Las marcas de lujo recopilan datos sobre sus clientes a través de distintos canales, como redes sociales, sitios web, aplicaciones móviles y puntos de venta físicos. Estos datos pueden incluir información como preferencias de estilo, compras anteriores, interacciones en redes sociales y datos demográficos. Mediante el uso de herramientas de análisis de datos, las marcas pueden combinar esta información para crear perfiles detallados de los clientes y comprender sus necesidades y preferencias.
Con esta información, las marcas de lujo pueden crear experiencias personalizadas para cada cliente. Por ejemplo, una marca de moda podría utilizar los datos de estilo preferido para recomendar a un cliente artículos de moda específicos, o una marca de fragancias podría utilizar los datos de compras anteriores para sugerir fragancias complementarias. Las marcas también pueden utilizar los datos para personalizar las comunicaciones con los clientes, enviándoles ofertas específicas y contenidos relevantes.
Al utilizar los datos para personalizar la experiencia del cliente, las marcas de lujo no solo pueden fidelizarlo, sino también aumentar las ventas. Los clientes que reciben una experiencia personalizada son más propensos a repetir la compra y a recomendar la marca a amigos y familiares (como explicamos anteriormente en el artículo sobre Datos y emociones del cliente).
Para que esta personalización no empañe su imagen, es primordial un comportamiento ético: las marcas deben ser transparentes sobre la recogida y el uso de datos y ofrecer a los clientes la posibilidad de controlar su información personal.
Así, las tecnologías de análisis de datos, IA y Big Data juegan un papel clave en su relación con el cliente, que irá en aumento en los próximos años.
Una consultoría de datos como K-LAGAN ayuda a las empresas de lujo en Francia a implementar soluciones a medida para consolidar, organizar y analizar los datos de sus clientes.
Nuestros expertos optimizan el uso de Data Chain, IA y herramientas de análisis de datos para mejorar el conocimiento de los clientes, desarrollar nuevos casos de uso, crear modelos predictivos y sistemas de recomendación, pero también optimizar su cadena de suministro, anticiparse a las tendencias del mercado o mejorar el rendimiento de su estrategia de comercio electrónico.
