El comercio minorista se basa en datos que deben ser analizados, por eso la tecnología ha adquirido gran importancia, al punto de que hoy podemos hablar de la existencia de una relación entre el Machine learning y retail ¡En este post te lo contamos todo!
Es bien sabido que en el retail los datos son fundamentales, aunque también debemos tener claro que ellos por si solos no son suficientemente buenos, es por eso que los minoristas han posado su mirada sobre el Machine learning que traducido al español se le conoce como aprendizaje automático.
La relación existente entre el machine learning y retail es amplia y efectiva, ya que permite entre otras cosas, la identificación de patrones, la optimización de precios y la mayor precisión en cuanto a la personalización de recomendaciones a los clientes.
A continuación, te invitamos a descubrir como el machine learning puede ayudarte a impulsar tus estrategias de ventas.
1. Respuesta inmediata
Los vendedores de carne y hueso no están equipados para manejar terabytes de datos a la velocidad y en el volumen necesario para interactuar con los compradores en cualquier momento y lugar. Afortunadamente esto si es posible a través del machine learning que es capaz de manejar los datos de forma precisa y con una velocidad increíblemente rápida.
2. Conocer mejor al cliente
El aprendizaje automático es la mejor forma de conocer mejor a sus clientes, gracias a su increíble capacidad de combinar sus datos junto con las tendencias del mercado, para brindar así una visión más integral del cada consumidor.
Como resultado de su uso, es factible dirigirse de manera más efectiva a compradores particulares o a grupos que compartan intereses similares, basándose en predicciones sobre las próximas necesidades de los clientes.
2. Predecir el comportamiento del comprador
El machine learning o aprendizaje automático es muy útil en el retail ya que ayuda a identificar a los comprados compradores objetivo y as u vez a comprender su comportamiento pasado y presente, además de predecir su conducta futura, para así identificar lo que los consumidores llegarán a necesitar y así el minorista podrá estar preparado para atender su demanda.
Gracias a la recolección y análisis de datos, esta tecnología sabe que productos son comprados periódicamente por el cliente y cuales han sido adquiridos rara vez, lo que permite que los recordatorios correspondan a las necesidades reales del consumidor.
3. Establecer precios de forma precisa
Los algoritmos de aprendizaje automático toman en cuenta una serie de variables claves para ayudarte a determinar el precio más idóneo para los productos de tu tienda, tales como la oferta, la demanda y la temporada.
La combinación del machine learning y retail elimina un factor que muchas veces puede resultar perjudicial para el negocio, que es el sesgo humano, esto gracias a la utilización de modelos de precios dinámicos con mayor precisión que permiten alcanzar los objetivos de la tienda.
4. Mejora la recomendación de productos complementarios
Mediante su gran capacidad para identificar patrones que les permita a los minoristas actuar en función de los hábitos de gasto de sus clientes y de las tendencias del mercado, el machine learning permite personalizar las recomendaciones de productos complementarios, lo que se traduce en un impulso a las ventas de la tienda.
De este modo, el machine learning a través de sus algoritmos puede enviar sugerencias a sus clientes sin riesgo de que se les invite a comprar artículos que acaban de adquirir o que no requieran sino hasta dentro de un par de semanas.
Conclusión
Como verán el machine learning y retail van de la mano en la actualidad, gracias a los increíbles resultados que aporta su uso en cuanto al procesamiento inmediato de información del cliente y la toma de decisiones exactas sin riesgo de error humano.
El aprendizaje automático parece haber llegado para quedarse en la industria minorista y su evolución permitirá que muy pronto sean mayores los beneficios que puede aportar en función de impulsar tus ventas y de complacer las cambiantes necesidades de los clientes.
