Conseguir una venta en una tienda online cuesta. Hay que atraer al usuario, generar confianza, convencerle de que nuestro producto es el adecuado y conseguir que complete finalmente la compra.
Sin embargo, muchos ecommerce vuelven a empezar desde cero justo después.
El cliente recibe su pedido y la tienda centra de nuevo todos sus esfuerzos en captar nuevos compradores mediante SEO, redes sociales, publicidad o promociones.
Pero existe otra posibilidad: conseguir que los clientes que ya han comprado vuelvan a hacerlo.
La fidelización de clientes en ecommerce no consiste simplemente en ofrecer descuentos o acumular puntos. Se trata de construir una relación con el cliente después de la primera compra y utilizar la información que tenemos sobre él para comunicarnos en el momento adecuado.
Una buena estrategia de fidelización puede ayudar a aumentar la recompra, reducir la dependencia de la captación constante y convertir compradores ocasionales en clientes recurrentes.
¿Qué es la fidelización de clientes en ecommerce?
La fidelización de clientes engloba todas aquellas acciones destinadas a conseguir que una persona que ya ha comprado en una tienda vuelva a elegirla en futuras ocasiones.
En ecommerce esto es especialmente importante porque, después de realizar una compra, disponemos de información que antes no teníamos.
Por ejemplo, podemos saber:
- qué producto ha comprado;
- cuándo realizó la compra;
- cuánto gastó;
- si ha comprado anteriormente;
- cuánto tiempo suele pasar entre sus pedidos;
- qué categorías le interesan;
- cuánto tiempo lleva sin volver a comprar.
Toda esta información permite dejar de tratar a todos los clientes de la misma manera.
No tiene demasiado sentido enviar exactamente el mismo mensaje a alguien que realizó ayer su primera compra que a un cliente que lleva ocho meses sin comprar.
Una estrategia de fidelización eficaz utiliza esas diferencias para decidir qué comunicar, a quién y cuándo hacerlo.
La segunda compra es uno de los momentos más importantes
Cuando alguien realiza su primer pedido todavía no podemos considerarlo necesariamente un cliente fiel.
Puede haber llegado mediante un anuncio, una búsqueda en Google, una recomendación o una promoción puntual. Incluso puede haber comprado porque nuestro producto era el más barato en ese momento.
La situación empieza a cambiar cuando decide comprar por segunda vez.
Esa segunda compra indica que la primera experiencia fue suficientemente buena como para volver a confiar en la tienda.
Por eso una pregunta interesante para cualquier ecommerce es:
¿Qué estamos haciendo entre la primera y la segunda compra?
Si la respuesta es «enviarle las mismas newsletters que al resto de la base de datos», probablemente exista margen de mejora.
Podemos analizar cuánto suelen tardar nuestros clientes en volver a comprar, qué productos generan más recurrencia o qué compradores tienen comportamientos similares.
El objetivo no debería ser simplemente enviar más emails, sino aumentar las probabilidades de que se produzca la siguiente compra.
Fidelizar clientes no significa enviar descuentos constantemente
Una de las estrategias más habituales para intentar recuperar un cliente consiste en enviarle un cupón.
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Puede funcionar, pero convertirlo en nuestra principal estrategia de fidelización tiene varios problemas.
El primero es económico: cada descuento reduce nuestro margen.
El segundo es de comportamiento. Si acostumbramos al cliente a recibir promociones continuamente, podemos enseñarle involuntariamente a esperar al próximo descuento antes de comprar.
Y el tercero es que no todos los clientes necesitan el mismo incentivo.
Una persona que compra habitualmente cada dos meses quizá simplemente necesite descubrir un nuevo producto relacionado con sus intereses. Otra puede necesitar recordar que debe reponer algo que compró anteriormente. Y otra puede llevar tanto tiempo inactiva que sí tenga sentido utilizar una promoción para intentar recuperarla.
La fidelización de clientes debería basarse en relevancia y oportunidad, no únicamente en descuentos.
Cómo aumentar la recompra en un ecommerce
No existe una única acción capaz de convertir automáticamente compradores ocasionales en clientes recurrentes.
Lo habitual es combinar diferentes estrategias de retención y fidelización de clientes.
Segmentar según el comportamiento del cliente
Una base de datos de clientes no debería ser una única lista.
Podemos crear segmentos como:
- clientes que acaban de realizar su primera compra;
- clientes que han comprado varias veces;
- compradores de determinadas categorías;
- clientes de alto valor;
- clientes que deberían estar cerca de realizar una nueva compra;
- clientes cuya frecuencia de compra está disminuyendo;
- clientes que llevan meses inactivos.
Esta segmentación permite adaptar mucho mejor la comunicación.
Un cliente recurrente puede recibir recomendaciones o novedades, mientras que para uno que lleva seis meses sin comprar puede tener más sentido una campaña específica de reactivación.
Elegir el momento adecuado
El momento en que enviamos un email puede ser tan importante como su contenido. Supongamos que vendemos un producto que normalmente vuelve a comprarse cada 45 días. Enviar un recordatorio diez días después de la compra probablemente sea demasiado pronto. Esperar seis meses probablemente sea demasiado tarde.
La información histórica de nuestros pedidos puede ayudarnos a identificar cuándo suelen producirse las recompras y utilizar ese dato para planificar nuestras comunicaciones.
Automatizar la comunicación postcompra
La relación con el cliente no debería terminar cuando recibe la confirmación del pedido.
Podemos utilizar automatizaciones de email marketing para acompañarlo después de la compra mediante:
- consejos para utilizar el producto;
- recomendaciones complementarias;
- información relacionada con lo que ha comprado;
- solicitudes de opinión en el momento adecuado;
- recordatorios de reposición;
- comunicaciones destinadas a conseguir una segunda compra.
Estas automatizaciones permiten mantener el contacto sin tener que gestionar manualmente cada cliente.
Si quieres profundizar en este punto, puedes consultar nuestra guía sobre automatizaciones de email marketing, donde explicamos diferentes flujos que puede utilizar una tienda online.
Reactivar clientes antes de perderlos
Con el tiempo, algunos clientes dejan de comprar.
El error consiste en esperar demasiado para intentar recuperarlos.
Si un cliente compraba aproximadamente cada dos meses y lleva cuatro sin hacerlo, esa desviación ya puede ser una señal interesante.
Podemos crear segmentos específicos de clientes inactivos y lanzar campañas de reactivación de clientes adaptadas a su comportamiento.
No obstante, cuanto antes detectemos el cambio, más posibilidades tendremos de intervenir antes de que el cliente se desvincule completamente de la tienda.
Personalizar según las compras anteriores
El historial de pedidos proporciona una información muy valiosa sobre los intereses reales del cliente.
Si alguien ha comprado productos de una determinada categoría, podemos utilizarlo para recomendar productos complementarios, avisarle de novedades relevantes o adaptar determinadas campañas.
Esto suele resultar mucho más útil que enviar constantemente el mismo catálogo a todos los contactos.
Emails de fidelización que puede automatizar un ecommerce
Gran parte de una estrategia de fidelización de clientes ecommerce puede automatizarse.
Algunos ejemplos interesantes son:
- Email posterior a la primera compra, para mantener la relación después del pedido.
- Recomendaciones de productos relacionados basadas en lo que ha comprado el cliente.
- Recordatorios de reposición para productos que suelen volver a comprarse.
- Emails de segunda compra cuando el cliente se aproxima al momento habitual de recompra.
- Campañas de reactivación cuando empieza a mostrar señales de inactividad.
- Comunicaciones para clientes recurrentes diferentes de las enviadas a nuevos compradores.
También podemos diferenciar entre alguien que acaba de realizar su primera compra y un cliente que ya ha realizado cinco pedidos.
La automatización no debería significar:
«Enviar el mismo email automáticamente.»
Debería acercarse más a:
«Aplicar automáticamente una comunicación diferente según el comportamiento del cliente.»
Esta diferencia es importante.
Cuanta más información utilizamos para decidir qué comunicación recibe cada persona, menos dependemos de campañas masivas.
¿Cómo saber qué clientes tienen más posibilidades de volver a comprar?
Aquí podemos ir un paso más allá.
Las reglas tradicionales funcionan mediante condiciones que definimos previamente.
Por ejemplo:
Si han pasado 90 días desde la última compra → enviar email.
Es sencillo y puede funcionar perfectamente en muchos casos.
Pero plantea una pregunta: ¿por qué 90 días?
Quizá algunos clientes normalmente compren cada 30 días mientras que otros lo hagan cada cuatro meses.
Aplicar exactamente el mismo límite a ambos ignora parte de la información que tenemos disponible.
Podemos analizar variables como:
- tiempo desde la última compra;
- número total de pedidos;
- frecuencia histórica;
- importe gastado;
- evolución del comportamiento;
- productos comprados;
- intervalo habitual entre pedidos.
A partir de estos datos podemos empezar a estimar qué clientes tienen una mayor probabilidad de volver a comprar y cuáles están mostrando señales de abandono.
Aquí aparece una evolución interesante respecto a la automatización tradicional: el email marketing predictivo.
En lugar de esperar simplemente a que se cumpla una regla, podemos utilizar los datos históricos del ecommerce para intentar anticiparnos al comportamiento del cliente.
Qué métricas utilizar para medir la fidelización de clientes
Para saber si nuestra estrategia funciona necesitamos medir algo más que aperturas y clics de emails.
Una de las métricas más interesantes es la tasa de repetición de compra, es decir, qué proporción de nuestros clientes realiza más de un pedido.
También podemos analizar:
- porcentaje de clientes recurrentes;
- tiempo medio entre compras;
- número medio de pedidos por cliente;
- valor medio del cliente;
- porcentaje de clientes reactivados;
- ingresos procedentes de clientes recurrentes.
Estas métricas nos permiten observar la evolución de la relación con nuestros compradores.
Por ejemplo, reducir progresivamente el tiempo medio hasta la segunda compra puede ser una señal mucho más relevante para el negocio que aumentar ligeramente el porcentaje de apertura de una newsletter.
De la fidelización al email marketing predictivo
Durante años, gran parte del email marketing para ecommerce se ha basado en calendarios y reglas.
Enviar una newsletter los jueves.
Esperar 30 días.
Crear un segmento de clientes que llevan 90 días sin comprar.
Enviar un descuento.
Estas estrategias siguen siendo útiles, pero los datos disponibles en un ecommerce permiten ir más allá.
Podemos analizar cómo compra cada cliente y utilizar su comportamiento histórico para determinar cuándo tiene sentido volver a contactar con él.
Esto permite pasar de una estrategia reactiva:
«Este cliente lleva mucho tiempo sin comprar.»
a una estrategia más preventiva:
«El comportamiento de este cliente indica que existe riesgo de que no vuelva a comprar.»
Esa diferencia es especialmente interesante porque permite actuar antes de que el cliente esté completamente inactivo.
Fidelizar no es enviar más emails, sino enviar mejores emails
Una estrategia de fidelización de clientes en ecommerce no debería perseguir simplemente aumentar el número de comunicaciones.
El objetivo es conseguir que cada mensaje tenga una razón para existir.
Entender qué compró el cliente, cuánto suele tardar en volver, qué productos pueden interesarle y cuándo empieza a cambiar su comportamiento nos permite construir comunicaciones mucho más relevantes.
Para una tienda online pequeña o mediana, esto también tiene una ventaja importante: aprovechar mejor los clientes que ya ha conseguido.
La captación seguirá siendo necesaria, pero cada cliente que vuelve a comprar reduce la necesidad de empezar constantemente desde cero.
Y a medida que acumulamos más información sobre nuestros compradores, podemos evolucionar desde simples automatizaciones basadas en reglas hacia sistemas capaces de utilizar esos datos para anticipar la recompra, detectar clientes en riesgo y decidir cuándo merece la pena contactar con ellos.
Ese es precisamente el punto en el que la fidelización, la automatización y el email marketing predictivo empiezan a converger.