Cómo HookahPlace Metropole utiliza AI en Loyallyst para trabajar con sus clientes

Después de implementar el programa de fidelización, comenzamos a utilizar las herramientas de AI en Loyallyst para analizar la base de clientes y preparar actividades de marketing. Antes, para encontrar patrones, era necesario exportar informes manualmente, comparar métricas y dedicar varias horas al análisis. Ahora, muchas tareas se resuelven en pocos minutos con una simple solicitud a AI. Según nuestra experiencia, esto ahorra al marketer y al gerente entre 5 y 10 horas de trabajo al mes, que antes se dedicaban a preparar segmentos, buscar insights y analizar la eficacia de las campañas.

Caso n.º 1. Búsqueda de clientes que dejaron de volver

Una de las últimas solicitudes que se puede hacer a AI: «Muestra los clientes que antes visitaban el establecimiento al menos dos veces al mes, pero que no nos han visitado en los últimos 45 días». En pocos segundos, AI analiza la base de clientes y muestra:

• cuántos de estos clientes se encuentran actualmente en zona de riesgo;
• qué ingresos generaban anteriormente;
• cuánto tiempo ha pasado desde que dejaron de visitar el establecimiento;
• qué facturación potencial se puede recuperar.

AI propone de inmediato varios escenarios para recuperar a estos clientes, genera textos para los mensajes y permite lanzar una campaña push directamente desde el diálogo, sin buscar segmentos ni pasar al panel de administración. Por ejemplo: «Envía una oferta a estos clientes y asígnales 1000 bonos de bienvenida si vuelven en un plazo de 7 días». Antes, una tarea de este tipo requería varias acciones en distintas secciones del sistema. Ahora se puede realizar literalmente con un solo mensaje en Claude.

Caso n.º 2. Búsqueda de clientes con bonos no utilizados

Como HookahPlace Metropole utiliza activamente el sistema de bonos, hay otro escenario que nos resulta especialmente útil. Podemos preguntar: «Muestra los clientes que han acumulado más de 3000 bonos, pero que no los han utilizado en los últimos 30 días». AI muestra de inmediato el tamaño del segmento, la cantidad total de bonos acumulados y la facturación potencial que se puede recuperar activando a estos clientes. Después de eso, el sistema propone una mecánica lista para usar: «Recordar a los clientes sus bonos y darles un bono adicional en su próxima visita». Si es necesario, AI genera de inmediato el texto del mensaje y lanza la campaña para el segmento seleccionado. Esto ayuda no solo a analizar los datos, sino también a convertirlos en acciones concretas literalmente en pocos minutos.

Caso n.º 3. Campañas totalmente automáticas

Otro escenario que utilizamos regularmente: «Sugiere una campaña para los clientes que no han visitado el establecimiento durante más de 30 días». AI propone la mecánica, prepara varias opciones de textos y muestra el efecto esperado de la campaña. Pero lo más interesante es que, después de eso, se puede pedir: «Prepara un plan de marketing para la próxima semana para todos los principales segmentos de clientes». AI preparará automáticamente un calendario de comunicaciones:

• lunes — recordar los bonos acumulados;
• miércoles — enviar una oferta a los clientes que llevan mucho tiempo sin visitar el establecimiento;
• viernes — comunicación para clientes habituales;
• domingo — campaña para aumentar las visitas repetidas.

Después de la confirmación, todas las notificaciones push pueden programarse con antelación y se enviarán automáticamente sin participación adicional del equipo. Para un marketer, esto significa que, en lugar de dedicar varias horas a preparar y lanzar campañas manualmente, puede planificar la comunicación de toda la semana en 15–20 minutos y seguir trabajando en otras tareas.

Qué cambió después de la implementación

El mayor valor de AI para nosotros no es la generación de textos, sino la posibilidad de tomar decisiones basadas en datos más rápido. Antes, encontrar respuestas tomaba horas. Ahora, muchas preguntas se pueden hacer en lenguaje natural y recibir un análisis listo en pocos minutos. Según nuestras estimaciones:

• ahorro de hasta 5–10 horas de trabajo del equipo cada mes;
• lanzamiento más rápido de campañas de marketing;
• reducción del volumen de trabajo manual con informes y segmentación;
• más decisiones basadas en datos, no en la intuición.

Como resultado, el programa de fidelización se ha convertido para nosotros no solo en una herramienta de retención de clientes, sino también en un asistente completo para encontrar puntos de crecimiento del negocio y aumentar las ventas repetidas.