Blog KPMG Digital

open search search

Blog KPMG Digital

close

Serendipia: El arma secreta del Smart Commerce

El Bulli fue considerado durante varios años el mejor restaurante del mundo. El local de Cala Montjoi (Gerona, España) ofrecía una experiencia gastronómica única. Ferran Adrià jugaba a sorprender positivamente al comensal, trataba de hacerle sentir una experiencia serendípica. Serendipia es la emoción que sientes tras descubrir cosas positivas que no buscabas, que la vida te sorprenda positivamente. El menú de El Bulli era un juego continuo de experiencias sorprendentes. Una aceituna aparentemente normal explotaba literalmente en la boca derramando su contenido líquido. Un caviar que en realidad se trataba de aceite solidificado. Una pasa que resultaba estar hecha de Pedro Ximenez. Una sopa de tomate con jamón en la que no había ni tomate, ni jamón y que ni siquiera era líquida ni roja, sino amarilla y de consistencia gelatinosa. Y no solo los platos impresionaban. El servicio era excelente. Cada plato llegaba en su momento justo, venía acompañado de la explicación y las instrucciones precisas, y por supuesto a la temperatura de consumo exacta. La receta de éxito de Adrià fue saber combinar talento excepcional, tecnología y creatividad para sorprender continuamente a sus comensales.

Tal y como describo en Networknomics, en la nueva economía las experiencias serendípicas son la propuesta de valor para ser diferenciales y competitivos. La abundancia ha satisfecho las necesidades materiales de millones de consumidores y por tanto es necesario ofrecer algo diferencial que no pueda enviarse desde cualquier factoría “low cost” situada en alguna parte remota del mundo. Los productos son perecederos, los servicios son efímeros pero las experiencias son memorables. Cuando un consumidor vive una experiencia por encima de sus expectativas se crea un vínculo emocional con la marca y establece importantes lazos de fidelidad y de diferenciación frente a la competencia.

El reto de sorprender positivamente a cada uno de nuestros clientes puede parecer una quimera, pero en la era del big data existe la tecnología necesaria para tener un conocimiento en alta resolución de cada cliente, para saber lo que necesita en un contexto determinado y para proponerle una recomendación personalizada que ni el mismo se espera. Un motor de recomendaciones que trate de sorprender positivamente es el arma secreta de cualquier modelo comercial inteligente ó Smart Commerce que aspire a entregar una experiencia de consumo más multicanal, más personalizada, más social y más multimedia.

serendipía

Amazon – Los pioneros

La empresa de Jeff Bezos está considera como el rey del comercio electrónico y particularmente de las recomendaciones. Desde finales de los años noventa, Amazon ha invertido significativamente en construir y mejorar un motor de recomendaciones que trabaja con el historial de búsqueda y de compras de cada usuario, así como con el de otros compradores. En sus páginas de producto suelen resaltar “otros usuarios que han visto este producto han comprado …” o “productos comprados juntos habitualmente …”. Adicionalmente en el momento del check-out suelen hacer recomendaciones del tipo “nuevo para ti …”, “qué están comprando ahora otros clientes …” o “recomendaciones basadas en tu pedido”. Según un informe de Monetate el 70% de la pantalla de Amazon.com está destinada a las recomendaciones, evidenciando el potencial que tienen para mostrar nuevos productos y estimular las ventas. Adicionalmente afirman que un buen motor de recomendaciones pueden incrementar las ventas en un 300%, las conversiones en un 150% y el pedido medio en un 50%.

Hoteles – La clave de ser o no ser

El think tank L2 para la innovación digital acaba de publicar su tercera edición del Digital IQ Index para el sector hotelero y evidencia que el 90% de los viajeros de Estados Unidos realizan por Internet las reservas de sus hoteles, y dos de cada tres consultan valoraciones y recomendaciones antes de reservar. En el mismo informe mencionan que cuando un hotel aumenta un punto en la típica escala de 1 a 5 estrellas de recomendación, podría incrementar el precio de la habitación en un 11% sin afectar a su nivel de ocupación. Por tanto, es evidente que un sector tan maduro digitalmente como son los hoteles, las recomendaciones por parte de otros usuarios o de un tercero en base a las necesidades específicas de un cliente, son un factor clave a la hora de tomar la decisión de reservar o no. Para evidenciar el potencial de creación de valor de un buen motor de recomendaciones, merece la pena recordar que el especialista en recomendaciones de viajes Trip Avisor cotiza en bolsa a un valor de unos 6 billones de dólares, muy por encima de cadenas hoteleras o aerolíneas.

Capacidades básicas para competir

Analizando a los pioneros del comercio electrónico como Amazon o a sectores donde los nuevos formatos de compra digital se han consolidado definitivamente, se evidencia que para competir con éxito es necesario desarrollar un conjunto de capacidades destinadas a hacer recomendaciones personalizadas a cada cliente buscando provocar una experiencia sorprendentemente positiva, una sensación de serendipia. Repasando las prácticas de algunas de las marcas más innovadoras en este sentido podemos inferir algunas capacidades básicas que deberían estar consideradas en la hoja de ruta de cualquier modelo de Smart Commerce.

(a) Recomendaciones basadas en lo más vendido: La forma más fácil de sugerir un producto es identificar los best-sellers y darles un lugar destacado en la experiencia de búsqueda y compra. Evidentemente se puede añadir un punto de sofisticación filtrando los productos más vendidos de una categoría o marca determinada, o en función de los criterios de búsqueda.

(b) Recomendaciones basadas en lo que estas comprando: Otro enfoque más personalizado es recomendar productos que complementen el pedido alrededor del producto que ha iniciado el interés de búsqueda y compra. En las webs de las marcas de moda es cada vez más frecuente encontrar una sugerencia de “completa tu look” tras buscar un producto o iniciar un pedido. Si has seleccionado un vestido es habitual que recomienden unos zapatos o un bolso para rematar el estilismo. Combinando el conocimiento de las tendencias de moda con el histórico de compras de un cliente es factible realizar una recomendación personalizada que sorprenda al cliente durante su experiencia de compra, en la que es más probable una decisión impulsiva y por tanto de aumentar su pedido.

(c) Recomendaciones basadas en los que compran otros: Los consumidores realizan sus decisiones de compra combinando sus opiniones personales con las influencias que reciben de sus círculos sociales. La forma más fácil de diseñar un motor de recomendaciones sociales es a través de un filtro colectivo, es decir, que si yo estoy interesado en un producto, categoría de producto o marca específica, es probable que me guste también un producto que hayan comprado otros consumidores con mis mismos intereses. Este principio es una de las claves de las recomendaciones de Amazon, del servicio de video online Netflix o de la radio online Pandora. La clave de sofisticación de estos algoritmos de recomendación es combinar información personalizada de cada cliente con los comportamientos de compra de clientes de perfil, gustos y hábitos similares.

Lo que nos depara el futuro

Google y Facebook están tratando de construir una plataforma horizontal que sea la vía de entrada a toda nuestra vida digital donde las recomendaciones personalizadas jugaran un papel central. Google a través de su buscador está tratando de devolver resultados cada vez más personalizados combinando nuestro historial de búsquedas y toda la información que se destila del uso de Gmail, YouTube, Google Maps o Google+. Facebook está resolviendo la misma necesidad pero con un enfoque más social. Su apuesta se llama Facebook Social Search y tratará de recomendarnos personas, lugares o intereses analizando nuestro perfil individual, nuestro historial de “me gusta”, nuestro timeline y paralelamente el de nuestros amigos.

Un algoritmo nos puede devolver serendipia si tiene el suficiente número de señales y pistas de lo que la gente necesita en un contexto determinado. Para cualquier marca la solución a la serendipia pasará por combinar las funcionalidades que gigantes como Google o Facebook ponen a disposición de terceros (e.g. resultados de búsqueda orgánicos o de pago) con un conjunto de capacidades internas de recomendación basadas en un conocimiento en alta resolución de cada uno de sus clientes.

Felicidad es igual a realidad menos expectativas. Cuando la realidad no alcanza las expectativas que teníamos se produce una profunda insatisfacción. En cambio, cuando ocurre lo contrario, la satisfacción es máxima, y mucho más cuando es totalmente inesperado. Un estado de pura serendipia. Si somos capaces de sistematizar experiencias serendípicas a nuestros clientes, los competidores tendrán poco que hacer.

***

Jose Cantera
Partner-in-charge of Telecom, Media and Technology (TMT)
Head of KPMG Digital
Co-author of Networknomics
Twitter: Jcantera_KPMG
 

3 Comments

  1. Muchas gracias por este interesante análisis.

    Un saudo,

    Mónica

  2. Interesantes reflexiones, muchas gracias.
    Saludos

Deja un comentario


De conformidad con lo dispuesto en la Ley Orgánica 15/1999, de 13 de diciembre, de Protección de Datos de Carácter Personal, le informamos de que sus datos personales facilitados en el presente formulario serán incluidos en un fichero titularidad de KPMG, S.A. denominado “BLOG” con la finalidad de gestionar su participación en el mismo, siendo este tratamiento de datos de carácter obligatorio. En cualquier momento podrá ejercitar sus derechos de acceso, cancelación, rectificación y oposición, contactando con KPMG S.A. a través del correo electrónico ES-FMderechosarco@kpmg.es o por escrito dirigido al Departamento de Asesoría Jurídica de dicha empresa en la dirección: Paseo de la Castellana, 159 C, 28046 Madrid

* Para enviar el comentario, es preciso aceptar la política de Protección de Datos de Carácter Personal.