En este último año y medio, hemos visto como las empresas del sector, además de tener que enfrentarse a retos como la masificación, la diversidad de productos y de clientes y la intensa competencia, han tenido que hacer frente a un contexto económico y social de gran inestabilidad e incertidumbre, debido a la crisis generada por la pandemia de la Covid-19. Todo ello ha obligado a las compañías a ser más competitivas que nunca, por lo que han tenido que buscar nuevas estrategias para maximizar la rentabilidad e incrementar los márgenes, así como nuevas formas de atraer, retener y fidelizar a los compradores.
En este sector económico, la inteligencia artificial y la analítica de datos se han convertido en piezas clave en las que apuntalar la toma de decisiones y la estrategia de negocio. Y no solo en las grandes multinacionales, sino también para las pequeñas y medianas empresas. De hecho, es en las PYMES donde a nivel tecnológico puede ser más sencillo empezar a implementar este tipo de soluciones, sobre todo por el hecho de partir de cero y de tener más flexibilidad en la puesta en marcha de nuevos procesos.
Poder predecir con más precisión y certeza los hábitos, comportamientos y tendencias de compra de los consumidores, detectar patrones de comportamiento y saber cuánto gastarán y dónde lo harán es fundamental. Todo ello se puede conseguir a partir de combinar las fuentes de datos internas de la propia empresa con otras de externas y gracias al uso de estas tecnologías predictivas y de análisis.
¿Y todo esto, en el día a día del negocio, qué nos aporta? Gracias al data science podemos conocer más y mejor a los consumidores para optimizar su experiencia de compra. Esto nos permite fabricar y comercializar productos según sus deseos y necesidades o según las predicciones y tendencias de compra detectadas, crear ofertas personalizadas, testear la respuesta de diferentes microsegmentos de consumidores ante múltiples variantes de una acción empresarial, predecir la respuesta de los consumidores ante el lanzamiento de nuevos productos, monitorizar la penetración de las ventas en tiempo real y evaluar innovaciones en el diseño del producto, su calidad o el tipo de empaquetado, entre otras.
Asimismo, las herramientas analíticas y predictivas también nos permiten rastrear el lanzamiento, las promociones y los precios de la competencia gracias a las técnicas de web scraping, cosa que nos ayudará a mantenernos siempre lo más competitivos posible, así como a mejorar nuestra operativa y gestión para ganar eficiencia, evaluar nuestras estrategias de marketing para incrementar el retorno de las inversiones, detectar puntos críticos o riesgos potenciales y/o establecer prioridades estratégicas para el futuro, por poner algunos ejemplos concretos.
Por último, si pensamos en la visibilidad de los productos, también es posible afinar la ubicación de las tiendas en las que queremos estar presentes, mejorar el diseño interior de los establecimientos, introducir cambios en la estética del producto y optimizar la disposición del surtido para conseguir incrementar la exposición de los productos deseados y maximizar la venta de los mismos en función de la trayectoria de los consumidores por los pasillos y estanterías.
Como hemos visto con estos casos de uso, estas innovaciones tecnológicas son una de las grandes palancas de crecimiento para los negocios del sector. Realizar una buena explotación de los datos y extraer predicciones certeras para sacar el máximo partido a la predisposición de compra de los consumidores está marcando la diferencia entre aquellas compañías que ya invierten en tecnologías analíticas y predictivas y pueden adaptarse más rápidamente y con más facilidad a los nuevos cambios que se avecinan, respecto de aquellas que todavía no se han lanzado a invertir en estas soluciones tecnológicas, y que ya están empezando a detectar que juegan en desventaja.
