¿qué es análisis predictivo de compra?

análisis de datos en el sector minorista

El análisis predictivo es un campo de la ciencia de los datos que utiliza técnicas de modelado de datos estadísticos y de aprendizaje automático para identificar patrones de compra, ventas potenciales y tendencias emergentes utilizando vastos almacenes de datos históricos y datos de ventas en tiempo real.

Los negocios minoristas generan específicamente grandes cantidades de datos. Estos datos pueden convertirse en una mina de oro si se utiliza el análisis predictivo para traducirlos en conocimientos basados en datos sobre las preferencias de los clientes y las tendencias predominantes.

Los minoristas pueden utilizar técnicas predictivas y emplear datos estructurados y no estructurados para predecir el crecimiento de las ventas debido a los cambios en los comportamientos de los consumidores y las tendencias del mercado. Este análisis puede ayudar a los minoristas a adelantarse a los acontecimientos, obtener una ventaja competitiva, aumentar los ingresos y mejorar el rendimiento de la inversión en general.

Los clientes participan en cientos de interacciones diarias a través de anuncios en sitios web, medios sociales, compras en línea y canales fuera de línea. Estos datos pueden utilizarse para construir el perfil de un cliente, lo que permite a las organizaciones comprender su mercado objetivo a un nivel más profundo.

el papel del big data y la analítica predictiva en el comercio minorista

A estas alturas, todos estamos familiarizados con las herramientas de analítica general que informan de todo, desde el historial de ventas hasta el tráfico del sitio web. Estas herramientas organizan los datos de acciones como las ventas que han tenido lugar en el pasado.

La plataforma de análisis predictivo de First Insight toma estos puntos de datos, junto con los contenidos generados por los usuarios -la voz de su cliente (enlace a la entrada del blog sobre la voz de su cliente)- para proporcionar métricas prospectivas que permitan realizar predicciones precisas sobre la demanda y las ventas de productos que aún se encuentran en una fase temprana del ciclo de desarrollo.

Los análisis predictivos en el sector minorista ayudan a crear y diseñar mejores productos, pero van mucho más allá de las recomendaciones generales de productos. A continuación se presentan algunas de las perspectivas adicionales que pueden obtenerse con las herramientas adecuadas:

Cada herramienta o plataforma del sector del análisis predictivo para el comercio minorista tiene su propio subconjunto de tecnologías y métodos para la previsión del comercio minorista. La mayoría de las herramientas se basan en una combinación de algoritmos predictivos y datos históricos de rendimiento de los productos o comentarios de los clientes. Algunas plataformas van mucho más allá del rendimiento anterior de los productos con complejas metodologías de tecnologías predictivas para proporcionar resultados asombrosamente perspicaces.

casos prácticos de análisis en el sector minorista

Análisis predictivo: El uso de la analítica de datos para predecir el futuro mediante la comprensión del pasado. Este modelo es posible con la IA al utilizar la ciencia de los datos en el análisis de los datos históricos de las redes neuronales para crear modelos futuros.

La diferencia entre el uso de ambos es la diferencia entre el punto en el que se encuentra el proceso. El modelo de análisis predictivo es el proceso en el que se utiliza el análisis de datos para crear un modelo de negocio, y después de eso, se utilizará el aprendizaje automático para automatizar las tendencias de su negocio y conducir hacia sus objetivos de negocio.

La IA utilizará la minería de datos junto con el modelo predictivo para luchar contra problemas crecientes como la prevención del fraude al ser capaz de indicar cuando algo no está en el comportamiento habitual del usuario. Así como la prevención de pérdidas al mantener las estanterías abastecidas con la cantidad adecuada de inventario y evitar que la cadena de suministro caduque o se quede sin tendencia antes de que se venda. Ahora mismo, la mayoría de los clientes quieren un modelo de negocio multicanal, para poder comprar sus marcas favoritas desde la compra presencial hasta la compra online sin ninguna interrupción. Si se mantiene al día con estas tendencias en el sector minorista, puede utilizar la analítica prescriptiva para comprender mejor a sus clientes y mejorar su experiencia anticipándose a sus necesidades.

análisis predictivo del sector minorista

Hubo un tiempo en el que las tiendas de ladrillo eran la única cara del comercio minorista. El sistema también funcionaba bien y todo el mundo parecía feliz. Eso fue hasta que llegó la tecnología y, bueno, lo cambió todo. Por supuesto, el sector minorista, así como sus clientes, se han beneficiado enormemente de dichas tecnologías. Un ejemplo: El análisis predictivo; a medida que el sector evoluciona y se adapta a un mercado cambiante y a la evolución de las demandas de los clientes, el análisis predictivo está ayudando a los minoristas no sólo a mantenerse al día, sino a adelantarse a los acontecimientos. El análisis predictivo resulta ser una estrategia perjudicial por la que los minoristas pueden utilizar datos del pasado para anticiparse a las ofertas probables. Los minoristas pueden reconocer las tendencias en las prácticas de compra. Esto ayudaría a los minoristas a convertirse en jugadores de primera categoría, consiguiendo una ventaja en las cuotas de mercado.

La analítica del comercio minorista consiste en la utilización de datos para identificar los factores que influyen en los resultados del negocio. Permite a los minoristas evaluar las estrategias y entender por qué ciertas estrategias están funcionando o no. Esto puede ayudar a descubrir cómo se comportan los clientes para seguirlos a través de la tienda y entender dónde quieren comprar.