Análisis predictivo en el comercio electrónico: ¿por qué es importante?

Se están produciendo cambios significativos en las industrias minorista y de comercio electrónico debido a las tecnologías emergentes y las expectativas cambiantes de los clientes. La industria avanza hacia el más alto nivel de digitalización y personalización, utilizando innovaciones inteligentes como el análisis predictivo. Hablemos del análisis predictivo en las transformaciones del comercio minorista y el comercio electrónico.

¿Qué es el análisis predictivo en el comercio electrónico?

El análisis predictivo en el comercio electrónico utiliza algoritmos estadísticos y técnicas de aprendizaje automático para analizar los datos de los clientes y predecir el comportamiento de compra futuro. Mediante el análisis de datos históricos, como el historial de compras, los detalles del tráfico del sitio web y la demografía de los clientes, el análisis predictivo puede identificar patrones y tendencias para predecir futuras acciones de los clientes. Esto podría ser qué productos es probable que compren y cuándo es probable que los compren.

El análisis predictivo se puede utilizar de varias formas en la industria del comercio electrónico, entre ellas:

1- Recomendaciones de productos: el análisis predictivo puede sugerir productos que probablemente le interesen a un cliente en función de su historial de navegación y compras anteriores.

2- Gestión de inventario: al analizar los datos de ventas, el análisis predictivo puede ayudar a los comerciantes en línea a optimizar sus niveles de inventario, asegurando que tengan los productos correctos en stock en el momento adecuado.

3- Campañas de marketing: el análisis predictivo puede ayudar a las empresas de comercio electrónico a identificar los canales de marketing y mensajes más efectivos para dirigirse a segmentos de clientes específicos.

¿Por qué es importante el análisis predictivo?

El análisis predictivo se está volviendo cada vez más importante en el mundo empresarial actual basado en datos porque permite a las empresas tomar decisiones mejor informadas, reducir costos y aumentar los ingresos. Aquí hay algunas razones por las que el análisis predictivo es importante:

1- Mejor Toma de Decisiones

El análisis predictivo puede ayudar a las empresas a tomar decisiones más informadas al proporcionar información sobre el comportamiento de los clientes, las tendencias del mercado y las operaciones comerciales. Al analizar datos históricos e identificar patrones, las empresas pueden predecir resultados futuros y tomar decisiones basadas en datos en lugar de intuición o conjeturas.

2- Reducción de costes

El análisis predictivo puede ayudar a las empresas a reducir costos mediante la optimización de procesos y recursos. Por ejemplo, las empresas pueden garantizar un inventario suficiente al predecir la demanda de un producto en particular, minimizando la necesidad de costosos pedidos de emergencia o exceso de inventario.

3- Aumento de ingresos

El análisis predictivo puede ayudar a las empresas a identificar nuevas oportunidades para aumentar los ingresos. Por ejemplo, al analizar los datos de los clientes, las empresas pueden identificar nuevos productos o servicios en los que sus clientes probablemente estarán interesados ​​o dirigirse a segmentos de clientes específicos con campañas de marketing personalizadas.

4- Ventaja Competitiva

Al aprovechar el análisis predictivo, las empresas pueden obtener una ventaja competitiva. Al tomar decisiones basadas en datos, las empresas pueden responder a los cambios en el mercado de manera más rápida y eficiente, lo que lleva a una mejor satisfacción del cliente y una mayor participación de mercado.

Herramientas de análisis predictivo para tiendas de comercio electrónico

Los minoristas grandes y pequeños ahora usan análisis predictivos para comprender mejor a sus clientes, investigar su comportamiento de compra y hacer recomendaciones de productos personalizadas.
Veamos algunas herramientas que lo ayudan a planificar el crecimiento de su negocio. Aquí hay algunas opciones populares:

1- Google Analytics 4

Google Analytics es una herramienta gratuita que se puede utilizar para rastrear el tráfico del sitio web y el comportamiento del usuario. Enriquece automáticamente sus datos al aplicar el conocimiento de aprendizaje automático de Google a su conjunto de datos para predecir el comportamiento futuro de sus usuarios. Al recopilar datos de eventos estructurados, puede obtener más información sobre sus compradores utilizando las siguientes métricas predictivas.

2- Optimizar

Fuente: Optimizely
Optimizely es una herramienta que permite a las empresasrealizar pruebas A/B para optimizar su sitio web y mejorar la experiencia del usuario.Al probar diferentes variaciones de un sitio web, los propietarios de las tiendas pueden determinar qué versión es más efectiva para convertir a los visitantes en clientes.

3-IBM Watson Studio

Fuente: IBM Watson Studio

IBM Watson Analytics es una herramienta de análisis de datos basada en la nube que utilizaalgoritmos de aprendizaje automático para analizar datos y hacer predicciones .Watson Analytics puede analizar datos de clientes, identificar tendencias y patrones y predecir comportamientos futuros.

4- Adobe Analytics

Fuente: Adobe Analytics

Adobe Analytics es una herramienta de análisis de datos que le permite analizar los datos y el comportamiento de los clientes en múltiples canales, incluidos sitios web, redes sociales y aplicaciones móviles. Con Adobe Analytics, las empresas pueden identificar segmentos de clientes, realizar un seguimiento del comportamiento de los clientes y optimizar las campañas de marketing.

• El modelado estadístico detecta automáticamente patrones inesperados en sus datos mediante el análisis de métricas y el establecimiento de un límite inferior, un límite superior y un rango de valores esperado.
• Descubre patrones ocultos en sus datos para explicar anomalías estadísticas y encontrar correlaciones detrás de acciones inesperadas de los clientes, valores fuera de límite y picos o caídas repentinos en las métricas para diferentes grupos de audiencia.
• La herramienta simplifica la generación y administración de alertas de anomalías de datos y alertas "apiladas" que capturan múltiples métricas en una sola señal.

5- Fuerza de ventas Einstein

Salesforce Einstein es unaherramienta de análisis impulsada por IA que analiza los datos de los clientes, predice el comportamiento de los clientes y optimiza las campañas de ventas y marketing.Con la ayuda de Salesforce Einstein, las empresas pueden personalizar las experiencias de los clientes, mejorar la participación de los clientes y aumentar las ventas.

Las diferencias entre el análisis descriptivo y el análisis predictivo

El análisis descriptivo y predictivo son dos tipos diferentes que se utilizan para analizar datos y obtener información. Sin embargo, la gente suele confundir lo descriptivo con lo predictivo. Permítanos ayudarlo a señalar las diferencias críticas entre ellos.

Para concluir

Las empresas minoristas en línea recopilan cantidades masivas de datos de varias fuentes, incluidos sitios web, aplicaciones móviles de comercio electrónico y redes sociales. Gracias al análisis predictivo, las marcas pueden pronosticar los comportamientos de los clientes en momentos específicos, anticipar las tendencias del mercado y desarrollar estrategias efectivas para competir con otros en esta competencia.