La investigación de mercado ha sido siempre una piedra angular en la toma de decisiones. Ahora, más que nunca, el Big Data ha revolucionado los estudios de mercados tradicionales basados en datos sociodemográficos, que ya no son suficientes para entender al consumidor.
En este sentido, hoy, la construcción de perfiles relacionados con el consumo está en continua transformación y ya no solo se define por género o edad, sino otro tipo de rasgos como sus intereses o sus formas de comportamientos, elementos que están en permanente cambio, deben ser tenidos en cuenta por las marcas para poder detectarlas y seguirlas, lo que facilitará entender sus necesidades a través de productos y servicios que realmente interesen.
En la actualidad, analizar el comportamiento de los consumidores finales en tiempo real es una exigencia para las empresas; obtener conocimiento de cuáles son sus hábitos de compra, sus necesidades de consumo y sus comportamientos para diseñar estrategias comerciales que potencie la venta. Conocer la realidad de forma inmediata permite la toma de decisiones rápida y contribuyen a que la marca sea la opción elegida por el cliente, en un mercado altamente competitivo. En este sentido existen soluciones basadas en el análisis geolocalizado de su actividad en las redes sociales, lo que permite generar perfiles de consumo y mapeos de cliente.
Implementar el aprendizaje automático como la herramienta fundamental en la toma de decisiones es fundamental para el retail; cuanto más se conozca al comprador, mejor se le puede vender. Por este motivo, la forma de recopilar datos sobre los consumidores y las herramientas para obtenerlos, así como su análisis han evolucionado hasta llegar a tecnologías como el machine learning.
La clave para que los retailers mejoren las experiencias de sus compradores está en conocer sus preferencias y hábitos de consumo. Los puntos de venta minoristas que no adopten una estrategia digital y de captación de datos, no lograran conocer a sus compradores, y estos optarán por acudir a otros retails o e-commerce, que sí están adoptando soluciones como el machine learning para mejorar las experiencias de compra.
Es fundamental entender que los consumidores prefieren a las empresas que les brinden mejores experiencias en su proceso de compra, tanto en la tienda física, como en redes sociales, aplicaciones móviles, ecommerce, …
Learning machine y retail
El machine learning o aprendizaje automático es una tecnología basada en un algoritmo de inteligencia artificial (IA) capaz de aprender y evolucionar de manera autónoma. De esta forma, el algoritmo se mejora a sí mismo automáticamente gracias a los datos que va recibiendo y procesando de manera continua.
En el caso de los retails, el aprendizaje automático es la tecnología que ha permitido la existencia de las tiendas inteligentes, aquellos supermercados o puntos de venta que aplican el machine learning a sus procesos, a la gestión de inventarios, la cadena de suministro, la atención al cliente, las campañas publicitarias, la promoción de productos y los sistemas de cobro, entre otros.
Esta tecnología está llamada a convertirse en el futuro de muchos sectores puesto que el aprendizaje continuado, y combinado con el Big Data, ofrecen infinitas posibilidades y aplicaciones que cobran mucho sentido aplicadas al Retail, como conocer mejor el comportamiento de compra de clientes, tener acceso a datos, generar ofertas personalizadas, y potenciar las ventas.
El sector retail sigue evolucionado lo que ha ayudado a que existan muchas formas de impulsar las ventas a través de la inteligencia artificial con el desarrollo de estrategias que estén dirigidas a enamorar cada vez más a los clientes, diferenciándose de la competencia y generando marca. En este sentido, el Machine Learning en Retail servirá para optimizar al máximo la satisfacción del cliente en su compra porque el retailer podrá aportar un producto adaptado a sus necesidades, gustos y presupuesto; la satisfacción de cliente aumentará, y la fidelización también. Además, podremos generar una venta cruzada, eficaz y personalizada, ya que si el usuario dispone de un perfil de usuario, la marca puede lanzar impactos con productos relacionados a lo que compraste para hacer venta cruzada.
Además de mejorar la venta, gracias a la inmediatez y la personalización, podemos implementar mejoras en la ingeniería de negocio que ayuden de forma más fácil a gestionar la creciente cantidad de datos (inventarios, rentabilidades, rotación, compras,…)
Es fundamental ser consciente de todas las posibilidades que ofrece el Machine Learning cualquier dato puede ser medible y optimizable para Retail. El mismo sistema se encargará de procesar datos históricos y que ayuden a decidir y diseñar propuestas más eficaces como la creación de campañas de marketing mejor segmentadas y optimizadas, generar una mejor experiencia de compra y la reducción de pérdida de clientes en el proceso de compra.