Impacto del showrooming en el rendimiento en línea de los minoristas

El «showrooming», fenómeno por el cual los clientes visitan tiendas físicas para examinar productos antes de comprarlos por Internet, se ha convertido en un reto importante para los operadores inmobiliarios del sector minorista.

Footprints AI, una de las plataformas de Retail Media basadas en 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 rendimiento de las ventas de un inquilino. La siguiente presentación analiza cómo Footprints AI aborda este problema aprovechando 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 MINORISTA 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 minorista físico de forma más eficaz. 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 minorista físico. Esto permite a las marcas dirigirse a las audiencias de los medios basándose en el comportamiento de compra previsto 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 Wi-Fi, sensores inteligentes y otras infraestructuras conectadas. Esta tecnología patentada combina datos de clientes offline y online para crear una visión integral del comportamiento del cliente, lo que permite a los minoristas generar nuevas fuentes de ingresos, mejorar la eficiencia y obtener una ventaja competitiva en el mercado de las redes de Retail Media.

VENTAJAS DE MEDIR EL IMPACTO DEL «SHOWROOMING»

El efecto «showrooming» es un fenómeno por el cual los clientes visitan tiendas físicas para ver los productos de primera mano, solo para comprarlos online, a menudo en sitios web con mejores precios. Este comportamiento puede perjudicar las ventas de los minoristas físicos, especialmente si carecen de una fuerte presencia online. Por otro lado, este comportamiento puede socavar el modelo de fijación de precios de un operador de inmuebles comerciales en relación con sus inquilinos, ya que estos pueden influir indirectamente en sus ventas de una forma que el operador no perciba y que no pueda tener en cuenta 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 quieren inquilinos exitosos porque esto repercute en el rendimiento general de su centro comercial. Al comprender el efecto «showrooming», pueden ofrecer apoyo y orientación para ayudar a los minoristas 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 online y a las ventas de los inquilinos. Esta comprensión puede dar lugar a negociaciones de arrendamiento más informadas y ayudar a mostrar el valor del centro comercial a los posibles inquilinos.

Aceptar el cambio y la innovación: Ser conscientes del efecto «showrooming» permite a los propietarios adaptar sus modelos de negocio y sus centros comerciales en consecuencia. Podrían añadir elementos experienciales o incorporar tecnología que acorte la distancia entre las compras online y las presenciales, animando a los clientes a comprar en la tienda.

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

Crear una combinación diversa de inquilinos: Para mitigar el efecto «showrooming», los propietarios de inmuebles comerciales deberían considerar la posibilidad de acoger negocios que ofrezcan servicios o productos que no se puedan replicar fácilmente 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 inmuebles en el tráfico y las ventas online, y ajustar sus modelos de negocio en respuesta al cambiante panorama del comercio minorista.

LA METODOLOGÍA QUE SUYENTE LA MEDICIÓN DEL IMPACTO DEL SHOWROOMING: HOMOMORFISMO

Footprints AI emplea una combinación de adquisición de datos, análisis impulsado por IA y modelos predictivos para establecer la correlación entre el comportamiento de los clientes en la tienda y el aumento del tráfico en el sitio web del inquilino y el rendimiento de las ventas:

Adquisición de datos: La plataforma recopila datos de redes Wi-Fi, sensores inteligentes y otras infraestructuras conectadas ya instaladas en los establecimientos minoristas. Estos datos incluyen información sobre el comportamiento de los clientes en la tienda, 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 offline como online, 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 online.

Modelización predictiva: Mediante el uso de modelos predictivos, Footprints AI identifica las audiencias de los medios basándose en su comportamiento de compra físico previsto y en las diferentes etapas del proceso de compra. Esto permite a las marcas minoristas orientar sus campañas en los medios de forma más eficaz, dirigiendo el tráfico hacia sus sitios web y, en última instancia, aumentando el rendimiento de las ventas.

Establecimiento de correlaciones: Footprints AI utiliza análisis de datos avanzados para establecer una correlación entre el tráfico en la tienda y el aumento del tráfico en el sitio web del inquilino y el rendimiento de las ventas. Al comprender el efecto «showrooming» en el rendimiento online, los operadores de inmuebles comerciales 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, garantizando que los operadores de inmuebles comerciales y los inquilinos puedan adelantarse a los cambiantes patrones de comportamiento de los clientes.

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

Aunque no existe un modelo matemático específico ni una técnica de aprendizaje automático dedicada exclusivamente a rastrear y atribuir el efecto del showrooming, hay varias 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 en tienda y el aumento de las ventas online. 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 utilizada para modelar la relación entre una variable dependiente (por ejemplo, las ventas online) y una o más variables independientes (por ejemplo, el tráfico en tienda). Al analizar esta relación, puede identificar la correlación entre el tráfico en tienda y las ventas online y ajustar otros factores como las campañas de marketing o las tendencias estacionales.

Análisis de series temporales: El análisis de series temporales consiste en estudiar los puntos de datos recopilados a lo largo del tiempo para identificar patrones o tendencias. Al analizar los datos de tráfico en tienda y de ventas online como series temporales, se puede 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 en tienda y el aumento de las ventas online. Se pueden entrenar algoritmos de aprendizaje supervisado, como la regresión lineal, las máquinas de vectores de soporte o los bosques aleatorios, para predecir las ventas online basándose en el tráfico en tienda 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 en tienda y el aumento de las ventas online, teniendo 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 online a diversos puntos de contacto en el recorrido del cliente, incluidas las visitas a la tienda física. Al aplicar técnicas de aprendizaje automático a estos modelos, se puede comprender mejor cómo el tráfico en la tienda física influye en las ventas online.

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 online y los visitantes offline de los centros comerciales. Esto nos ayuda a comprender cómo ciertos comportamientos offline influyen en los comportamientos online.

Por ejemplo, podríamos asociar un gran grupo de compradores online 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 online son significativos a la hora de determinar cómo se comportan los compradores en la tienda física. Y viceversa.

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

ACCESO A LOS DATOS DE RENDIMIENTO ONLINE DE LOS LOCATARIOS

Hacer un seguimiento y comprender el aumento de tráfico en el sitio web de un inquilino sin acceso directo ni códigos SDK puede resultar complicado. Sin embargo, existen algunos métodos alternativos y medidas indirectas que pueden emplearse para estimar el impacto del tráfico en la tienda física en el sitio web de un inquilino.

Fuentes de datos agregados: Las fuentes de datos de acceso público, como Google Trends o SimilarWeb, pueden proporcionar información sobre el tráfico del sitio web y el comportamiento de los usuarios. Aunque estos datos pueden no ser tan detallados como los obtenidos mediante acceso directo, siguen ayudando a Footprints AI a ofrecer una visión 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 online tras visitar una tienda física. Estos datos pueden utilizarse para estimar el efecto «showrooming» y su impacto en el sitio web de un inquilino.

Redes sociales y reseñas online: El seguimiento de la actividad en redes sociales y de las reseñas online relacionadas con la tienda física y el sitio web de un inquilino puede proporcionar información sobre la interacción y la opinión de los clientes. Un aumento de la interacción online y de la opinión positiva tras una visita a la tienda puede indicar un incremento del tráfico del sitio web.

Datos de Wi-Fi y de 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 online del sitio web del inquilino, obtenidas de fuentes de datos agregadas, puede ayudar a estimar el impacto del tráfico en la tienda sobre el sitio web.

Alianzas de colaboración: Establecer una colaboración con el inquilino puede proporcionar acceso a datos más detallados sobre el tráfico de su sitio web y las visitas a la tienda. 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 tratamiento de datos personales. Nos aseguraremos del cumplimiento de la normativa pertinente en materia 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 MEDIANTE ENFOQUES CREATIVOS

Con el fin de mejorar la calidad del método probabilístico a la hora de atribuir el «showrooming» al aumento del tráfico online y las ventas de un comerciante, existen algunos enfoques creativos que el centro comercial puede adoptar para recopilar datos de mayor calidad y validar el modelo de atribución generado por las tecnologías de IA.

Programa de recompensas en el centro comercial por compras online

Los operadores de centros comerciales pueden crear un programa de recompensas para incentivar a los compradores que adquieran productos en las tiendas online de sus inquilinos. Por ejemplo, los clientes podrían recibir vales o descuentos para compras en tienda si presentan un recibo de una compra online reciente realizada en la página web de un inquilino. Esto anima a los clientes a visitar la tienda física y realizar compras adicionales, al tiempo que permite al centro comercial realizar un seguimiento y confirmar el aumento del tráfico online y de las ventas.

Servicio de devolución integral

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

Eventos y promociones exclusivos en el centro comercial

Los operadores de centros comerciales pueden colaborar con sus inquilinos para organizar eventos y promociones exclusivos en el centro comercial dirigidos a los clientes que hayan realizado compras online. 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 online. Este enfoque no solo anima a los clientes a visitar la tienda física, sino que también permite a los operadores de centros comerciales hacer un seguimiento de la correlación entre las ventas online y el tráfico en la tienda.

Promociones cruzadas con otros minoristas

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

Programas de fidelización colaborativos

Los operadores de centros comerciales pueden colaborar con los inquilinos para crear programas de fidelización colaborativos que recompensen a los clientes tanto por las compras online como por las realizadas en tienda. Los clientes podrían ganar puntos por cada compra realizada en la tienda online de un inquilino y canjear esos puntos por descuentos o recompensas en la tienda física. Esta estrategia no solo atrae tráfico a las tiendas físicas, sino que también permite a los operadores de centros comerciales recopilar datos sobre la relación entre las ventas online y las visitas a la tienda.

Al implementar estos métodos creativos, los operadores de inmuebles comerciales pueden interactuar activamente con los compradores, incentivarlos a visitar las tiendas físicas y recopilar datos valiosos para confirmar el aumento del tráfico y las ventas online 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 rendimiento de las ventas de un inquilino. Al aprovechar la adquisición 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 en tienda y el rendimiento online. Esta valiosa información permite a los operadores de inmuebles comerciales y a los inquilinos adaptar sus estrategias, maximizando los beneficios de los canales físicos y digitales y convirtiendo el efecto «showrooming» en una oportunidad de crecimiento.

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