sepan exactamente cómo y por qué usa sus datos. Simplifique la concesión o retirada del consentimiento. Esta claridad fomenta la confianza y la lealtad a largo plazo.
• Anonimizar los datos de comportamiento: almacene las interacciones de los usuarios sin vincularlas a la información de identificación personal siempre que sea posible. Este enfoque sigue guiando la lógica de recomendación convincente sin sobreexposición de los detalles personales.
• Dar el control a los clientes: ofrezca centros de preferencias, que permiten a los usuarios ajustar su configuración de privacidad o personalización.

Al abordar de manera proactiva los desafíos del volumen de datos y la privacidad, puede crear sistemas de recomendación sólidos que se ajusten a las expectativas de los usuarios y los requisitos normativos.

Los motores de recomendación modernos combinan la IA con datos en tiempo real, centrándose en tres capas clave:

• Capa de datos: recopila análisis web, datos de CRM y registros de POS para crear perfiles de compradores completos.
• Capa de modelos de IA: incorpora el filtrado colaborativo y basado en contenido para generar sugerencias de productos relevantes.
• Capa de entrega: se integra con sitios de comercio electrónico, campañas de correo electrónico o aplicaciones móviles para ofrecer recomendaciones en el momento ideal.

De cara al futuro, la próxima generación de sistemas de recomendación se centrará en:

• Conocimiento contextual: consideración de factores reales, como el clima local o los datos basados en la ubicación, para personalizar las sugerencias.
• Comercio por voz: integración perfecta de las recomendaciones en las experiencias de compra de los asistentes de voz.
• Personalización que prioriza la privacidad: empleo de la privacidad diferencial o información anónima para que los clientes se sientan seguros al compartir sus datos.

Por qué es importante: estas tendencias permiten a las marcas de comercio electrónico ofrecer experiencias más innovadoras y relevantes, respetando la privacidad del usuario.

Consejo profesional: SAP Emarsys, la plataforma omnicanal de interacción con el cliente le ayuda a crear una base de datos de compradores comprometidos y de alto valor y a mejorar drásticamente el tiempo de creación de valor con la automatización de marketing predefinida y potenciada por IA.

Desafío: el rendimiento de los envíos masivos de correos electrónicos genéricos estaba disminuyendo. El equipo de marketing podía visualizar (en el análisis de ciclo de vida) que los clientes estaban dejando de comprar, pero ya era demasiado tarde cuando obtenían la información.

Solución: se implementaron modelos de IA para predecir las preferencias de los clientes, especialmente para usuarios en la etapa intermedia del embudo. También mejoraron el AOV al colocar widgets de “Comprados juntos habitualmente” directamente en las páginas de productos, convirtiendo una visita para adquirir un solo artículo en una compra de varios artículos.

Resultados:

• 10 % más de AOV gracias a ofertas de productos a la medida
• 28 % más rapidez en el giro de inventario para productos de temporada

Conclusión clave: este aumento en el valor promedio de los pedidos ilustra la efectividad de las recomendaciones de productos personalizadas para impulsar el crecimiento de los ingresos. BrandAlley demostró adaptabilidad al ajustar su oferta de productos y estrategias de marketing durante la pandemia.

Centrándose en las categorías de hogar y jardín, lograron un excepcional aumento de los ingresos del 130 % en estos segmentos. Esto pone de manifiesto la importancia de comprender y responder a los cambios en el comportamiento de los consumidores.

Vea la historia de éxito completa de BrandAlley aquí.

Como sabemos, las recomendaciones personalizadas de productos aumentan constantemente el AOV, reducen el abandono de carritos y profundizan la lealtad. Al aplicar estas ocho prácticas recomendadas, con datos unificados, algoritmos de IA y pruebas periódicas, puede crear las experiencias personalizadas que los compradores en línea exigen en la actualidad.

Desde los carritos abandonados hasta la pérdida de clientes, SAP Emarsys Customer Engagement Platform identifica las principales oportunidades de crecimiento y le ayuda a capitalizarlas rápidamente. Sus estrategias son fáciles de usar y pueden ejecutarse con un solo clic.

¿Listo para refinar su estrategia de recomendación? Reserve una demostración para descubrir cómo la personalización con IA puede integrarse en todo el proceso de compra del cliente, desde la página de inicio hasta las comunicaciones poscompra, lo que en última instancia promueve un mayor AOV y un crecimiento a largo plazo.

Nick Odom es consultor responsable de soluciones de SAP Emarsys y está en la empresa desde 2016. Ha trabajado con empresas de comercio electrónico, productos de consumo y venta al por menor para descubrir casos de uso omnicanal impactantes que mejoren los resultados comerciales.