Análisis predictivo: ¿cómo sacarle el máximo partido a los datos para optimizar tus precios?

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Que el big data y la inteligencia artificial en el ecommerce han llegado para quedarse, es un hecho. Sin embargo, aún se teoriza y se llevan a la práctica múltiples test de prueba error para comprobar en qué ámbitos funcionan y para qué objetivos resultan efectivos.

El análisis predictivo es uno de los campos en los que más se desarrolla la tecnología al servicio de la venta online. Esta técnica consiste en analizar los datos recogidos por los sistemas tradicionales de IA (inteligencia artificial) para crear patrones de comportamiento de los usuarios. Estos tienen un valor incalculable para el ecommerce si sabe cómo aprovecharlos correctamente.

¿Qué beneficios tiene el análisis predictivo de los datos de un ecommerce?

1. Permite gestionar el stock correctamente ante etapas en las que, de forma histórica, se generen picos de demanda. De esta forma, se mantiene bajo control el out of stock cuando, efectivamente, no esté contemplado dentro de la estrategia de pricing de la marca.

2. Hace posible la optimización de precios de los productos con más previsión de venta. Del mismo modo, se puede incorporar a la estrategia de pricing los descuentos y ofertas de temporada que más convengan a la marca en función de la tendencia de compra de los consumidores.

3. Se maximiza la monitorización de la competencia, ya que permite el análisis de los precios fijados por el resto de marcas en cada momento y actuar en consecuencia en próximos eventos de similares características.

Gracias al análisis predictivo de los datos, los estrategas de cada ecommerce pueden tomar decisiones formadas, con una base mucho más sólida sobre la que apoyarse, para potenciar el valor de la marca en cada una de las etapas de su funnel de ventas.

 

Introducir el análisis predictivo en la estrategia de pricing

La clave del análisis predictivo es el conocimiento de la audiencia, comprender su forma de comprar e identificar sus necesidades en cada momento para poder anticipar las decisiones de la marca a sus exigencias.

Por esta razón, la forma más adecuada de incorporar la técnica de predictive analytics es utilizar un CRM ( que permita registrar los pasos que da un cliente antes de una compra, así como llevar el seguimiento de sus intereses y de la tendencia de estos.

Por otro lado, es imprescindible contar con una herramienta de price monitoring para comprobar cómo actúa el resto de retailers ante la demanda de los usuarios. La confrontación de todos estos datos (el comportamiento de los precios de la competencia ante un evento estacional de ventas), será el jugo con el que el ecommerce nutra el contenido de su estrategia de pricing. Un buen software de dynamic pricing convertirá esta relación de datos en el precio correcto en cada momento.

El usuario actual, quien puede acceder a multitud de servicios en cada momento, valora cada vez más la posibilidad de encontrar lo que necesita, al mejor precio, en unos pocos clics. Esta es la razón fundamental por la que toda marca debería hacer uso del análisis predictivo de sus datos. La única forma de convertirse en una referencia para el consumidor es ofrecerle en cada momento lo que necesita.

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