Caso de éxito: Cómo Flormar fideliza con IA predictiva y aumenta el ticket medio.

La fidelización de clientes se ha convertido en el factor diferencial en la relación con los clientes. Flormar, una marca de cosmética internacional, lo entendió desde hace muchos años y decidió apostar por la segmentación de clientes y la inteligencia artificial predictiva para personalizar su estrategia de fidelización.

Los resultados hablan por sí solos: ticket medio 47% superior y 69% de repetición de compra.

Este caso de éxito demuestra cómo la combinación de visión estratégica, tecnología avanzada y enfoque centrado en el cliente transforma completamente la relación con el cliente.

Este es el contenido del caso de éxito:

1. Una pequeña introducción de Flormar
2. El desafío: Crear un club de fidelización inteligente para tiendas físicas
3. La solución: Inteligencia artificial predictiva centrada en el cliente
4. Implementación: De la estrategia a la ejecución
5. Resultados: Los números detrás del proyecto
6. Lecciones aprendidas y factores de éxito

Si quieres ver como la IA ayuda a la empresas a mejorar sus resultados aquí tienes otros casoa de éxito que pueden resultarte interesantes:

• Supermercado online: Personalización one-to-one para los clientes de Condis.
• Cómo Atelier Libros ha transformado su biblioteca jurídica con inteligencia artificial.
• Cómo la Real Sociedad ha mejorado su eCommerce PrestaShop con personalización one-to-one.
• Cómo Norauto personaliza sus acciones de CRM con Pleasepoint.

Una pequeña introducción de Flormar

Flormar es una marca de cosmética turca que se ha expandido globalmente, siendo reconocida por su calidad, innovación y accesibilidad. Con presencia en más de 100 países y una oferta que abarca desde maquillaje hasta cuidado personal, Flormar se ha posicionado como una referencia en el sector beauty internacional.

La marca se caracteriza por:

• Innovación constante: Desarrollo continuo de nuevos productos y tendencias en cosmética.
• Calidad accessible: Productos de alta calidad a precios competitivos para democratizar la belleza.
• Presencia global: Red de distribución internacional con fuerte presencia en tiendas físicas.
• Enfoque en el cliente: Estrategia centrada en entender y satisfacer las necesidades específicas de cada mercado.

Sin embargo, como muchas marcas del sector, Flormar enfrenta el desafío de crear conexiones más profundas con sus clientes en un mercado cada vez más competitivo y digitalizado. La necesidad de evolucionar hacia un modelo de fidelización más inteligente y personalizado se ha vuelto crítica para mantener su posición.

El desafío: Crear un club de fidelización inteligente para tiendas físicas

Flormar tenía clara la oportunidad: crear un programa de fidelización que no fuera simplemente un sistema de puntos tradicional, sino una plataforma inteligente capaz de entender, predecir y satisfacer las necesidades individuales de cada cliente en sus tiendas físicas.

Los objetivos estratégicos eran ambiciosos:

La complejidad del reto residía en que el sector cosmético presenta comportamientos de compra muy específicos: ciclos de reposición variables según el tipo de producto, preferencias estacionales, influencia de tendencias y un fuerte componente emocional en las decisiones de compra.

Era necesario una solución que entendiera estas particularidades y las convirtiera en ventajas competitivas.

• Incrementar la frecuencia de compra: Conseguir que los clientes visitaran las tiendas con mayor regularidad.
• Aumentar el ticket medio: Lograr que cada visita generara mayor valor de compra.
• Mejorar la retención: Reducir la tasa de abandono y aumentar la repetición de compra.
• Personalizar la experiencia: Ofrecer recomendaciones y comunicaciones relevantes para cada cliente.
• Integrar online y offline: Crear una experiencia omnicanal coherente.

La solución: Inteligencia artificial predictiva centrada en el cliente

Flormar eligió a Pleasepoint como partner tecnológico para desarrollar un club de fidelización revolucionario basado en inteligencia artificial predictiva. La solución se estructuró en torno a tres pilares fundamentales que transformarían completamente la relación con sus clientes.

La plataforma de marketing predictivo de Pleasepoint permite a Flormar solucionar con éxito los distintos desafíos planteados y mantener el stack tecnológico existente. La solución entregada por Pleasepoint incluye:

• Personalización y automatización en las comunicaciones de CRM para cada cliente según el ciclo de vida y perfil de cliente.
• Personalización en tiempo real para cada usuario en el eCommerce o email marketing.

Pilar 1: Visión 360° del cliente con métricas predictivas avanzadas

El primer paso fue implementar un sistema de análisis predictivo que fuera más allá de los datos transaccionales básicos. Pleasepoint desarrolló para Flormar capacidades avanzadas de Customer Intelligence:

• Customer Lifetime Value (CLV) predictivo: Cálculo en tiempo real del valor potencial de cada cliente a lo largo de su relación con la marca, considerando patrones de compra, estacionalidad y tendencias del sector cosmético.
• Propensión de compra dinámica: Algoritmos que predicen la probabilidad de que cada cliente realice una compra en diferentes ventanas temporales, identificando los momentos óptimos para impactar.
• Recomendaciones one-to-one: Sistema de recomendación personalizada que combina el historial de compras, preferencias declaradas, tendencias estacionales y comportamiento de clientes similares.
• Segmentación inteligente: Agrupación automática de clientes basada en comportamientos, no solo en demografía, permitiendo estrategias híper-segmentadas.

Pilar 2: Automatización inteligente del customer journey

La segunda fase se centró en crear un ecosistema de comunicaciones automatizadas que acompañara a cada cliente en su journey específico:

• Newsletters hiperPersonalizadas: Comunicaciones adaptadas a las preferencias individuales de compra, incluyendo productos recomendados, tendencias relevantes y ofertas personalizadas basadas en el historial y comportamiento predictivo.
• Campañas on-top segmentadas: Activaciones específicas según el estado de fidelización de cada cliente, desde onboarding para nuevos miembros hasta reactivación de clientes dormidos.
• Automatizaciones basadas en triggers: Secuencias automáticas activadas por comportamientos específicos como primeras compras, aniversarios o ciclos de reposición.
• Comunicaciones predictivas: Mensajes enviados en momentos óptimos calculados por IA para maximizar la probabilidad de apertura, engagement y conversión.

Pilar 3: Experiencia omnicanal integrada

El tercer pilar consistió en crear una experiencia perfectamente integrada entre las tiendas físicas y los canales digitales:

• Perfil unificado: Cada cliente tiene un perfil único que se actualiza en tiempo real con cada interacción.
• Recomendaciones en las comunicaciones: Las clientas reciben recomendaciones personalizadas basadas en IA.
• Seguimiento del journey completo: Tracking de la experiencia del cliente desde el primer contacto hasta la fidelización a largo plazo.
• Optimización continua: El sistema aprende constantemente de cada interacción para mejorar las predicciones y recomendaciones.

Implementación: De la estrategia a la ejecución

La implementación del proyecto se realizó en fases progresivas, permitiendo validar resultados y optimizar el sistema antes de cada expansión:

Fase 1: Infraestructura y integración de datos

Integración de todos los puntos de contacto de Flormar con la plataforma Pleasepoint, incluyendo sistemas de punto de venta, eCommerce, bases de datos de clientes y herramientas de marketing existentes.

Fase 2: Desarrollo de modelos predictivos

Entrenamiento de algoritmos específicos para el sector cosmético, considerando la estacionalidad, ciclos de vida de productos y patrones de comportamiento únicos del mercado beauty.

Fase 3: Automatización de comunicaciones

Implementación de flujos automatizados de email marketing, segmentación dinámica y personalización de contenidos basada en las predicciones de IA.

Fase 4: Optimización continua

Monitorización constante de KPIs, A/B testing de estrategias y refinamiento de modelos basado en resultados reales.

Resultados: Los números detrás del proyecto

Los resultados de la implementación ponen en valor el poder transformador de la inteligencia artificial aplicada estratégicamente a la fidelización de clientes:

Lecciones aprendidas y factores de éxito

El éxito del proyecto Flormar proporciona insights valiosos sobre cómo implementar estrategias de fidelización basadas en IA predictiva para mejorar el engagement, la repetición de compra y prevenir el churn.

Estos son los factores críticos del éxito del proyecto:

• Visión integral del cliente: No basta con datos transaccionales; es necesario entender comportamientos, preferencias y patrones predictivos.
• Personalización real vs. personalización superficial: La diferencia está en usar IA para predecir necesidades, no solo mostrar el nombre del cliente.
• Automatización inteligente: Los flujos automatizados deben ser adaptativos, no rígidos.
• Medición continua: El éxito requiere monitorización constante y optimización basada en datos reales.
• Integración omnicanal: La experiencia debe ser coherente en todos los puntos de contacto.

Más allá de las métricas, el proyecto ha transformado la forma en que Flormar entiende y se relaciona con sus clientes:

• Cultura data-driven: Las decisiones se basan en insights predictivos, no en intuiciones.
• Eficiencia operativa: La automatización libera recursos para actividades estratégicas.
• Conocimiento del cliente: Comprensión profunda de comportamientos y preferencias del mercado beauty.
• Ventaja competitiva: Diferenciación clara frente a competidores con programas de fidelización tradicionales.

La clave del éxito reside en entender que la inteligencia artificial predictiva no es solo una herramienta tecnológica, sino un enabler de experiencias genuinamente personalizadas que generan valor real tanto para la marca como para el cliente. Flormar ha logrado crear un círculo virtuoso donde la satisfacción del cliente se traduce directamente en resultados de negocio.

Si te ha gustado este caso de éxito descarga nuestro eBook gratuito y aprende a ejecutar una estrategia de personalización one-to-one en tiempo real en tu eCommerce y en las comunicaciones de CRM. Nunca antes había sido tan fácil empezar a híper-pesonalizar de forma automatizada a escala, incrementando los resultados de conversión y disminuyendo el esfuerzo dedicado del equipo en tareas operativas.