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Cómo el análisis predictivo se puede utilizar para mejorar el rendimiento de las tiendas

El análisis predictivo ha llegado al retail de la mano de la digitalización. La inclusión de soluciones tecnológicas e inteligencia artificial en las tiendas, tanto físicas como e-commerce, permite recopilar valiosos datos de los clientes, de manera anónima y respetando su privacidad, que son de gran ayuda para los negocios. Esta información de los compradores y de sus interacciones con las marcas, es utilizada por el análisis predictivo para anticipar las necesidades de los clientes durante su recorrido de compra.

Los retailers necesitan de este análisis para tomar las decisiones óptimas. Los minoristas deben conocer con precisión el impacto de sus promociones y artículos más demandados según el perfil del cliente, para únicamente utilizar y potenciar aquellos más rentables. El análisis predictivo se aprovecha del big data para conocer los gustos e intereses del cliente y ofrecerle contenidos y ofertas personalizadas, fomentando el engagement con la marca y creando una relación duradera. Así, permite planificar estrategias de marketing que mejoran la experiencia de compra y la productividad de las tiendas. El análisis predictivo se puede utilizar para varios aspectos como:

Comunicación personalizada con el público objetivo

La comunicación dirigida a un público objetivo es muy utilizada para mostrar personalización en la relación con el cliente. Gracias a los datos recabados, se puede tener un conocimiento profundo de cada cliente, lo que ayuda a recolectar patrones de comportamiento al conocer los contenidos y promociones de más o menos interés, pudiendo prever el comportamiento futuro de dichos clientes. De esta manera, se comparte la información en el momento preciso para mejorar el engagement con la marca y optimizar la inversión en publicidad.

Relación omnicanal con el cliente

El análisis predictivo sirve para mejorar la fidelidad de los clientes con la marca, ya que se sienten empoderados al ver que las tiendas reconocen sus intereses y necesidades, sin importar el canal que estén utilizando para comunicarse. Los clientes buscan, por ejemplo, poder empezar un proceso de compra de manera online y finalizarlo en la tienda sin tener ningún problema. Que una tienda física conozca los productos que un cliente ha estado observando de manera online, o viceversa, ayuda a mejorar el engagement con la marca y a favorecer y facilitar las compras, ya que se crea una relación cercana a través de cualquier canal, aspecto que se está perdiendo cada vez más en los grandes comercios.

Gestión del inventario

La inteligencia artificial puede aprender de los datos internos de la empresa y, por ejemplo, automatizar la gestión de inventario. El análisis predictivo de los datos internos permite promocionar los productos óptimos para cada perfil de cliente, promocionar productos según la información externa, como pueden ser las previsiones meteorológicas o la época del año, y mejorar la logística al ser capaz de anticipar sucesos. El análisis predictivo también es capaz de analizar y gestionar el inventario de la tienda, ayudando a reducir los costes del negocio al optimizar la inversión y mejorando su funcionamiento.

Recomendaciones predictivas de productos

Es especialmente utilizado en el comercio online, aunque las tiendas físicas también pueden utilizar esta manera de explotar el análisis predictivo. El sistema analiza el comportamiento de los usuarios a lo largo del tiempo para conocer sus gustos y prever qué productos van a demandar los clientes. También es capaz de relacionar las compras de ciertos productos con diferentes perfiles de clientes, favoreciendo la recomendación productos según cada perfil. Además, al tener datos muy específicos del público objetivo, permite diseñar nuevos productos incrementando el inventario con artículos que prevé que van a ser demandados.

Estrategias de marketing optimizadas

El análisis predictivo también es capaz de ofrecer datos precisos relacionados con la inversión en marketing. Puede analizar indicadores clave de rendimiento (KPI) para optimizar el funcionamiento de los establecimientos, y tomar decisiones predictivas y automatizadas, en lugar de las decisiones intuitivas utilizadas hasta ahora. De esta manera, se controla de manera unificada el impacto de los contenidos, se analiza automáticamente toda la información recabada para hacer informes basados en inteligencia empresarial y ayuda a incrementar el ROI.

De este análisis predictivo y de sus usos se encarga Minerva, el sistema guiado por inteligencia artificial de Beabloo. Minerva puede analizar en tiempo real toda información recopilada de los consumidores, como los datos demográficos o su comportamiento en la tienda, para conocer sus gustos y demandas, y ofrecerles en los puntos de cartelería digital contenidos personalizados y de interés para que interactúen con ellos, mediante predicciones que realiza de manera automática. Minerva también puede automatizar el inventario, si se vincula con el sistema que lo gestiona, y mostrar en las pantallas digitales los productos dependiendo de la disponibilidad o de la época del año.

No hay duda de que el análisis predictivo es de gran utilidad para los negocios, no solo por la personalización que consigue conociendo las necesidades del cliente, sino porque es muy efectivo al ser capaz de predecir los resultados de la campaña de marketing y automatizar acciones para mejorar la estrategia del negocio. Al poder analizar la audiencia y el funcionamiento de la campaña en tiempo real, permite anticiparse y saber qué contenido y producto será el más atractivo para el espectador, mejorando su experiencia de compra. Sabemos que la experiencia del cliente es uno de los aspectos más importantes para los minoristas, por ello, el análisis predictivo debe priorizarse para que el cliente sienta que su relación con la marca ha sido especial y de este modo se cree una experiencia de compra única.

Guiomar Fernandez
guiomar.fernandez@beabloo.com