Los expertos dicen que predecir el comportamiento del consumidor puede ser más difícil en 2024, pero estas técnicas de análisis de datos pueden ayudar a los minoristas a encontrar el éxito. Los minoristas sirven mejor a los clientes cuando pueden identificar sus necesidades y satisfacerlas de manera proactiva. Por eso, predecir con precisión el comportamiento del consumidor es tan importante. Puede que no siempre sea fácil: los altos ejecutivos de Walmart anticipan que será más difícil hacer estas predicciones en 2024 debido a la presión financiera que lleva a los clientes a ser más cautelosos en el gasto, pero es esencial para maximizar la experiencia del cliente y las operaciones de un minorista. Y utilizando el análisis de datos, predecir con precisión el comportamiento del consumidor sigue siendo muy factible.
«En los últimos años, una cosa que hemos visto de los minoristas es que también se han vuelto más sofisticados en su capacidad analítica», dice Santiago Gallino, profesor asociado en el departamento de operaciones, información y decisiones de la Escuela Wharton de la Universidad de Pensilvania, en el podcast Ripple Effect de Wharton. «La forma en que exploran los datos que los consumidores les proporcionan les permite tomar estas decisiones».
A continuación, se presentan algunas técnicas de análisis de datos que los minoristas pueden utilizar en su beneficio al predecir el comportamiento del consumidor.
Aprovechar el Análisis de Datos para Reconocer Patrones de Compra del Consumidor
Usando tecnologías como la inteligencia artificial generativa, los minoristas pueden analizar datos históricos para identificar patrones y correlaciones en el comportamiento del consumidor. Identificar patrones a partir de datos como el historial de navegación y los hábitos de compra puede equipar mejor a los minoristas para ofrecer experiencias de compra personalizadas para cada cliente, incluidas recomendaciones de productos adaptadas. Examinar patrones estacionales, tendencias geográficas y otros conjuntos de datos más amplios también puede ser vital para predecir tendencias.
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Utilizar Modelado Predictivo para Evaluar lo que los Consumidores Quieren en el Futuro
Relacionado con el reconocimiento de patrones, herramientas avanzadas de análisis y algoritmos de aprendizaje automático pueden construir modelos predictivos para pronosticar tendencias potenciales mediante la extrapolación de comportamientos futuros a partir de datos históricos. De esta manera, el análisis predictivo puede ayudar a prever resultados comerciales basados en los comportamientos anticipados de los consumidores.
El modelado predictivo también puede ayudar en la gestión logística. Walmart utiliza el análisis predictivo para pronosticar la demanda y optimizar los niveles de inventario en consecuencia, lo que ayuda en una variedad de asuntos logísticos en su red de tiendas. Además de proporcionar a los tomadores de decisiones los datos detallados que necesitan para preparar mejor sus tiendas para satisfacer las expectativas de los clientes, el análisis predictivo también puede ayudar a mitigar el fraude.
«En los últimos años, una cosa que hemos visto de los minoristas es que también se han vuelto más sofisticados en su capacidad analítica.»
Santiago Gallino, Profesor Asociado de Operaciones, Información y Decisiones, Escuela Wharton
Examinar por qué una Tendencia de Compra del Consumidor está Creciendo
Analizar los patrones de compra es útil para algo más que la gestión de inventarios. Un análisis holístico de los patrones de compra puede ayudar a los minoristas a identificar las asociaciones de productos que los consumidores están haciendo y explorar el porqué. Esta comprensión de las preferencias del consumidor puede respaldar la ubicación estratégica de productos, el empaquetado y la venta cruzada, influyendo en los comportamientos de compra futuros. Esto es aún más cierto cuando el análisis de patrones de compra se utiliza para ayudar en la segmentación y personalización de clientes.
Segmentar y Personalizar su Alcance a los Consumidores
A medida que los minoristas trabajan con Big Data, puede ser beneficioso segmentar a los clientes actuales y potenciales en grupos. Por ejemplo, una tienda de artículos deportivos puede segmentar a los clientes según si practican deportes en interiores o al aire libre, o tal vez deportes de verano o invierno. Con este conocimiento, el minorista puede predecir mejor los comportamientos de los consumidores al observar un segmento bastante homogéneo a la vez en lugar de anticipar las acciones de una audiencia más heterogénea de una sola vez. Este tipo de segmentación también puede llevar a una personalización más efectiva, ya que los minoristas adaptan estrategias de marketing, recomendaciones de productos y ofertas a las preferencias de cada segmento. La segmentación puede ayudar a los minoristas a fomentar el tipo de experiencia personalizada que fomenta la lealtad del consumidor: el 65% de los clientes dicen que serían leales a una empresa que ofreciera una experiencia más personalizada, según Salesforce.
