Los avances tecnológicos influyen directamente en el estilo de vida de las personas. Por esta razón, las empresas tradicionales deben adaptarse a esta evolución para seguir siendo relevantes en un nuevo contexto, ante nuevos gustos y nuevas necesidades.

Ante esta realidad cambiante, descubrir los hábitos de consumo es la pregunta y el machine learning es la respuesta tecnológica para acercarse a los compradores de hoy.

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¿Qué son los hábitos de consumo?

Los hábitos de consumo son el conjunto de patrones recurrentes que explican el qué, el cómo, el cuándo y el porqué las personas realizan la compra de productos y servicios específicos.

En marketing, se analizan estos factores para poder hacer análisis predictivos que permitan refinar la estrategia comercial del negocio, tales como detectar el mejor canal para la venta de un producto específico, la cantidad que puede comercializarse de una forma rentable y el momento adecuado para lanzar una promoción o, incluso, para recomendar productos relevantes de acuerdo con el historial del usuario.

Por ello, los esfuerzos en el sector de la venta al por menor se han enfocado en poder conocer los hábitos de consumo de sus clientes y los cambios de sus patrones de compra mediante el uso de nuevas herramientas que les permitan descubrir la forma en la cual los clientes están teniendo interacciones con la marca. Esto lo han entendido muy bien compañías como Amazon y Alibaba, cadenas que, aunque empezaron de manera exitosa en el mundo del e-commerce ya está marcando pauta con sus nuevas tiendas físicas.

3 factores que influyen en el cambio de los hábitos de consumo

Cuanto más se conozca al comprador, mejor se le puede vender. Por este motivo, las estrategias, las metodologías y las herramientas para obtener y procesar datos sobre los consumidores han evolucionado hasta llegar a tecnologías como el machine learning.

Según el informe “La búsqueda de conveniencia”, elaborado por Nielsen, estos son los tres factores más influyentes en la modificación de los hábitos de consumo y decisiones de compra:

  • La facilidad
  • La utilidad
  • La simplicidad

Para las consumidores, hoy en día, es más fácil, útil y simple utilizar dinero electrónico que dinero en efectivo, buscar información sobre los productos en internet, que hablar con un vendedor, pagar mediante el escaneo de un código QR con el smartphone que hacer cola para pagar en una caja, contactar con el servicio de atención al cliente mediante un chat en tiempo real que acudir a la tienda física.

Los consumidores prefieren a las empresas que les brinden mejores experiencias antes, durante y después de la compra, pero estas experiencias no se limitan a la tienda física, sino que también están implicados todos los canales de comunicación de la marca (redes sociales, páginas web, aplicaciones móviles, entre otros).

Por ejemplo, para los retailers tradicionales y rezagados, las tendencias como el showrooming y webrooming representan toda una adversidad difícil de superar, pero para los retailers que han sabido evolucionar, estos conceptos que aúnan la tienda física con la tienda online son dos potentes aliados en la adquisición y fidelización de clientes.

La clave para que los retailers mejoren las experiencias de sus compradores está en conocer sus preferencias y hábitos de consumo. Un comercio minorista que no adopte los nuevos canales de comunicación digital ni actualice sus sistemas de marketing y procesamiento de datos, no podrá conocer detalladamente a sus compradores. Por lo tanto, estos preferirán acudir a otros retails o plataformas de e-commerce como Amazon, Alibaba, eBay, entre otros que sí están adoptando soluciones como el machine learning para mejorar las experiencias de compra.

 

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‘Machine learning’: la tecnología que revoluciona el ‘retail’

Otro estudio de Nielsen revela que en España el 40% de las estrategias publicitarias en internet fracasan debido a que las marcas no han sabido definir y llegar correctamente a sus públicos objetivos. ¿La solución? Utilizar el machine learning para descubrir cómo impactar de manera efectiva y eficiente a las audiencias según sus hábitos de consumo.

El machine learning o aprendizaje automático es una tecnología basada en un algoritmo de inteligencia artificial (IA) capaz de aprender y evolucionar de manera independiente, sin intervención humana. En otras palabras, el algoritmo se mejora a sí mismo automáticamente gracias a los datos que va recibiendo y procesando de manera continua. Este automejoramiento lo alcanza debido a que está programado para ir identificando qué está bien, qué está mal y qué se puede optimizar dentro de un sistema o proceso.

El vehículo autoconducido de Google, el feed de noticias autopersonalizadas de Facebook, los contenidos autorredactados de Narrative Science y las autorrecomendaciones de Amazon y Netflix son ejemplos del machine learning en plena acción.

En el caso de los retails, el aprendizaje automático es la tecnología que ha permitido el nacimiento de las llamadas tiendas inteligentes, aquellos supermercados y otros minoristas que aplican el machine learning a sus procesos administrativos, 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.

5 maneras en que el ‘machine learning’ impulsa las ventas

1. Descubrimiento de patrones de compra

El machine learning es capaz de segmentar a los usuarios de forma eficaz al analizar sus procesos de compra y sus hábitos de consumo teniendo en cuenta factores tan complejos como el contexto socioeconómico, y el historial de productos comprados o buscados por internet.

Al analizar esta información, el algoritmo predice cuál será el comportamiento de determinados segmentos con el fin de personalizar y perfeccionar los futuros procesos de venta.

2. Optimización del espacio de venta

El machine learning puede optimizar el espacio de venta de una tienda física tras analizar las rutas y las paradas que los usuarios realizan en el comercio. Con estos datos, el algoritmo diseña y propone una mejor organización de los espacios, y una distribución y rotación de productos que mejoren la experiencia del cliente y potencien las compras.

3. Diseño de promociones y fijación de precios

El aprendizaje automático predice cuándo y de qué manera los clientes están dispuestos a pagar más, o no, por un determinado producto o una combinación de productos según sus hábitos de consumo.

Además, el algoritmo es capaz de diseñar promociones personalizadas (no masivas) teniendo en cuenta el historial de compras de los clientes, notificándoles e involucrándolos a través de medios digitales, como mensajería, chats, aplicaciones móviles, redes sociales y correos electrónicos, principalmente. De este modo, las promociones solo llegan a quienes realmente deben llegar.

4. Ejecución de campañas inteligentes

De la mano del punto anterior, las campañas inteligentes son aquellas que se ejecutan de manera automática según segmentos o circunstancias muy específicas determinadas por el machine learning.

Por ejemplo: gracias a la detección por el GPS, un comprador habitual de un retail recibe un mensaje en su smartphone invitándole a comprar con una promoción personalizada cuando transita cerca del comercio.

5. Automatización de la atención al cliente

Un estudio de Gartner estima que para el año 2020 el 85% de los servicios de atención al cliente serán realizados mediante inteligencia artificial soportados por sistemas de machine learning. Un ejemplo de ello son los chatbots, programas informáticos con un alto desempeño en comunicación en lenguaje humano capaz de responder preguntas básicas realizadas por los usuarios mediante chats online.

Estas soluciones facilitan la comunicación entre la marca y los usuarios, y la atención al cliente, lo cual hace que el índice de usuarios satisfechos se multiplique. Todo ello promueve la fidelización de los usuarios y hace que se conviertan en embajadores de la marca.

La aplicación de una estrategia basada en sistemas de machine learning no solo incrementa ventas, sino que también reduce costes, aumenta la productividad y reduce errores humanos. El análisis de datos realizado por un sistema de aprendizaje automático maximiza el control en todas las áreas del negocio, ayuda a optimizar procesos y a actualizar las campañas los hábitos de consumo de los compradores.

Implementar el aprendizaje automático como la herramienta fundamental en la toma de decisiones no es una cuestión de gustos o tendencias, sino de supervivencia en un mercado tan competitivo entre retails de última generación, e-tails y poderosas plataformas de e-commerce.

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