Cadena de supermercados líder en su sector que cuenta con más de 10 millones de clientes en España. Durante los últimos años se ha expandido por Europa y LATAM, apostando siempre por una estrategia de negocio centrada en el cliente.
Empresa líder en la distribución de alimentos, productos de hogar y de belleza.
Cuenta con una red de más de 6.000 tiendas en Europa y América. Emplea a cerca de 60.000 personas y da servicio a más de 20 millones de clientes en todo el mundo, más de la mitad en España.
Debido a la complejidad del requerimiento, se decidió seguir un proceso en el que primero se analizó a través de una auditoría cuál era la situación de partida, revisando los riesgos asociados.
Una vez elaborada la sesión de discovery, se estableció un plan de acción basado en tareas organizadas por temáticas y orden de prioridad.
La primera labor que se realizó fue una auditoría de las comunicaciones que se estaban realizando desde la empresa, prestando especial atención a la Newsletter por ser una comunicación omnicanal y coordinada con el área de retail.
La base de datos mostraba una alta saturación.
Todos los contactos recibían un email genérico, independientemente de su relación con nuestro cliente (no se diferenciaba si eran socios, si tenían descargada la App o si compraban a través del ecommerce). No había existencia de personalización.
Se identifica que una parte de los contactos existentes en la BBDD no eran impactables, y por tanto generaban un coste sin retorno para el cliente.
Este estudio permitió descubrir que existía un riesgo de saturar la base de datos que, junto con la poca personalización de los envíos, podía contribuir a que sus interacciones fueran cada vez más escasas y que su engagement con nuestro cliente disminuyera. Incrementando proporcionalmente el riesgo de que pidieran la baja en las comunicaciones.
Teniendo clara cuál era la situación y los puntos que se debían de tratar, se plantean una serie de soluciones:
Desde S4G se propone la implementación de Einstein Engagement Frequency, la principal herramienta de IA de Salesforce que analiza el grado de saturación de la BBDD.
Los parámetros que utiliza para esta categorización incluyen el número de emails recibidos y su interacción. Se propone un seguimiento de manera semanal. Y se crean grupos de segmentación:
Undersaturated: Podrían recibir más correos.
Target: Reciben el número idóneo de correos.
Almost: Si reciben más de tres correos se saturan.
Saturated: Están saturados de comunicaciones.
Paralelamente se apuesta por Einstein Scoring para predecir, gracias a la Inteligencia Artificial, la posibilidad de que un contacto interactúe con las comunicaciones.
Se utilizan los datos de engagement de cada contacto para calcular la posibilidad de que interaccione con una comunicación. Se asignan los siguientes grupos:
Uniendo los datos obtenidos de Einstein Engagement Frequency y de Einstein Scoring se toman las siguientes medidas:
Control de los contactos saturados, teniendo una visión dinámica de cómo se encuentra la base de datos.
Establecimiento de una gobernanza de comunicaciones en la que los usuarios que forman parte de campañas relevantes sean descartados de otros impactos comunicativos poco relevantes.
Exclusión del envío de newsletter a los contactos catalogados como Winback.
Contacto por otro canal (mensaje Push por App) a aquellos usuarios Winback que dispongan de la App activa.
Adaptación de parámetros dinámicos para personalizar y adaptar las comunicaciones a las características de cada contacto y al grupo al que pertenece.
aumento de clics en su newsletter
disminución de la saturación de sus BBDD
incremento en la tasa de apertura de sus mails
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