Los estudios demuestran que, más que nunca, los clientes quieren que sus marcas preferidas prevean sus deseos y necesidades. La compra de un artículo ya no se considera un evento aislado, sino que es parte de una experiencia integrada y continua que desvanece la frontera entre la compra online y offline. Si bien los cambios en las tendencias tecnológicas han tenido efectos evidentes en el retail y, particularmente, en las tiendas físicas de los Estados Unidos, donde ha habido cierres masivos, integrar la tecnología moderna digital con el placer de las compras en tienda física, proporcionará inumerables beneficios para las compañías del sector.

Los beneficios del retail omnicanal incluyen ser capaz de reunir datos antes no explotados sobre el comportamiento de los compradores y de sus interacciones con las marcas. El uso de los datos adquiridos posee un potencial gigantesco. Sin embargo, una de sus formas de uso más impactantes en el universo del retail es la de crear un análisis predictivo del comportamiento de compra del cliente. A través de la comprensión de cómo las acciones pasadas de los compradores impactan sus decisiones futuras, un buen análisis puede anticipar y satisfacer las necesidades permitiendo, además, la creación de estrategias de marketing exitosas, tanto online como offline.

A continuación listamos algunos beneficios del análisis predictivo en el sector de retail y cómo pueden ayudar a determinar el futuro de las empresas del sector de formas que antes se consideraban imposibles.

1. Promociones dirigidas y optimizadas para un público objetivo

Las promociones dirigidas a un público objetivo se utilizan en empresas de todo tipo de industria para agregar una capa de personalización a su comunicación y mejorar su relación con el cliente. Sin embargo, cuando están mal planteadas, estas promociones pueden tener el efecto contrario al deseado. Un estudio hecho por Access Development halló que el 57% de los encuestados considera que recibir un anuncio de un producto después de haberlo valorado negativamente es una de las principales razones para la que cortar la relación con una marca.

Una orientación adecuada de tus promociones significa tener un conocimiento profundo de cada cliente, lo que además te va a aportar la información necesaria sobre las ofertas que reciben. Esto incluye estar al tanto del comportamiento pasado en cuanto a compras y ser capaz de prever cuáles serán sus necesidades futuras, como pueden ser productos complementarios a los que ha comprado u ofertas de reposiciones en base a sus patrones de comportamiento, como puede ser el caso de los cartuchos de tinta para impresoras. Esto puede mejorar las interacciones del cliente con la marca tanto online como en la tienda física, además de fortalecer la relación entre ambos.

2. Búsqueda predictiva

Los websites modernos ayudan a los clientes a encontrar lo que están buscando de forma rápida a través de herramientas de búsqueda eficientes, diseñadas para localizar los resultados adecuados y, por tanto, reducir el tiempo que utilizan para encontrar la respuesta. En este sentido, el uso del análisis predictivo te acerca un paso más al utilizar la personalización para prever qué van a buscar los clientes. Esto incluye tanto autocompletar las búsquedas nada más empezar a escribir la pregunta, como mostrar en las landing pages productos y servicios que los usuarios pueden venir a buscar antes mismo que empiecen a hacerlo. El sistema de analítica de Amazon es uno de los mejores ejemplos a día de hoy. El sistema hace que los usuarios vuelvan siempre a la página web y se interesen por productos que probablemente no verían.

Un sistema de análisis predictivo potente comprende adecuadamente el comportamiento del usuario y hace previsiones precisas, útiles y que van a incentivar el retorno del cliente a la tienda para finalizar su compra sin causarle molestias o interrupciones. Sin embargo, es muy importante que esas previsiones sean lo más fieles posible, ya que ofrecer resultados incorrectos o no deseados pueden complicar el proceso de búsqueda o, potencialmente, ofender a los clientes, tal como ha pasado con un anuncio reciente de embarazos de la empresa Target. Cuando se hacen de forma correcta, habrá menos posibilidades de que los usuarios de la web exploren sus opciones con la competencia y más tendencia a volver a tu web para compras futuras.

3. Gestión optimizada del inventario

El uso de procesos de compra personalizados no solo se trata de facilitar las interacciones con los clientes, sino también de asegurarse de que tus tiendas estén adecuadamente aprovisionadas y preparadas para sus demandas. Esto va a disminuir las probabilidades de frustración del cliente causadas por la falta de producto y la reducción de los costes ya que no tendrás la necesidad realizar envíos extras de producto. Tal como se explica en el artículo de Harvard Business Review, prever la demanda es mucho más efectivo para reducir costes y determinar las cantidades de los inventarios de lo que puede ser basar el stock en el total agregado de ventas, ya que el uso de la analítica va a favorecer hacer previsiones hiperlocales que, a su vez, permitirán distribuir el stock geográficamente.

Según la investigación de Accenture, solo un tercio de los retailers actualmente ofrecen a su audiencia las funciones básicas de la omnicanalidad, como puede ser una experiencia satisfactoria en tienda y un inventario visible y accesible en múltiples canales. Considera como el recorte de costes a través del análisis predictivo puede impactar en tu empresa y de qué forma puedes satisfacer las necesidades de tu cliente creando una estrategia omnicanal del retail, capaz de conectar tu tienda online a la física.

4. Relación continua con el cliente

A los clientes les gusta sentir que las marcas les conocen de forma individual, antes, durante y después del proceso de compra. Un estudio de Rosetta Consulting indica que los clientes que están comprometidos con una marca van a finalizar sus compras un 90% de veces más que los que no están muy comprometidos. Además, el estudio también concluye que estos clientes suelen gastar un 60% más por transacción. A través del uso del análisis predictivo, el retail omnicanal ayuda a las empresas a demonstrar a sus clientes que les conocen y saben cuáles son sus necesidades. Las compras hechas en la tienda física serán reflejadas online y, a su vez, las compras online también podrán ser reflejadas en la tienda física de manera que los empleados de la tienda puedan identificar a cada cliente de forma individual y responder rápidamente a sus cuestiones, creando una relación continua y sin fricciones entre cliente y marca.

Estos tres aspectos del análisis predictivos están enfocados en mejorar la experiencia y el compromiso del cliente. Las compras predictivas crecerán en importancia en los próximos años para los retailers a medida que sus audiencias empiecen a esperar de las compañías ofertas relacionadas con su comportamiento y estas compañías sean capaces de ofrecer este tipo de servicio, a través de un estudio de las necesidades e intereses de sus clientes. Cuando se utilicen correctamente, estas funcionalidades podrán demostrar que tu marca se preocupa por la audiencia y se encuentra a la vanguardia de la tecnología en compras.

Equipa tu marca con análisis predictivo

Si bien cada una de las marcas de retail tendrá que determinar el papel que juega el análisis predictivo en su estrategia, sus efectos en cómo evoluciona y la precisión de las reacciones de cada tienda a las necesidades del cliente pueden ser de gran ayuda en este momento en que las tendencias de la industria cambian frecuentemente. Desarrollar tus sistemas de front-end y back-end en una plataforma que puede recopilar datos de los clientes y generar insights prácticos, te ayudará a comprender mejor tu base de clientes y tomar medidas efectivas lo antes posible.

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