El impacto del «showrooming» en el desempeño en línea de los Retailers

El «showrooming», fenómeno por el cual los clientes visitan tiendas físicas para examinar productos antes de comprarlos en línea, se ha convertido en un desafío importante para los operadores de propiedades comerciales.

Footprints AI, una de las plataformas de Retail Media impulsadas por IA más avanzadas del mundo, ofrece un enfoque basado en datos para demostrar el impacto del «showrooming» en el tráfico del sitio web y el desempeño de ventas de un inquilino. La siguiente presentación explora cómo Footprints AI aborda este problema al aprovechar los datos de comportamiento de los clientes, los modelos predictivos y la infraestructura conectada dentro de los centros comerciales y las tiendas.

NUESTRA TECNOLOGÍA ÚNICA DE IA PARA EL COMERCIO Retailer FÍSICO Y LOS INMUEBLES COMERCIALES

La plataforma aprovecha los datos sobre las intenciones de los clientes en la tienda para predecir e influir en las ventas del comercio Retailer físico de manera más efectiva. Mediante una combinación de posicionamiento en interiores, modelos predictivos y segmentación omnicanal, Footprints AI captura el recorrido completo de compra de los clientes en el entorno Retailer físico. Esto permite a las marcas dirigirse a audiencias de medios basándose en el comportamiento de compra predicho y en las diferentes etapas del recorrido de compra.

El software de vanguardia de Footprints AI emplea un sofisticado modelo de IA para comprender y predecir el comportamiento de compra, obteniendo datos de redes Wi-Fi, sensores inteligentes y otra infraestructura conectada. Esta tecnología patentada combina datos de clientes tanto en línea como fuera de línea para crear una visión integral del comportamiento del cliente, lo que permite a los Retailers generar nuevas fuentes de ingresos, mejorar la eficiencia y obtener una ventaja competitiva en el Retail Media Network.

LOS BENEFICIOS DE MEDIR EL IMPACTO DEL «SHOWROOMING»

El efecto «showrooming» es un fenómeno en el que los clientes visitan tiendas físicas para ver los productos de primera mano, solo para comprarlos en línea, a menudo en sitios web con mejores precios. Este comportamiento puede afectar negativamente las ventas de los Retailers, especialmente si carecen de una presencia en línea sólida. Por otro lado, este comportamiento puede socavar el modelo de precios de un operador de propiedades comerciales en relación con sus inquilinos, ya que estos pueden tener un impacto indirecto en sus ventas del que el operador no se dará cuenta y que no podrá incluir en su modelo de arrendamiento.

Es esencial que los propietarios de inmuebles comerciales comprendan el efecto «showrooming» por las siguientes razones:

Garantizar el éxito de los inquilinos: Los propietarios de inmuebles quieren inquilinos exitosos porque esto influye en el desempeño general de su centro comercial. Al comprender el efecto «showrooming», pueden ofrecer apoyo y orientación para ayudar a los Retailers a minimizar su impacto negativo.

Evaluar el valor aportado: Los propietarios deben reconocer el efecto «showrooming» para evaluar mejor cómo sus espacios comerciales contribuyen al tráfico en línea y a las ventas de los inquilinos. Esta comprensión puede conducir a negociaciones de arrendamiento más informadas y ayudar a destacar el valor del centro comercial ante posibles inquilinos.

Aceptar el cambio y la innovación: Ser conscientes del efecto «showrooming» permite a los propietarios de inmuebles adaptar sus modelos de negocio y centros comerciales en consecuencia. Podrían agregar elementos experienciales o incorporar tecnología que acorte la brecha entre las compras en línea y in-store, alentando a los clientes a comprar in-store.

Colaborar con los Retailers: Los propietarios pueden asociarse con sus inquilinos para desarrollar estrategias que contrarresten el efecto «showrooming». Esto puede incluir ofrecer ofertas o promociones exclusivas in-store, mejorar el servicio al cliente o crear una experiencia omnicanal fluida.

Crear una mezcla diversa de inquilinos: Para mitigar el efecto «showrooming», los propietarios de inmuebles comerciales deben considerar albergar negocios que ofrezcan servicios o productos difíciles de replicar en línea, como restaurantes, salones de belleza o gimnasios.

En resumen, los propietarios de inmuebles comerciales deben comprender el efecto «showrooming» para garantizar el éxito y la viabilidad a largo plazo de sus centros comerciales. Esta comprensión les permite apoyar mejor a sus inquilinos, medir el impacto de sus propiedades en el tráfico y las ventas en línea, y ajustar sus modelos de negocio en respuesta al panorama comercial en constante evolución.

LA METODOLOGÍA DETRÁS DE LA MEDICIÓN DEL IMPACTO DEL «SHOWROOMING»: HOMOMORFISMO

Footprints AI emplea una combinación de adquisición de datos, análisis impulsado por IA y modelado predictivo para establecer la correlación entre el comportamiento de los clientes in-store y el aumento en el tráfico del sitio web y el desempeño de ventas de un inquilino:

Adquisición de datos: La plataforma recopila datos de redes Wi-Fi, sensores inteligentes y otra infraestructura conectada que ya se encuentra instalada en los locales comerciales. Estos datos incluyen información sobre el comportamiento de los clientes in-store, como el tiempo de permanencia, las interacciones con los productos y los patrones de movimiento.

Análisis del comportamiento de los clientes impulsado por IA: Footprints AI utiliza tecnología de IA propia para combinar datos de clientes tanto en línea como fuera de línea, creando una visión integral del comportamiento de los clientes. Esto permite a la plataforma analizar los hábitos de compra, las búsquedas, las visitas y las compras de los clientes tanto en tiendas físicas como en plataformas en línea.

Modelado predictivo: Mediante el uso de modelos predictivos, Footprints AI identifica audiencias de medios en función de su comportamiento de compra físico previsto y las diferentes etapas del recorrido de compra. Esto permite a las marcas orientar sus campañas de medios de manera más efectiva, impulsando el tráfico hacia sus sitios web y, en última instancia, aumentando el rendimiento de las ventas.

Establecimiento de correlaciones: Footprints AI utiliza análisis avanzados de datos para establecer una correlación entre el tráfico in-store y el aumento del tráfico onsite web del inquilino, así como en su desempeño de ventas. Al comprender el efecto del «showrooming» en el desempeño en línea, los operadores de propiedades Retailers y los inquilinos pueden adaptar sus estrategias en consecuencia, maximizando los beneficios tanto de los canales físicos como de los digitales.

Optimización continua: Dado que Footprints AI actualiza continuamente sus modelos de IA con nuevos datos, la plataforma puede refinar sus predicciones y correlaciones, asegurando que los operadores de propiedades Retailers y los inquilinos puedan mantenerse a la vanguardia de los patrones cambiantes de comportamiento de los clientes.

HOMOMORFISMO: LAS TECNOLOGÍAS DE IA QUE PUEDEN IMPULSAR LA MEDICIÓN DEL IMPACTO DEL «SHOWROOMING»

Si bien no existe un modelo matemático específico ni una técnica de aprendizaje automático dedicada exclusivamente a rastrear y atribuir el efecto del «showrooming», hay diversas tecnologías disponibles dentro del conjunto único de modelos de datos preentrenados de Footprints AI que se ajustan a los entornos físicos de venta al por menor y que pueden aplicarse para comprender la correlación entre el tráfico in-store y el aumento de las ventas en línea. Estas metodologías pueden adaptarse para desarrollar modelos o algoritmos que se ajusten a su caso de uso específico.

Análisis de regresión: El análisis de regresión es una técnica estadística que se utiliza para modelar la relación entre una variable dependiente (por ejemplo, las ventas en línea) y una o más variables independientes (por ejemplo, el tráfico in-store). Al analizar esta relación, puede identificar la correlación entre el tráfico in-store y las ventas en línea, y ajustar otros factores como las campañas de mercadotecnia o las tendencias estacionales.

Análisis de series temporales: El análisis de series temporales consiste en estudiar puntos de datos recopilados a lo largo del tiempo para identificar patrones o tendencias. Al analizar los datos de tráfico in-store y de ventas en línea como series temporales, puedes descubrir la relación entre ellos e identificar cualquier causalidad o correlación.

Técnicas de aprendizaje automático: Se pueden emplear diversas técnicas de aprendizaje automático para modelar la relación entre el tráfico in-store y el aumento de las ventas en línea. Los algoritmos de aprendizaje supervisado, como la regresión lineal, las máquinas de vectores de soporte o los bosques aleatorios, pueden entrenarse para predecir las ventas en línea basándose en el tráfico in-store y otras características relevantes.

Técnicas de aprendizaje profundo: Las redes neuronales, especialmente las redes neuronales recurrentes (RNN) o las redes de memoria a corto y largo plazo (LSTM), pueden utilizarse para modelar relaciones complejas y patrones temporales en los datos. Estos modelos pueden captar relaciones no lineales entre el tráfico in-store y el aumento de las ventas en línea, tomando en cuenta el efecto «showrooming» y otros factores.

Modelos de atribución multitoque: Los modelos de atribución multitoque pueden utilizarse para asignar el mérito de las ventas en línea a diversos puntos de contacto en el recorrido del cliente, incluidas las visitas in-store. Al aplicar técnicas de aprendizaje automático a estos modelos, se puede comprender mejor cómo el tráfico in-store influye en las ventas en línea.

LA EXPLICACIÓN LÓGICA DEL HOMOMORFISMO

En el contexto del «showrooming», Footprints AI puede utilizar un enfoque matemático para identificar patrones y relaciones entre los usuarios en línea y los visitantes presenciales de los centros comerciales. Esto nos ayuda a comprender cómo ciertos comportamientos presenciales influyen en los comportamientos en línea.

Por ejemplo, podríamos asociar a un grupo grande de compradores en línea que navegan por un sitio web específico con un grupo más pequeño de segmentos de visitantes dentro de un centro comercial. Si logramos establecer una conexión sólida entre ambos grupos, esto indicaría que ciertos comportamientos en línea son significativos para determinar cómo se comportan los Shoppers en in-store. Y viceversa.

Al descubrir estas conexiones, podemos trasladar el conocimiento de los comportamientos y preferencias identificados en el espacio físico al ámbito en línea. Esto ayuda a los centros comerciales a aprovechar mejor el efecto «showrooming».

TENER ACCESO A LOS DATOS DE RENDIMIENTO EN LÍNEA DE LOS LOCATARIOS

Hacer un seguimiento y comprender el aumento en el tráfico del sitio web de un inquilino sin acceso directo ni códigos SDK puede ser un reto. Sin embargo, existen algunos métodos alternativos y medidas indirectas que se pueden emplear para estimar el impacto del tráfico in-store onsite web de un inquilino.

Fuentes de datos agregados: Las fuentes de datos de acceso público, como Google Trends o SimilarWeb, pueden brindar información sobre el tráfico del sitio web y el comportamiento de los usuarios. Si bien es posible que estos datos no sean tan detallados como los obtenidos mediante acceso directo, aún así pueden ayudar a Footprints AI a ofrecer una comprensión general de las tendencias de tráfico y el aumento potencial.

Encuestas y comentarios de los clientes: Recopilar comentarios de los clientes a través de encuestas o cuestionarios puede ayudar a Footprints AI a obtener información sobre su comportamiento de compra en línea después de visitar una in-store. Estos datos pueden utilizarse para estimar el efecto «showrooming» y su impacto onsite web de un inquilino.

Redes sociales y reseñas en línea: El monitoreo de la actividad en redes sociales y de las reseñas en línea relacionadas con in-store y el sitio web de un inquilino puede brindar información sobre la participación y la opinión de los clientes. Los aumentos en la participación en línea y en la opinión positiva tras una visita a la tienda pueden indicar un aumento en el tráfico del sitio web.

Datos de Wi-Fi y ubicación: Footprints AI puede recopilar datos anonimizados sobre el comportamiento de los clientes dentro del centro comercial, incluidas las visitas a las tiendas. Correlacionar estos datos con las tendencias de tráfico en línea del sitio web del inquilino, obtenidas de fuentes de datos agregadas, puede ayudar a estimar el impacto del tráfico in-store sobre el sitio web.

Alianzas de colaboración: Establecer una alianza con el inquilino puede brindar acceso a datos más detallados sobre el tráfico de su sitio web y las visitas in-store. Este acuerdo de intercambio de datos puede ser beneficioso para todas las partes, ya que puede conducir a una mejor comprensión del efecto «showrooming» y permitir el desarrollo de estrategias para optimizar la experiencia del cliente.

Algunos de estos métodos pueden implicar la recopilación y el procesamiento de datos personales. Nos aseguraremos de cumplir con las regulaciones pertinentes de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD), y obtendremos los consentimientos necesarios de los usuarios antes de recopilar dichos datos.

CÓMO LLEVAR A CABO LA VALIDACIÓN, EL MUESTREO Y LA MEJORA CONTINUA CON ENFOQUES CREATIVOS

Con el fin de mejorar la calidad del método probabilístico para atribuir el «showrooming» al aumento del tráfico en línea y las ventas de un inquilino, existen algunos enfoques creativos que el centro comercial puede adoptar para recopilar datos de mayor calidad y, además, validar el modelo de atribución que generan las tecnologías de IA.

Programa de recompensas dentro del centro comercial por compras en línea

The commercial property operators can create a rewards program to incentivize shoppers who purchase products from their tenants' online shops. Por ejemplo, los clientes podrían recibir cupones o descuentos para compras in-store si presentan un recibo de una compra en línea reciente realizada onsite web de un inquilino. Esto anima a los clientes a visitar in-store y realizar compras adicionales, al tiempo que permite al centro comercial dar seguimiento y confirmar el aumento en el tráfico y las ventas en línea.

Servicio integral de devoluciones

Otro método creativo consiste en ofrecer un servicio integral de devoluciones para productos comprados en línea en las tiendas en línea de los inquilinos del centro comercial. Este servicio permite a los clientes devolver artículos en un solo lugar, lo que hace que el proceso sea más conveniente para ellos. Al centralizar las devoluciones, los operadores de centros comerciales pueden recopilar datos sobre el volumen y el valor de las compras en línea realizadas en las tiendas en línea de sus inquilinos. Esta información puede utilizarse luego para confirmar el aumento en el tráfico y las ventas en línea.

Eventos y promociones exclusivos dentro del centro comercial

The commercial property operators can collaborate with their tenants to organize exclusive in-mall events and promotions directed toward customers who have made online purchases. Por ejemplo, se podría invitar a los clientes a un evento especial, como el lanzamiento de un producto o un taller, y ofrecerles ofertas exclusivas o muestras gratuitas al presentar su recibo de compra en línea. Este enfoque no solo anima a los clientes a visitar in-store, sino que también permite a los operadores de propiedades comerciales hacer un seguimiento de la correlación entre las ventas en línea y el tráfico in-store.

Promociones cruzadas con otros Retailers

Los centros comerciales pueden asociarse con otros Retailers o proveedores de servicios dentro del centro para ofrecer promociones cruzadas a los clientes que hayan realizado compras en línea con sus inquilinos. Por ejemplo, los clientes que presenten un recibo de una compra en línea podrían recibir un descuento o un servicio gratuito de un Retailer asociado, como un café de cortesía, una comida con descuento o estacionamiento gratuito. Esto anima a los clientes a pasar más tiempo en el centro comercial y permite a los operadores de propiedades comerciales recopilar datos sobre el aumento de las ventas en línea y el comportamiento de los clientes.

Programas de fidelización colaborativos

Los operadores de centros comerciales pueden trabajar con los inquilinos para crear programas de fidelización colaborativos que recompensen a los clientes tanto por sus compras en línea como in-store. Los clientes podrían ganar puntos por cada compra realizada en la tienda en línea de un inquilino y canjear esos puntos por descuentos o recompensas in-store. Esta estrategia no solo impulsa el tráfico hacia las tiendas físicas, sino que también permite a los operadores de propiedades comerciales recopilar datos sobre la relación entre las ventas en línea y las visitas a las tiendas.

Al implementar estos métodos creativos, los operadores de propiedades comerciales pueden interactuar activamente con los Shoppers, incentivarlos a visitar las tiendas físicas y recopilar datos valiosos para confirmar el aumento en el tráfico y las ventas en línea de sus inquilinos.

CONCLUSIÓN

Footprints AI ofrece una solución basada en datos para demostrar el impacto del «showrooming» en el tráfico del sitio web y el desempeño de ventas de un inquilino. Al aprovechar la recopilación de datos, el análisis del comportamiento de los clientes impulsado por IA y los modelos predictivos, Footprints AI establece de manera efectiva la correlación entre el tráfico in-store y el desempeño en línea. Esta valiosa información permite a los operadores de propiedades comerciales y a los inquilinos adaptar sus estrategias, maximizando los beneficios tanto de los canales físicos como de los digitales y convirtiendo el efecto del «showrooming» en una oportunidad de crecimiento.

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