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El uso de técnicas como la captura de datos, la minería de datos, el enriquecimiento de datos, el aprendizaje automático y la visualización de datos para encontrar patrones o tendencias en los datos a nivel de cliente individual relacionados con su comportamiento de compra en tiendas físicas. Estos patrones o tendencias se utilizan para pronosticar el comportamiento futuro de compra en tiendas físicas basándose en el comportamiento actual o pasado, o en el segmento de comportamiento al que pertenecen.
EL CONTEXTO
Los servicios en línea y los productos digitales han cambiado radicalmente la forma en que buscamos, compramos o vendemos. Esta es la comodidad digital.
Por eso la tienda de la esquina ya no es suficiente. Ahora esperamos que nos entreguen todo en la puerta de casa, y ya mismo.
Estas nuevas expectativas generan frustraciones para todos los que formamos parte del comercio minorista físico y, en cierta medida, en todo el mundo físico.
El alto grado de comodidad que ofrecen las tecnologías digitales que impulsan el comercio minorista online se basa en datos y en recomendaciones automatizadas que intentan adivinar con la mayor precisión posible lo que necesitamos, lo que queremos y cuándo lo queremos. Piensa en la experiencia de Netflix al recibir recomendaciones de películas frente a la guía de televisión. Piensa en la experiencia de Amazon.com al sugerir otros productos frente al dependiente de una tienda.
Los datos más valiosos que utilizan estos sistemas para acercarse lo más posible a adivinar nuestras necesidades son los datos de comportamiento del consumidor basados en la intención, con algunas concesiones en cuanto a la privacidad y la percepción del usuario.
Este tipo de datos no se recopila a partir de lo que proporcionamos directamente a estas aplicaciones, sino principalmente de lo que hacemos dentro de ellas. Por lo tanto, nuestro comportamiento es lo más importante para estos sistemas.
Y esto se debe a que ya sabemos que hay una diferencia entre lo que decimos y lo que hacemos. Y lo que hacemos es, sin duda, más importante que lo que decimos.
El mundo del comercio minorista se divide en un 85/15: el 85 % de todas las compras sigue realizándose en tiendas físicas, mientras que el 15 % se realiza online. Esta proporción se inclina aún más hacia el comercio minorista físico en la mayoría de los países.
EL CAMBIO
Por lo tanto, si tuviéramos que pensar en la cantidad de datos de comportamiento basados en la intención que están disponibles en este momento para su uso, podríamos decir que la gran mayoría de los datos se encuentra en el entorno del comercio minorista físico.
Gracias a las tecnologías más recientes, podemos capturar, anonimizar, enriquecer, predecir, agrupar y visualizar a los clientes y sus comportamientos dentro del comercio minorista físico.
Esto significa que podemos empezar a ofrecer el mismo nivel de comodidad a la hora de buscar, comprar o vender en el comercio minorista físico, tal y como estamos acostumbrados y nos encanta en las aplicaciones digitales más innovadoras.
LA OPORTUNIDAD
Desde una perspectiva empresarial, esto se traduce en:
- Audiencias predictivas basadas en sus comportamientos de compra físicos.
- Publicidad preparatoria que se muestra a los clientes justo antes de que vayan a comprar.
- Personalización a gran escala y en múltiples puntos de contacto de la experiencia de compra en tienda.
- Recomendaciones basadas en la ubicación y la intención para sustituir la búsqueda de tiendas y productos cercanos.
- Retail Media verdaderamente omnicanal que ayudan a las marcas a enviar su mensaje de marketing al cliente adecuado, en el momento adecuado y a través del canal adecuado, basándose en su actividad física.
- Atribución de marketing a ventas verdaderamente omnicanal que ofrece una comprensión exhaustiva de cuál fue exactamente la inversión de marketing que impulsó cada compra individual, tanto en el comercio minorista físico como en línea.
Créditos: Amazon Go
Potenciar los Retail Media con modelos predictivos de comportamiento
Los insights y oportunidades descritos anteriormente son la base de la plataforma de Retail Media de Footprints AI. Al aprovechar modelos de comportamiento predictivos de vanguardia, Footprints AI permite a las marcas y a los minoristas comprender mejor e interactuar con los compradores en el panorama minorista físico y digital.
Las audiencias predictivas, por ejemplo, permiten que las campañas de Retail Media se dirijan a los compradores con mayor probabilidad de conversión basándose en sus comportamientos y patrones de compra en tienda previstos. La previsión de ocasiones de compra puede predecir cuándo y dónde es más probable que segmentos específicos de compradores visiten las tiendas físicas, lo que permite a las marcas programar sus campañas de Retail Media para lograr el máximo impacto. Y la optimización del momento de la campaña utiliza estos modelos predictivos para ajustar dinámicamente la ejecución de la campaña, asegurando que el mensaje adecuado llegue al comprador adecuado en el momento óptimo.
Al conectar el poder del análisis predictivo del comportamiento con las estrategias de Retail Media, Footprints AI permite a las marcas alcanzar nuevos niveles de relevancia, precisión y rendimiento en su marketing físico y omnicanal.
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