No es la primera vez que te lo comentamos, pero un año más se hace necesario recordarlo: las ventas de la temporada otoño/invierno comienzan a fraguarse en verano. Aunque te parezca muy lejano, el Black Friday y las Navidades están más cerca de lo que parecen y en el contexto de hipercompetencia actual, necesitas sí o sí sentar las bases de tus campañas antes de que las hojas comiencen a caerse de los árboles.
Sabedores de ello, los especialistas de la consultora de operaciones Xternus han publicado una interesante guía que utilizaremos de base para repasar algunas de las claves que tienes que tener en cuenta de cara a esas fechas. Veamos cuáles son, y cuáles son sus recomendaciones.
Como decíamos, ser perezosos a la hora de ponernos a preparar la campaña de la temporada alta de ventas puede ser un error grave, con múltiples derivadas.
De acuerdo con los datos de Xternus, el problema más frecuente al que se enfrentan los eCommerce que llegan a noviembre sin la preparación adecuada es el aumento de tickets de soporte (78%). Al colapsar los envíos o los procesos, la atención al cliente se desborda con dudas, quejas y reclamos.
Además, una gran mayoría de responsables de tiendas online hablan de retrasos logísticos (65%), lo que redunda en una mala experiencia de cliente. Quizá por ello, más de la mitad de las marcas afectadas por esta falta de preparación (52%) sufren un impacto directo en su reputación online pública a través de reviews negativas, lo cual afecta a la confianza de futuros compradores. Otras de las consecuencias más comunes son la caída de la repetición de compra (48%) y el aumento de las devoluciones (41%).
El informe aconseja utilizar un modelo para evaluar la preparación de tu empresa ante picos de demanda, estructurado en tres niveles de madurez:
Según el informe, la mayoría de las tiendas online españolas llega a la peak season en los niveles 1 o 2.
Las empresas pueden diferenciar su operativa entre distintas áreas (compras, logística, atención al cliente…), pero eso no debe afectar a los consumidores. “La ausencia de información compartida, protocolos claros o visibilidad sobre la operación genera fricciones que terminan impactando en la experiencia del cliente, explican desde Xternus. Entre estos fallos de coordinación destacan:
El informe destaca una paradoja interesante: vender más durante la temporada alta no siempre significa obtener mejores resultados.
Si la operativa de la tienda online no está suficientemente preparada, un mayor volumen de ventas puede acabar generando muchos más costes operativos y, por tanto, una menor rentabilidad. Piénsalo así: habrá una mayor carga para el equipo de atención al cliente, más tickets por gestionar, incremento de devoluciones, incidencias logísticas y una experiencia de compra que afecta la fidelización. “El crecimiento solo es rentable cuando toda la operativa está dimensionada para sostenerlo de forma eficiente”, explican.
Según el informe, una operación no preparada activa una reacción en cadena: una mala experiencia reduce la satisfacción del cliente y la probabilidad de recompra. Como consecuencia, la empresa depende cada vez más de captar nuevos clientes para mantener el volumen de ventas, lo que incrementa el CAC. Al mismo tiempo, el aumento de incidencias dispara los costes operativos y termina comprimiendo el margen neto.
Esta pérdida de confianza provoca que, según los datos de Externus, la tasa de recompra pueda llegar a caer entre un 40% y un 60%, lo que genera una gran dependencia de la captación constante de nuevos usuarios. Al mismo tiempo, el coste operativo se dispara debido a las horas extra y al trabajo dedicado a resolver manualmente las incidencias y reclamaciones.
Finalmente, el margen neto se comprime profundamente por el encarecimiento de la logística y de los servicios de soporte, desembocando en una situación paradójica en la que la empresa vende más volumen, pero obtiene una rentabilidad mucho menor.
Por último, el estudio reserva un hueco para hablar del papel de la IA a la hora de mejorar la preparación de las empresas ante la peak season.
La Inteligencia Artificial ofrece cinco capacidades clave para optimizar la operativa de soporte. En primer lugar, los agentes conversacionales actúan como una primera línea de atención disponible 24/7, encargados de resolver consultas sencillas y verificar pedidos para escalar solo los casos complejos. Por su parte, los copilots para agentes ayudan al personal sugiriendo respuestas, resumiendo historiales y consultando políticas, lo que puede lograr reducir el tiempo medio de gestión entre un 25% y un 40%.
A esto se suma el enrutamiento inteligente, que elimina las colas genéricas clasificando y derivando cada contacto al agente o flujo adecuado según la urgencia, el tipo y el canal.
Fuente: Xternus
En cuanto a la planificación, la previsión con machine learning permite proyectar el volumen de contactos por hora y canal para dimensionar los equipos con precisión semanas antes de los picos de demanda. Finalmente, el análisis de sentimiento detecta el estado emocional del cliente en tiempo real para priorizar la intervención humana inmediata en aquellos casos de alto riesgo.
Imagen: ChatGPT
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