El análisis predictivo tiene una gran variedad de usos en las organizaciones. También posee varios modelos para ser ejecutado, lo que permite que se ajuste a las necesidades específicas, sean en el ámbito de la iniciativa privada y el sector público. Aunque, en general, la creación de escenarios y pronósticos son aplicados ya tanto en áreas financieras, comerciales, productivas y otras muchas más, el análisis predictivo aún tiene muchas oportunidades de avance en la industria, ya que las herramientas tecnológicas con las que se diseña están avanzando a pasos de gigante.
Usos del análisis predictivo en tu empresa dedicada a vender en retail:
1.Optimiza toda la operación del retail
Cuando es posible predecir la cantidad de inventario que se requerirá en tu mercado, o identificar las necesidades específicas de tus clientes (demanda), la empresa puede invertir sus recursos de forma más inteligente. Desde la planeación de la producción, hasta la distribución por punto de venta.
2.El análisis predictivo ayuda a crear estrategias de marketing más eficientes en el retail
Además de adelantarse a las tendencias que puede mostrar la demanda futura, el análisis predictivo. permite predecir e influir en las decisiones de los clientes/shoppers, ayudándote a decidir cuándo mostrar mensajes y contenidos en el momento oportuno. En base a la información disponible sobre el comportamiento de compra de un segmento de consumidores, la empresa puede proporcionar la información precisa que hace falta para tomar la decisión de compra, a través de los canales donde prefiere buscar datos de soporte para guiar sus preferencias.
3.El análisis predictivo permite detectar oportunidades de cross-selling y up-selling
Para satisfacer con mayor eficacia a los clientes/shoppers, una marca puede utilizar este tipo de análisis para descubrir quiénes usarán y agradecerán recibir “nutrición” sobre productos o servicios específicos que, además de complementar su experiencia, le ofrezcan valores agregados que promuevan la fidelización, la recompra o la adquisición de otro producto o servicio de la misma empresa.
4.Localización de nuevas oportunidades de negocio
Pueden ser mercados o segmentos de consumidores potenciales que de inicio no parecía viable alcanzar, pero que después de un tiempo y con el desarrollo y crecimiento de la empresa históricamente, se ubican como nuevas oportunidades para emprender la expansión mediante la diversificación, estableciendo metas más ambiciosas y retos más importantes. Fue con el análisis predictivo que empresas como Amazon pudieron determinar que las compras en línea comenzarían a invadir muchas categorías y variados territorios de productos, más allá de la venta de libros, lo que impulso las decisiones necesarias para preparar el camino que los ha colocado en la vanguardia del e-commerce.
5.El análisis predictivo reduce el impacto de riesgos en cualquier negocio
El análisis predictivo en cualquier organización sea que se enfoque o no al retail, permite identificar con anticipación los riesgos que amenazan la demanda de un producto o servicio, sea en el mercado o en la categoría en que se comercializa. En realidad, con los datos y las variables adecuadas, se pueden prever riesgos en cada fase dentro de toda la cadena de suministro. De esta manera, es posible tomar decisiones e invertir en acciones que ayuden a evitar, o cuando menos mitigar, cualquier desviación y recuperar la normalidad en menos tiempo.
Los 6 modelos de análisis predictivo para implementar en el retail:
- Modelo de pronóstico
Dentro del análisis predictivo, es de los más usados. Implementa datos históricos para predecir métricas de valores, estimando el valor numérico de nueva información basándose en lo que antes ya se tenía registrado. En base a información de este tipo es como un centro de atención telefónico puede estimar la cantidad de llamadas que recibirá en una típica semana de trabajo o la cantidad de inventario que una tienda debe tener de alguna mercancía en particular para la temporada de fin de año.
- Modelo de regresión
Este modelo es capaz de predecir un valor específico, como la cantidad o el porcentaje de beneficios que obtendrán grupo de ahorradores durante los próximos meses. Es una manera de comprender la importancia de este segmento de personas y, por lo tanto, cuántos recursos deben acumular y durante cuánto tiempo los deben invertir en un sector específico del mercado de valores.
- Modelo de clasificación
Este modelo predice la pertenencia a una clase. Como cuando buscas encontrar quienes de tus clientes son más propensos a serle fiel a tu marca. Así se puede crear una clasificación de acuerdo con sus preferencias, que ayude a mantener o expandir ciertas condiciones de la experiencia del producto o servicio para conservarlos fieles. Su implementación es muy sencilla, ya que se logra respondiendo preguntas con «sí» o «no», de forma binaria (0 y 1). Así como puede aplicar al retail también puede aplicar a distintos negocios y es ideal para tomar decisiones, como otorgar un descuento, una línea de crédito, dar un beneficio especial a un cliente para convencerlo de continuar con el negocio, etcétera.
- Modelo de agrupación
Como lo dice su nombre, este modelo agrupa y separa elementos, basándose en atributos similares, de acuerdo con ciertas variables definidas con anterioridad. Es muy útil cuando diseña estrategias de marketing personalizadas porque este tipo de modelos identifican características y comportamientos que se comparten en grupos de clientes o prospectos, para luego ubicarlos a través de la definición de muestras o “buyer persona” ideales para ser público objetivo de ciertas campañas, mensajes y contenidos.
- Modelo de serie temporal
Este modelo toma los datos de un periodo de tiempo en específico para desarrollar una métrica numérica para predecir lo que sucederá en el futuro, también en un periodo determinado de tiempo específico, que podrían ser semanas o algunos meses. Generalmente se necesita un año de información o más, dependiendo del periodo que requiere el pronóstico, para implementarlo correctamente. Es muy útil para comprender cómo una métrica se desarrolla a lo largo del tiempo, más allá de porcentajes. Por ejemplo, la afluencia de shoppers que acuden a una tienda en específico.
- Modelo de valores atípicos
Está orientado a entradas anómalas de datos, ya sea porque son atípicos por sí mismos o en comparación con otros de su mismo grupo y distintas categorías. Son modelos útiles para las tiendas de menudeo y finanzas, porque detecta “desviaciones” en los patrones de desarrollo, como podría ser fraudes o fallas en productos cuando se analiza la información relacionada. Es muy común aplicarlo para el caso de detectar artículos con defectos, un aumento irregular de llamadas al área de atención técnica de una marca de aparatos electrónicos o incluso dentro del proceso de validación de la calidad de un proceso productivo.
Como te pudiste dar cuenta, el análisis predictivo tiene muchas y variadas aplicaciones, así cómo posee varios modelos que se adaptan y agrupan de acuerdo con el tipo de información que se quiere pronosticar o el tipo de datos de los que se dispone para diseñar el proceso. En la mejor práctica, puede ayudar a optimizar todo el proceso de la cadena de suministro, desde la producción hasta obtener la satisfacción del cliente. Es por esto que es muy importante diseñar el mejor sistema de pronóstico o adquirir una herramienta como Pabis forecast para obtener todos los beneficios del análisis predictivo.
Si necesitas tu Información de retail de todos los portales de las cadenas comerciales en un sólo lugar… ¡Pabis Forecast es tu mejor aliado para realizar pronósticos de venta y demanda!
En Pabis Retail te ayudamos a convertir tus datos de retail en ventas y rentabilidad
¡Conócenos y solicita una demo! da clic aquí
