Si has hecho compras en Amazon sabes perfectamente que cada vez que entras al site e incluso en tu correo electrónico vas a ser bombardeado con distintos tipos de sugerencias de productos. Si prestas atencion te daras cuenta que estas sugerencia están siendo hechas en base a tus preferencias.
No es magia ni internet está leyendo tus pensamientos …
Lo que hace Amazon es sencillamente hacer uso de procesos de “inteligencia de negocios” de manera que sus motores de sugerencias te envien informacion sobre productos que son realmente relevantes para ti y los cuales existe una alta probabilidad de que adquieras. La inteligencia de negocios va a realizar esta sugerencia basándose en las siguientes variables:
- Que productos has solicitado a través del buscador.
- Historial de compras
- Que han comprado otros clientes al comprar productos similares
- Opiniones y valoraciones de otros productos
Y gracias a la utilización de estas variables, sus algoritmos de sugerencia han resultado altamente efectivo, generando a traves de los motores de sugerencias casi un 35% de las ventas de amazon.
Compañías como Netflix han logrado retener membresías por un valor de casi 1 billón de dólares anuales gracias a algoritmos de “inteligencia de negocio” que generaban sugerencias de contenido a sus miembros.
El punto común entre estas compañías y nuestras empresas de la industria fitness es la gran cantidad de data de primera mano que manejan.
Teniendo en cuenta que la inteligencia de negocios es la vanguardia en lo que a herramientas de gerenciamiento de clubes fitness se refiere, lo más natural es aplicar esta herramienta para aumentar los niveles de venta en tu recepción de gimnasio.
En este artículo trataremos de explicar cómo la sugerencia de productos funciona a nivel de recepción y cómo puedes aumentar tus niveles de venta proveyendo a tus empleados con cuales productos deberan recomendar a cada cliente en especifico.
Sugerencia de productos en clubes fitness
No es para nadie un secreto que gracias a la tiendilla de recepción puedes aumentar considerablemente tus niveles de rentabilidad. Estas aca atacando necesidades inmediatas del consumidor, como la necesidad de una bebida refrescante luego de un intenso entrenamiento. O simplemente tus miembros no tienen el tiempo para visitar una tienda especializada de suplementos, o sencillamente quieren identificarse con su gimnasio usando ropa con tu marca.
It’s no secret that selling merchandise at your club can be a significant revenue booster. People are often times in need of immediate refreshment after their workouts, are too busy to stop by a local retailer, or simply like to wear your club’s apparel.
Cualquiera sea las necesidades que estas atacando, los niveles de venta de algunos clubes son tan importantes que son una parte esencial de sus planes de negocio.
Independientemente de si estas rompiendote la cabeza para aumentar los niveles de venta de tu recepción o si apenas estás por abrir un nuevo club, gracias a la sugerencia de productos basándote en el aprendizaje de máquina podrás definitivamente aumentar tus niveles de venta entendiendo cuáles productos puedes recomendar a cada cliente en específico.
La idea no es que alguien que no está comprando comience a comprar, sino que tus compradores habituales aumenten el valor de cada compra.
La necesidad
Cualquiera de tus clientes que regularmente adquieren productos en la recepcion de tu gimnasio va a apreciar un enfoque personalizado de tu personal.
Tus recepcionistas pueden por ejemplo, ofrecer a tus miembros productos de su preferencia gracias a que han hecho el esfuerzo de recordar y asociar a esa persona o porque su sistema de punto de ventas les permite mantener notas como esta que vemos a continuación en el PDV de PerfectGym
Esto se basa únicamente en la asociación de productos adquiridos a un perfil de cliente en específico. Además considera la frecuencia con que determinado producto fue comprado segun el numero total de visitas al gimnasio de ese miembro.
Esta información permite que tu personal de recepción tenga un acercamiento personalizado al inventario de productos al momento de acceder a un determinado perfil de miembro. Por supuesto, esto para tus miembros una atencion mas rapida y personalizada.
Normalmente, si un cliente no quiere nada más, no va a preguntar por las posibles ofertas. Pero todos hemos pasado por situaciones en las cuales a menos de que nos pongan el producto frente a nuestras narices no nos damos cuenta de que queríamos o necesitábamos ese producto. Y es esto lo esencial en motores de sugerencia como los de Netflix o Amazon.
El truco reside en que durante una transacción de tienda física ofrezcamos el producto correcto a la persona correcta. Y es aquí donde la inteligencia de negocios va a jugar un papel fundamental.
Sugerencias inteligentes
Para poder decir que un algoritmo de sugerencia es lo suficientemente efectivo, vamos a necesitar data para analizar y procesar. Por eso recomendamos altamente que todas las transacciones en tu punto de venta sean asociadas a un perfil determinado de manera de luego poder monitorear estas transacciones.
FhREhIqfCxj3o2l4Cn0eYvR7kyq87DAxJZ8NPNDBCPjHUhIom21vIDCSr-KZNMV52OqNwV8jg5CPebla2g_woFz73cax" />Teniendo un historial completo de las ventas de cada club y para cada perfil de cliente nuestro algoritmos de la “inteligencia de negocios” tiene una base suficiente sobre la cual podrá establecer patrones de comportamiento para segmentos de consumidores y productos adquiridos.
Sin embargo muchas veces a pesar de que ciertos factores están correlacionados no quiere decir que existe una causalidad entre estas variables. Tomemos por ejemplo el clásico ejemplo de la comparación entre el consumo de margarina y los índices de divorcio:
Pero si construimos una herramienta de aprendizaje de máquina que genere las asociaciones pertinentes entre la compra de un producto y otro de manera de hacer sugerencias pertinentes.
Para hacer este tipo de correlaciones lo primero que tenemos que hacer es segmentar a nuestros clientes por ejemplo por edad, sexo, tipo de entrenamiento preferido, etc.
Según un estudio reciente, hombres y mujeres van a tener motivaciones radicalmente distintas a la hora realizar una compra:
“Para los hombres es mucho más importante encontrar el producto que mejor se adapta a sus necesidades de manera rápida y finalizar el proceso de pago fácilmente. Para las mujeres, en cambio, es sumamente importante que la tienda comparta consejos y recomendaciones de expertos, quienes le ayudarán a decidir cual producto es el mejor.
Así es importante segmentar nuestros usuarios de manera de generar recomendaciones de manera efectiva.
Por ejemplo, vemos que en un gimnasio en específico, tanto los hombres como las mujeres prefieren las bebidas energéticas con sabor a naranja; por otro lado tenemos que además de la bebida energética los hombres tienden más a comprar proteina en polvo mientras que las mujeres prefieren las barras de proteína.
De esta forma, estos patrones que vinculan las distintas variables de manera que al momento de alguien solicitar una bebida energética el personal de recepción genere la recomendación adecuada.
Estas recomendaciones van a darse sobre una regla base es decir: SI una mujer + COMPRA una bebida energética sabor naranja => RECOMIENDA una barra de proteína.
Este proceso puede parecer banal sin embargo, se requiere un gran número de datos a ser procesados a través del reconocimiento de patrones de comportamiento de los consumidores de manera de generar estas reglas que finalmente van a permitir generar recomendaciones acertadas.
Conclusion
Al aumentar los niveles de consumo promedio de tus clientes deberás generar una estrategia que considere el aumento de tu niveles de venta así como de los stocks de tus inventarios.
Desde ahora podremos gracias a la ayuda del aprendizaje de máquina a nivel de PDV, entrenar a nuestros empleados de recepción para que gracias a sugerencias y recomendaciones de producto sustentadas en el historial de compras de tus miembros aumentar significativamente tus ventas en recepción.