En el sector Retail se requiere gran cantidad de ingenio para extraer valor de los datos de clientes, ya que se dispone de un ingente volumen de información de sus hábitos de consumo. Una explotación adecuada de los datos sobre patrones de compra de clientes supone una ventaja competitiva que puede influir en el incremento de las ventas o en la reducción de costes.
Las empresas de Retail se han subido al carro de la analítica predictiva, que les permite anticipar el comportamiento de compra de sus clientes, ajustando mejor la oferta para responder a sus necesidades. Los clientes van dejando una huella digital que es rastreable tanto en el mundo offline (qué tiendas visitan y cuándo) como en el online (qué productos consultan en la tienda virtual).
Un ejemplo clásico es el de la empresa Target, que descubrió que una adolescente estaba embarazada antes que lo hiciera su padre, y provocó una situación bastante embarazosa al enviar publicidad sobre productos de recién nacidos al domicilio familiar. Más allá del interesante debate sobre privacidad que suscita este caso, o de la mala gestión realizada, es un hecho que el futuro nacimiento del bebé no solo nos cambia los hábitos de consumo, sino también nuestra sensibilidad respecto al precio de los productos. Predecir el embarazo supone una ventaja competitiva ya que se puede personalizar la oferta para adelantarse a la competencia.
La influencia social en los patrones de compra
Un fenómeno que se está empezando a observar es si el comportamiento social de la persona se termina reflejando en su patrón de comportamiento al comprar.
Desde 1967, gracias al economista James Duesenberry se sabe que los consumidores no actúan de manera independiente, sino que por el contrario los patrones de consumo tienen también un carácter social. Casi cincuenta años después, unos investigadores del MIT han encontrado una relación entre comportamientos de compra (sobregasto, fidelidad y diversidad) y distintos comportamientos sociales medidos a partir de interacciones cara a cara, llamadas telefónicas y SMS. Para ello, identificaron a parejas que tenían tendencia a gastar más dinero, a convertirse en clientes fidelizados o a explorar nuevos negocios.
Así, descubrieron que las parejas más sociales eran más proclives a gastarse más; en cambio, aquellas con menor actividad social tendían a gastar su dinero en los mismos sitios. Por otro lado, aquellas parejas que tenían una actividad social dispar (distinto círculo social y preferencias) terminaban visitando una mayor diversidad de negocios. Este tipo de información social permite mejorar las analíticas predictivas al dejar de considerar al cliente como un ente aislado de cualquier influencia externa.
Los influencers de los patrones de compra
¿Se puede ir más allá de la relación entre dos personas? Está claro que tu pareja puede ser el mayor influencer en las decisiones de compra, pero también existen otras personas en tu entorno como padres, amigos, familiares, compañeros de trabajo o contactos en redes sociales que también influyen en tu comportamiento como consumidor. Así, según un estudio del IAB, un 62% de los usuarios declara que la valoración y los comentarios vertidos en las plataformas sociales influyen en su percepción del producto o servicio, y solo un 19% afirma que no les afecta en su decisión de compra.
La predicción de futuras compras y las campañas de marketing se han basado tradicionalmente en el comportamiento histórico de compras del cliente unido a atributos socioeconómicos. Si estas variables se complementan con información social de la persona, según nuestra experiencia, se mejora sensiblemente la predicción de adquisición de nuevos productos o de abandono de los mismos.
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