¿Te imaginas cómo sería un cine si lo construyera y diseñara Netflix?
¿Te imaginas cómo se vería una sala de exposición de autos si la construyera y diseñara Uber?
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 identificar patrones o tendencias en los datos a nivel de cada cliente, 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 con base 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. Esa es la comodidad digital.
Por eso ya no basta con la tienda de la esquina. Ahora esperamos que nos entreguen todo en la puerta de casa, y de inmediato.
Estas nuevas expectativas generan frustraciones para todos los que formamos parte del comercio Retailer físico y, en cierta medida, en todo el mundo físico.
El alto grado de comodidad que ofrecen las tecnologías digitales que impulsan el comercio Retailer en línea se basa en datos y en recomendaciones automatizadas que intentan adivinar con la mayor precisión posible qué necesitamos, qué queremos y cuándo lo queremos. Piensa en la experiencia de Netflix al recibir recomendaciones de películas en comparación con la guía de televisión. Piensa en la experiencia de Amazon.com al sugerir otros productos en comparación con el dependiente de una tienda.
Los datos más valiosos que utilizan estos sistemas para poder adivinar con gran precisión 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 a partir 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 Retailer se divide en una proporción de 85/15: el 85 % de todas las compras todavía se realizan en tiendas físicas, mientras que el 15 % se realiza en línea. En la mayoría de los países, esta proporción se inclina aún más hacia las tiendas físicas.
EL CAMBIO
Por lo tanto, si tuviéramos que pensar en la cantidad de datos de comportamiento basados en la intención que están disponibles actualmente para su uso, podríamos decir que la gran mayoría de los datos se encuentra dentro del entorno de las tiendas físicas.
Con las tecnologías más recientes, podemos capturar, anonimizar, enriquecer, predecir, agrupar y visualizar a los clientes y sus comportamientos dentro de las tiendas físicas.
Esto significa que podemos empezar a ofrecer el mismo nivel de comodidad a la hora de buscar, comprar o vender en el comercio Retailer físico, tal 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 en tiendas físicas.
- Publicidad preparatoria que se les muestra a los clientes justo antes de que salgan de compras.
- Personalización a gran escala y en múltiples puntos de contacto de la experiencia de compra in-store.
- Recomendaciones basadas en la ubicación y la intención que reemplazan la búsqueda de tiendas y productos cercanos.
- Retail Media verdaderamente omnicanal que ayuda a las marcas a enviar su mensaje de mercadotecnia al cliente adecuado, en el momento adecuado y por el canal adecuado, según su actividad física.
- Atribución de marketing a ventas verdaderamente omnicanal, que ofrece con éxito una comprensión integral de cuál fue exactamente la inversión en marketing que impulsó cada compra individual, tanto en el comercio Retailer físico como en línea.
Créditos: Amazon Go
Potenciando el Retail Media con modelos predictivos de comportamiento
Los conocimientos y oportunidades descritos anteriormente son la base de la Plataforma de Retail Media de Footprints AI. Al aprovechar modelos predictivos de comportamiento de vanguardia, Footprints AI permite a las marcas y a los Retailers comprender mejor e interactuar con los Shoppers tanto en el entorno Retailer físico como en el digital.
Las «Audiencias predictivas», por ejemplo, permiten que las campañas de Retail Media se dirijan a los Shoppers con mayor probabilidad de convertir, basándose en sus comportamientos y patrones de compra previstos en la tienda. El «Pronóstico de ocasiones de compra» puede predecir cuándo y dónde es más probable que segmentos específicos de Shoppers 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 difusión de la campaña, asegurando que el mensaje adecuado llegue al Shopper 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 desempeño en su marketing físico y omnicanal.
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