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Los minoristas atienden mejor a los clientes cuando pueden identificar sus necesidades y satisfacerlas de manera proactiva. Por eso es tan importante predecir con precisión el comportamiento del cliente. Puede que no siempre sea fácil (los altos ejecutivos de Walmart predicen que será más difícil hacer estas predicciones en 2024 a medida que la crisis financiera haga que los consumidores sean más conscientes de los costos), pero para mejorar la experiencia y los servicios del cliente se necesita una tienda. Y con el uso del análisis de datos, predecir el comportamiento de los clientes sigue siendo extremadamente flexible.
«En los últimos años, una cosa que hemos visto de los proveedores es que también se han vuelto más sofisticados en sus capacidades analíticas», dice Santiago Gallino, profesor asociado en el departamento de operaciones, información y toma de decisiones de Wharton de la Universidad de Pensilvania. Escuela. , aparece en Wharton El efecto dominó podcast. «La forma en que ven los datos que les proporcionan los clientes es para permitirles tomar estas decisiones».
A continuación se presentan algunas técnicas de análisis de datos que los especialistas en marketing pueden utilizar en su beneficio al predecir el comportamiento de los clientes.
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Utilice análisis de datos para identificar patrones de compra de los consumidores
Utilizando tecnologías como la inteligencia artificial, los minoristas pueden analizar datos históricos para identificar patrones y relaciones en el comportamiento de los clientes. Inferir patrones a partir de datos como el historial de navegación y los hábitos de compra puede equipar mejor a los minoristas para brindar experiencias de compra personalizadas para cada cliente, incluidas recomendaciones de productos personalizadas. Examinar patrones estacionales, tendencias geográficas y otros datos detallados también puede resultar importante para predecir tendencias.
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Utilice modelos predictivos para evaluar lo que los consumidores quieren en el futuro
Basándose en el reconocimiento de patrones, las herramientas de análisis avanzadas y los algoritmos de aprendizaje automático pueden crear modelos predictivos para predecir tendencias potenciales infiriendo el comportamiento futuro a partir de datos históricos. Por lo tanto, el análisis predictivo puede ayudar a predecir los resultados comerciales en función del comportamiento previsto del cliente.
El modelado predictivo también puede ayudar a gestionar la logística. Walmart utiliza análisis predictivos para predecir la demanda y optimizar los niveles de inventario en consecuencia, lo que ayuda con una variedad de problemas logísticos en toda su red de tiendas. Y además de proporcionar a los tomadores de decisiones los datos detallados que necesitan para preparar mejor sus tiendas para cumplir con las expectativas de los clientes, el análisis predictivo también puede ayudar a reducir el fraude.
Explore por qué está creciendo una tendencia de compra de consumidores
Analizar los patrones de compra es útil para algo más que la gestión de inventario. Un análisis exhaustivo de los patrones de compra puede ayudar a los minoristas a identificar qué asociaciones de productos hacen los consumidores e investigar por qué. Esta comprensión de las preferencias de los clientes puede respaldar la colocación estratégica de productos, el surtido y las ventas estratégicas, influyendo en futuros comportamientos de compra. Esto es aún más cierto cuando se utiliza el análisis de patrones de compra para ayudar a segmentar y personalizar a los clientes.
Segmenta y personaliza tu comunicación a los Consumidores
A medida que los especialistas en marketing trabajan con Big Data, puede resultar beneficioso segmentar a los clientes actuales y potenciales en grupos. Por ejemplo, una tienda de artículos deportivos puede segmentar a los clientes en función de si practican deportes de interior o al aire libre, o quizás deportes de verano o de invierno. Con este conocimiento, el especialista en marketing puede predecir mejor el comportamiento del cliente y observar un segmento homogéneo a la vez, en lugar de predecir el comportamiento de una audiencia heterogénea de una sola vez.
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Este tipo de segmentación también puede conducir a una personalización más efectiva., a medida que los minoristas adaptan sus estrategias de marketing, ofertas de productos y ofertas a las preferencias de cada segmento. La segmentación puede ayudar a los especialistas en marketing a crear el tipo de experiencia personalizada que aumenta la lealtad del cliente: según Salesforce, el 65% de los clientes dicen que serían leales a una empresa que ofreciera una experiencia más personalizada.
Obtenga información más precisa monitoreando las compras en tiempo real
Los especialistas en marketing pueden utilizar análisis de datos en tiempo real para rastrear el comportamiento actual de los clientes, como un aumento repentino en las ventas de un producto particular en una región particular. Al monitorear e identificar patrones en las ventas, el tráfico del sitio web, la participación en las redes sociales y más en tiempo real, los especialistas en marketing pueden responder a los desarrollos de los clientes y a las tendencias sociales cambiantes. Esto es parte de por qué las soluciones de seguimiento en tiempo real, como los estantes inteligentes y las citas digitales, llegaron para quedarse.
Estas técnicas pueden ayudar a los minoristas a predecir, adaptar e incluso influir en el comportamiento de los clientes, al mismo tiempo que crean una experiencia de compra más receptiva y centrada en el cliente. Como tal, los minoristas de todos los tamaños harían bien en comenzar a implementarlos y optimizarlos en consecuencia. «El comercio minorista, por su propia naturaleza, está en constante evolución», afirma Gallino. Y nadie quiere quedarse atrás.
