El análisis predictivo: Un aliado para el crecimiento del eCommerce
Adelantarnos al comportamiento de los clientes
Hola, soy Andrés Barreto de Product Hackers, y esta es mi newsletter sobre ecommerce → Ecommartech. ¿Quieres presentar tu proyecto en esta comunidad / patrocinar la newsletter? Escríbeme y te cuento.
Bienvenidos a esta edición #62 de la EcomMartech, en la que nos adentraremos en un tema fascinante que está transformando la forma en que se lleva a cabo el marketing en el eCommerce: el análisis predictivo.
Pero antes de ir con la edición ✍🏼 del día, queremos agradecer a Marketing4ecommerce por el gran evento ‘Next Conversión’ que organizaron esta semana en Barcelona (al final dejamos links a resúmenes interesantes).
Volvemos con la temática del día ‘Análisis Predictivo’. Este enfoque innovador permite a las empresas anticiparse a las necesidades de sus clientes y tomar decisiones estratégicas en base al análisis de datos.
Hoy nos hemos inspirado en un interesante artículo de Connectif 📊, titulado "El poder de la predicción en marketing", para explorar este tema y reflexionar sobre su importancia.
Y sin más preámbulo, vamos a ello 👇🏼
“Los datos que realmente importan son aquellos que se utilizan estratégicamente y de forma automatizada”, mencionaba David Martin, CEO de TradeINN, en el pasado evento Next Conversion.
El análisis predictivo
En el ámbito del comercio electrónico, la capacidad de predecir el comportamiento de los clientes se ha convertido en un factor crítico para el crecimiento de las empresas. Afortunadamente, el avance en el análisis de datos ha dado lugar a técnicas y herramientas poderosas que permiten aprovechar al máximo esta capacidad predictiva 🛒
Mediante la recopilación y el análisis de datos históricos, combinados con algoritmos y modelos estadísticos, podemos obtener información valiosa sobre el comportamiento futuro de nuestros clientes.
Una de las aplicaciones más poderosas del análisis predictivo es la segmentación de clientes. Gracias a la comprensión de las preferencias y los patrones de compra de cada segmento, podemos enviar mensajes y ofertas personalizadas en el momento más adecuado. Lo que no sólo aumenta la relevancia de nuestras comunicaciones, sino que también fortalece la relación con los clientes, fomentando su fidelidad y satisfacción.
Otro beneficio clave es la capacidad de optimizar los esfuerzos de adquisición de clientes. Al analizar los datos de clientes existentes, podemos identificar los rasgos y comportamientos más comunes de nuestros clientes ideales, es decir, a los que pretendemos captar.
Como vemos en el gráfico, a través del modelo de semejanza, podemos dirigir nuestras campañas de captación de manera más efectiva, seleccionar los canales adecuados y diseñar mensajes persuasivos que resuenen con nuestra audiencia objetivo.
A continuación, veremos 3 ejemplos prácticos de cómo utilizar y aprovechar al máximo el análisis predictivo en el eCommerce:
Personalización de experiencias de compra:
Recopila datos de tus clientes, como historial de compras, interacciones en el sitio web y datos demográficos.
Identifica patrones y tendencias en los datos recopilados. Por ejemplo, “clientes de ciclismo de montaña, de 25 a 30 años, de Barcelona”
Según estos patrones, crea experiencias personalizadas para tus clientes, como recomendaciones de productos, ofertas exclusivas y contenido alineado con sus gustos. Por ejemplo, invitarlos a una ruta en el Garraf (BCN), oferta exclusiva en ropa para ciclismo de montaña.
Ejecuta campañas de captación y de fidelidad basadas en estas personalizaciones.
Optimización de precios:
Analiza datos históricos de ventas, cambios de precios, competencia y comportamiento del mercado para identificar patrones y tendencias de precios.
Utiliza el análisis predictivo para predecir la demanda y el comportamiento del mercado ante diferentes precios.
Ajusta los precios de tus productos según las predicciones, maximizando así el margen de beneficio y la competitividad. Contar con herramientas de rastreo de precios, ayuda a ser más precisos.
Evalúa y ajusta constantemente tus estrategias de precios en base a los datos y resultados obtenidos.
Gestión de inventario:
Recopila datos históricos de ventas, tendencias estacionales y factores externos que puedan afectar la demanda de tus productos.
Con el análisis predictivo puedes predecir la demanda futura de cada producto.
Ajusta tu inventario y planifica las compras y producciones en consecuencia para evitar la falta de stock o el exceso de inventario.
Mejora la eficiencia en la gestión de inventario y reduce los costos asociados con el exceso o la misma falta de stock.
Esperamos que estos ejemplos te den pistas sobre cómo puedes ejecutar el análisis predictivo en tu eCommerce y obtener ventajas competitivas significativas.
El análisis predictivo se ha convertido en un aliado estratégico para el crecimiento en el ecommerce. Aplicando esta técnica, podemos anticiparnos a las necesidades de nuestros clientes, ofrecer experiencias personalizadas y optimizar nuestros esfuerzos de adquisición.
La capacidad de predecir el comportamiento de nuestros clientes nos aporta una ventaja competitiva invaluable en este mercado en constante evolución.
Anímate a explorar las herramientas y tecnologías disponibles para activar el análisis predictivo. Examina cómo puedes implementar estas técnicas en tu estrategia de marketing y cómo pueden ayudarte a construir relaciones más sólidas con tus clientes, impulsar las ventas y alcanzar tus objetivos comerciales.
Recuerda que el análisis predictivo no es una solución mágica, sino una herramienta que requiere un enfoque cuidadoso.
Esperamos que esta edición te haya dado una nueva perspectiva sobre esta técnica tan necesaria en el eCommerce.
Puedes compartir tu opinión con nosotros en LinkedIn, abriré un post de debate sobre las 9h.
Y no olvides dejarnos un 💛
Resúmenes evento: Next Conversion
David Martín nos da algunos datos interesantes de TradeINN.
6 aprendizajes para bajar el CAC en ecommerce y hacer una captación orientada a venta. Por Corti.
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