Ana Romero
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La analítica predictiva de datos en el sector retail.

La analítica predictiva tiene como meta principal utilizar el big data, y de esta manera poder tomar decisiones más acertadas. Es posible lograr lo anterior, ya que esta sirve para disminuir tanto la incertidumbre como el riesgo. De esta manera la analítica predictiva resulta una buena herramienta para el retail marketing dando beneficios tanto para el cliente como para la empresa.  

¿Cómo puede ayudar la analítica predictiva en el sector retail? 

  1.  Análisis de precios. La analítica predictiva ayuda a realizar un análisis de precios históricos de los productos que ofreces, además ve los precios de los competidores, así como el interés de los clientes. El objetivo es poner precios en tiempo real, mediante la predicción de precios arrojados por la analítica predictiva.  
  2. Promociones de destino. Para que una buena campaña de retail marketing funcione y de buenos resultados, debe tener una base con información de tus clientes, así como sus preferencias. Estos datos comprenden, además, temas como la tasa de respuesta, evolución de campañas anteriores, demografía, entre otros. Esto te dará conocimiento de tus clientes y así podrás saber qué mensaje y acción será la más efectiva para cada uno de ellos.  
  3. Crea el compromiso. La ventaja de la analítica predictiva es que es capaz de ofrecerte información sobre las próximas posibles acciones de tus clientes. Cómo lo hace, se basa en distintas formas de participación del cliente dentro de tu empresa, como sus compras, navegación dentro de tu sitio, entre otros. Y no sólo eso, sino que da recomendaciones sobre productos que podrían interesarle al cliente basado en la información obtenida. Por lo que el producto que le ofrezcas al cliente será personalizado, lo que da una mayor probabilidad de que lo compren, a la vez que se cree un compromiso con tu marca. 
  4. Experiencia de compra. Los clientes agradecen que su experiencia de compra pueda hacerse de manera sencilla y satisfactoria. En este sentido, en retail marketing, debe anticiparse y encontrar clientes a través del conocimiento de su comportamiento y al análisis de sus búsquedas. Al tener este conocimiento, puedes ofrecerles los productos que están buscando, sin necesidad de que batallen o tengan que hacer una búsqueda exhaustiva.  
  5. Gestión de inventario. El objetivo es la gestión del inventario de una manera más eficiente, por ejemplo, enfocarse en aquellos productos que son más adquiridos o deseables, tomando en consideración también las promociones que se estén manejando, así como rebajas u otras situaciones o estrategia que en ese momento este llevando a cabo el retail marketing. Además, esto evidentemente disminuye los costos de inventario y aumenta las ventas.  

 

Finalmente, hoy en día los negocios circulan en calles de doble carril, en donde es el cliente quien te hace saber cuáles son sus preferencias, su opinión sobre tus precios, sus costumbres de navegación, entre otros. Y el retail marketing debe responder en tiempo real a casi cualquier situación que se dé, usando precios dinámicos y aumentando la experiencia de compra. En ese sentido, la analítica predictiva es una herramienta clave tanto para el departamento de retail marketing como para el de ventas, les ayuda al momento de tomar decisiones y ajustar actividades.  

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