Crystal Ball of the Future: prediga el comportamiento del comprador como nunca antes

Comprender el comportamiento de compra del consumidor es fundamental para mejorar la experiencia de compra. Estamos hablando tanto de compras en línea como de ventas minoristas regulares. ¿Qué es aún mejor? Prediciéndolo.

¿Sabes cómo obtienes anuncios y recomendaciones de productos tan relevantes que no puedes creer lo que ves? Al igual que los asistentes de compras personales en las tiendas minoristas, la tecnología avanzada impulsada por IA puede sorprender y deleitar a sus clientes. Es casi como tener su propia pequeña bola de cristal del futuro y saber exactamente qué desearán sus compradores hoy, mañana y más allá.

Entonces, ¿cómo es posible? ¿Y qué es exactamente posible? Siga leyendo para averiguarlo.

• Comprender a los compradores
• Predecir las necesidades del consumidor
• Elegir los datos correctos
  • Datos de comportamiento de compra
  • Datos de productos reciclados
  • Datos de uso del producto
• Predicción del comportamiento de compra

Comprender a los compradores

Antes de que podamos comprender el comportamiento de los compradores, debemos obtener una comprensión básica de quiénes son. Si bien es obvio quién compra las cosas, a veces puede ser confuso identificar exactamente con qué tipo de consumidor estás tratando. Hay varios tipos diferentes de compradores, cada uno con sus propias necesidades especializadas. Aquí es donde conocer a sus compradores es tan importante. La Inteligencia Artificial (IA) hace posible crear algoritmos que pueden aprender y tomar decisiones basadas en lo que aprenden. Cierto grupo de personas se convierte en un grupo de referencia y esas decisiones se convierten en retroalimentación para el alumno. El ciclo luego se repite.

Sin este análisis profundo, recurre a una capacidad de toma de decisiones limitada.

Si bien marcas como Amazon y Apple son famosas por su IA, hay cientos de empresas que experimentan e invierten en inteligencia artificial. Desde las empresas de atención médica hasta los gigantes minoristas, todos intentan comprender qué hace que los clientes compren lo que compran y cómo brindarles un mejor servicio.

Predecir las necesidades del consumidor

La seguridad, la personalización y la predicción son las tres principales necesidades de tendencia en el mercado de la IA y representan más de la mitad del gasto de EE. UU. en IA. Esto obliga a las marcas a considerar modelos comerciales de décadas de antigüedad, como productos empaquetados, ofertas diarias y cupones, junto con otros nuevos, como días de demostración gratuitos y opciones de pago por uso.

Para abordar estas necesidades, los vendedores están ofreciendo todo tipo de servicios gratuitos y de pago para tratar de adelantarse al comportamiento del comprador. El objetivo es ayudar a los clientes a tomar la mejor decisión de compra.

Elegir los datos correctos

Una gran cantidad de datos fluye todos los días entre las marcas y los consumidores. Parte se revende, parte se comparte con fines de marketing y parte simplemente se recopila para uso futuro. Es bastante fácil para una marca recopilar estos datos por sí misma, pero ¿por dónde empezar? ¿Qué tipo de datos debe recopilar?

El tipo de datos que necesita para estar al tanto de su juego variará de un negocio a otro, pero aquí hay algunas piezas clave que cada marca debería considerar recopilar:

1. Datos de comportamiento de compra

En primer lugar, los datos de comportamiento de compra muestran si es probable que los consumidores compren su producto o no. Estos datos deben recopilarse durante el proceso de retroalimentación de la experiencia del cliente. Considere preguntas como "Si este producto está disponible al precio que se muestra, ¿lo compraría?" y “En una escala del 1 al 10, ¿cuánto le importa la calidad del producto?” Puede preguntarles incluso en las redes sociales: cree una encuesta en LinkedIn y recopile comentarios inmediatos sobre el comportamiento de compra habitual. Esto lo ayudará a mejorar su combinación de marketing y orientar sus mensajes mucho mejor. Después de todo, todos los procesos de toma de decisiones son diferentes.

2. Datos de productos reciclados

Es probable que los consumidores compren más productos o servicios cuando están en oferta. Más compras impulsivas ocurren en este momento también. Los factores sociales también influyen en el comportamiento de compra: piense en las vacaciones y varios hitos personales.

Para aprovechar esta oportunidad, considere promociones temporales (compre ahora, pague después) y/o ventas adicionales (promoción en artículos seleccionados, envío gratis en pedidos superiores a $X).

3. Datos de uso del producto

Piense en cómo sus clientes podrían usar su producto. Incluso puede ofrecer un uso alternativo para sus productos. ¡Es hora de ser creativo! ¿Recuerdas cómo el bicarbonato de sodio se convirtió en el ambientador básico para todos los refrigeradores? ¿O cómo la pasta de dientes se convirtió en una solución de limpieza? Hay muchos ejemplos como ese, así que trate de pensar en usos alternativos para su producto también.

Predicción del comportamiento de compra

En términos de predicciones agregadas (no personalizadas) de alto nivel, estamos viendo algunas buenas predicciones. Usando datos de Prosper Insights, NRF publica con frecuencia su perspectiva sobre el gasto total (por ejemplo, se espera que el gasto del Día de la Madre aumente un x% este año), así como el gasto por categoría (por ejemplo, se prevé que las flores aumenten un y% y los dulces disminuyan un z%). . Muchos minoristas pueden predecir con precisión las ventas por categoría/departamento y, en ocasiones, por nivel de elección en toda su cadena. Pero si bien estos son útiles en conjunto, no ayudan a los minoristas a avanzar hacia ese santo grial: predecir el gasto planificado de un cliente específico por categoría y, en última instancia, por atributo/elección.

Las predicciones no personalizadas de alto nivel están mostrando algunos resultados prometedores. NRF publica con frecuencia su pronóstico para el gasto total (p. ej., se prevé que el gasto del Día del Padre aumente un x% este año), así como el gasto por categoría (p. ej., se espera que los relojes aumenten un Y% y los kits de afeitado disminuyan un Z%). Los minoristas a menudo predicen con precisión las ventas por categoría/departamento y, a veces, a nivel de elección en toda su cadena.

Aún así, hacerlo manualmente, tratar de calcular probabilidades o construir árboles de decisión podados es un gran desafío con tantas incógnitas. Al final, la mayoría de las bases de datos de clientes solo muestran el género y el código postal. Pero todos sabemos que la orientación adecuada necesita mucho más que eso. Apelar a un determinado mercado objetivo no puede basarse únicamente en estos dos factores.

Es por eso que el análisis predictivo avanzado es el futuro. ¡Y estamos felices de trabajar en esas características mientras lee este artículo! Muy pronto podrá predecir el comportamiento del comprador como nunca antes. Y ni siquiera tendrás que hacer ningún cálculo manual. Además, los resultados serán más precisos y fiables. ¡Así que manténgase atento a nuestras nuevas funciones de análisis avanzado dentro de Maropost Marketing Cloud!