Hasta ahora hemos hablado de una estrategia basada en una regla sencilla: contactar con los clientes que llevan 90 días sin comprar.
Sin embargo, los ecommerce más avanzados ya no trabajan únicamente con reglas fijas. Utilizan los datos para anticiparse al comportamiento de sus clientes y lanzar campañas antes incluso de que el abandono sea evidente.
Pensemos en dos clientes:
Cliente A
- Compra cada 30 días.
- Lleva 60 días sin realizar un pedido.
Cliente B
- Compra cada 120 días.
- Lleva 60 días sin realizar un pedido.
Si aplicamos únicamente la regla de «90 días sin comprar», ambos clientes recibirían la misma campaña más adelante. Sin embargo, la realidad es muy distinta.
El Cliente A ya ha roto completamente su patrón habitual de compra y presenta un riesgo elevado de abandono. El Cliente B, en cambio, sigue comportándose dentro de la normalidad.
Esta es la diferencia entre trabajar con reglas estáticas y utilizar un enfoque predictivo.
Cuando analizamos el historial de compras de cada cliente podemos detectar cambios de comportamiento antes de que sea demasiado tarde, aumentando las posibilidades de recuperar la venta.
Indicadores que ayudan a detectar clientes con riesgo de abandono
No hace falta disponer de grandes volúmenes de datos para empezar a identificar patrones interesantes. Algunos de los indicadores más útiles son:
Tiempo desde la última compra
Es el punto de partida para cualquier estrategia de recuperación.
No obstante, este dato cobra mucho más valor cuando se compara con el comportamiento habitual del propio cliente.
Frecuencia de compra
¿Cada cuánto tiempo suele comprar?
Un cliente que realiza un pedido cada 20 días no debe tratarse igual que otro que compra una vez al año.
Valor medio de los pedidos
Conocer el importe medio gastado ayuda a priorizar esfuerzos.
Recuperar un cliente que suele realizar pedidos de 300 € puede tener un impacto mucho mayor que recuperar uno cuyo ticket medio es de 20 €.
Categorías preferidas
Conocer qué tipo de productos compra con más frecuencia permite crear campañas mucho más relevantes.
En lugar de mostrar el catálogo completo, es posible recomendar artículos relacionados con sus intereses reales.
Tendencia de compra
En ocasiones el abandono no ocurre de forma repentina.
Algunos clientes empiezan a espaciar cada vez más sus pedidos antes de dejar de comprar por completo.
Detectar esa tendencia permite actuar antes de perder al cliente.
Un ejemplo práctico
Imaginemos una tienda online especializada en productos para mascotas.
El equipo de marketing crea una automatización con la siguiente lógica:
- Si un cliente lleva más de 90 días sin comprar, entra en una secuencia de recuperación.
- Si vuelve a comprar, abandona automáticamente la campaña.
- Si no compra tras los tres emails, pasa a un segmento específico para futuras acciones.
Uno de esos clientes había comprado alimento para perros cada seis semanas durante más de un año.
Después de tres meses sin realizar pedidos, recibe el primer correo recordándole las novedades de la tienda.
No compra.
Cinco días más tarde recibe un segundo email con recomendaciones de productos similares al alimento que adquiría habitualmente.
Hace clic, visita la web y añade varios productos al carrito.
Dos días después finaliza la compra.
La automatización detecta la conversión y detiene automáticamente el resto de la secuencia.
El cliente vuelve a estar activo sin que el equipo de marketing haya tenido que intervenir manualmente.
Este tipo de procesos pueden repetirse cientos o miles de veces cada mes, generando ingresos adicionales de forma prácticamente automática.
La automatización marca la diferencia
Muchas tiendas online ya saben que recuperar clientes existentes es rentable.
El verdadero reto aparece cuando la base de datos empieza a crecer.
Gestionar manualmente miles de clientes, revisar fechas de compra o lanzar campañas individualizadas deja de ser viable.
La automatización permite que todo el proceso funcione sin intervención humana:
- Detectar clientes inactivos.
- Segmentarlos automáticamente.
- Enviar la secuencia adecuada.
- Detener la campaña si el cliente vuelve a comprar.
- Medir resultados en tiempo real.
De esta forma el equipo puede dedicar su tiempo a optimizar la estrategia en lugar de realizar tareas repetitivas.
Recupera clientes de forma automática con Kiory
En Kiory hemos diseñado nuestra plataforma precisamente para ayudar a los ecommerce a detectar oportunidades como esta.
Con Kiory puedes:
- Detectar automáticamente los clientes que llevan demasiado tiempo sin comprar.
- Crear segmentos inteligentes según el comportamiento de cada cliente.
- Lanzar campañas automáticas de recuperación.
- Personalizar los emails según el historial de compras.
- Medir el rendimiento de cada automatización.
- Anticiparte al abandono gracias al análisis del comportamiento de compra.
En lugar de revisar manualmente miles de registros, Kiory trabaja por ti para identificar qué clientes necesitan una acción y cuándo es el mejor momento para contactar con ellos.
Si quieres dejar de perder clientes silenciosamente y empezar a recuperar ventas de forma automática, descubre todo lo que Kiory puede hacer por tu ecommerce.
¿Cada cuánto tiempo debería lanzar una campaña de recuperación?
Depende del ciclo de compra de tu negocio. Como punto de partida, 90 días suele ser una referencia adecuada para muchos ecommerce, aunque lo recomendable es analizar el comportamiento real de tus clientes.
¿Es necesario ofrecer descuentos para recuperar clientes?
No. En muchos casos basta con recordar la marca, recomendar productos relevantes o comunicar novedades. Los descuentos deberían utilizarse únicamente como último recurso.
¿Qué métricas debo analizar?
Las más importantes son la tasa de apertura, la tasa de clics, la conversión, los ingresos generados por la campaña y el porcentaje de clientes recuperados.
¿Puedo automatizar todo este proceso?
Sí. Las herramientas de automatización permiten detectar clientes inactivos, segmentarlos, enviar secuencias de emails y detener automáticamente la campaña cuando el cliente vuelve a comprar.