Modelos predictivos aplicados al sector retail

El manejo de la Big data y modelos de predicción se ha convertido en uno de los mayores aciertos para el sector, gracias a estos, se han podido tomar medidas proactivas basadas en datos en tiempo real y predecir tendencias futuras.

Con los modelos adecuados y el cálculo de datos históricos, se puede predecir el comportamiento de clientes, el crecimiento de las ventas, el cambio en los comportamientos de los consumidores y/o las tendencias del mercado; ayudando a los minoristas a adelantarse a los acontecimientos para competir eficazmente y ganar una cuota de mercado considerable. Del mismo modo permite a los líderes establecer objetivos precisos para su negocio.

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¿Qué usos se le pueden dar a estos modelos de predicción?

Personalizar a los clientes entendiendo su comportamiento y combinándolo con la demografía de los consumidores, con el fin de crear ofertas personalizadas a los clientes a un nivel detallado.

Segmentar a los clientes para detectar y satisfacer sus necesidades y prioridades indicando el porcentaje de clientes que se ganan o se pierden con el tiempo, así como los ingresos o perdidas potenciales que dejan los mismos.

En la gestión de inventarios y cadenas de suministro se responden preguntas como qué almacenar, cuándo almacenar y qué y en qué momento descartar.

Los minoristas pueden relacionar datos sobre el comportamiento del cliente con datos demográficos, con el objetivo de puntuar a cada cliente según la probabilidad de que compre determinados productos en diferentes puntos de venta.

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En la gestión de campañas de marketing se utilizan para elaborar la estrategia de futuras campañas. Cuanto más se conozca a los clientes, más específico podrá ser el mensaje.

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