Cómo incrementar las ventas con Inteligencia Artificial

Las nuevas metodologías de gestión de datos permiten ahora a los retailers aprovechar hasta la más mínima pieza de información para generar insights de valor que ayuden a optimizar lar estrategias de marketing y fidelización de clientes.

Martes 24 de Agosto de 2021

  • ¿Qué promoción hacemos para que lleguen más clientes al punto de venta
  • ¿Cómo hacemos para que se queden más tiempo en la tienda?  
  • ¿Cómo mejoramos la experiencia del cliente para que compre más en cada visita? 

Estas preguntas son recurrentes en los equipos comerciales de todas las empresas de retail, sin importar cuál es su rubro. Incrementar la facturación, incrementar la afluencia de clientes a las tiendas físicas, fidelizarlos para que regresen y también compren luego en línea, es parte de los retos que enfrentan actualmente las compañías.

Las técnicas nuevas de extracción y análisis de cientos de miles de datos, sumado a la posibilidad de utilizar tecnología para modelar el comportamiento de los clientes en el punto de venta y así poder predecir acciones específicas, es parte de lo que las empresas de retail ya pueden hacer hoy en día para entender mejor a su cliente y optimizar sus estrategias de marketing y ventas en el punto.

¿Cómo incrementar la conversión en el punto de venta? 

Antes de poder incrementar la tasa de conversión de los potenciales compradores, es necesario medir la afluencia peatonal (foot traffic); saber cuántas personas hay en la tienda, en qué áreas y sus potenciales intereses.

Lea también «Análisis de foot traffic: Home Depot Vs. ACE Hardware en California, Estados Unidos«.

Con data de movilidad, por ejemplo, es posible identificar cómo son las personas que entran a la tienda, qué intereses tienen, qué comportamiento tienen, qué nivel socioeconómico tienen, entre otros datos. Con esta información es posible perfilar a los consumidores que ingresan a las tiendas y utilizar esta información para desarrollar estrategias de promoción adaptadas a esos grupos o clústeres de clientes.

El análisis de foot traffic o afluencia peatonal deriva de la inteligencia de localización, ayudando a los minoristas comprender mejor cómo se mueven las personas por una ubicación física y permitiendo obtener una nueva visibilidad de los patrones de comportamiento de los consumidores al presentar una imagen agregada del movimiento de las personas dentro de un área física, incluso segmentada por los tipos de consumidor que pasan cerca de una tienda.
 
Ver «Big Data para entender la movilidad de los consumidores«


A través de un análisis de los patrones de comportamiento de los consumidores se mejora el diseño de las tiendas y se crean estrategias de marketing para atraer a más consumidores en el tiempo y lugar adecuado.  


Los modelos predictivos y la AI (inteligencia artificial) ayudan también a renovar los aspectos de los establecimientos, productos y servicios, en base a futuras tendencias, con el fin de estar un paso adelante de los competidores y mantener a los clientes interesados y comprometidos.  

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