5 formas de sacar partido a los datos en “Black Friday”

Escrito por , 15 de noviembre de 2018 a las 19:30
5 formas de sacar partido a los datos en “Black Friday”
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5 formas de sacar partido a los datos en “Black Friday”

Escrito por , 15 de noviembre de 2018 a las 19:30

Quedan pocos días para una de las citas del año. Los consumidores gastamos cada vez más dinero este día y, por tanto, creamos más datos. Un genial momento para ver cómo gracias al Big Data puedes sacar mayor partido al Black Friday.

Hay muchas historias que tratan de explicar el origen del “Black Friday”. Una muy habitual, pero errónea, dice que el Black Friday se llama así porque es el primer día del año en el que los minoristas pasan de estar en pérdidas (números rojos), a beneficios (número negros). El origen real de esta expresión está en Philadelphia, a comienzos de los años 60, cuando la policía empezó a usarla para referirse al caos que seguía al día de Acción de Gracias. En los años 80, los minoristas adoptaron el término para denominar lo que, años después, acabó convirtiéndose en el fenómeno que conocemos hoy día. Los consumidores gastamos cada año más dinero este día, y, por tanto, creamos más datos.

En este post veremos cómo compradores y comerciantes pueden usar Big Data para sacarle el mayor partido posible al Black Friday.

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Es importante que las tiendas tengan stock suficiente para satisfacer la demanda de los clientes.

1. Sacando partido a los datos

El Big Data está aquí para quedarse, y las empresas, sea cual sea su ámbito, están usando tecnologías de datos como parte integral del negocio. Para minoristas, o comercio online, la pregunta ya no es si trabajar o no con Big Data, sino más bien “¿Puedo permitirme no tenerlos en cuenta?”. Esta pregunta es especialmente crucial cuando se acerca la fecha del Black Friday, ya que el beneficio potencial es mayor que nunca. Por ello, cada vez más empresas usan servicios de Machine Learning (Aprendizaje Automático) y tecnologías Big Data como Hadoop para conocer mejor a sus clientes. Una de las mayores ventajas de estos métodos frente a los tradicionales es que cada vez se aproximan más a la respuesta en tiempo real.

Así, partiendo de datos (históricos y actuales), los algoritmos pueden incorporar en sus modelos un gran número de variables, incluyendo, por incluso pronósticos meteorológicos. ¿El resultado? Poder predecir, no sólo tendencias en los gustos de los consumidores, sino también predecir cuánto gastarán los consumidores y dónde.

2. Preparándose para el gran día

El Black Friday es tan importante para los comerciantes, que dedican meses enteros para prepararse. Las tecnologías basadas en datos permiten tomar decisiones tan importantes como la gestión de stock o la contratación de trabajadores con mucha más seguridad. Cada año, la NRF (National Retail Federation) en USA lleva a cabo una serie de encuestas que revelan que entre 500.000 y 550.000 trabajadores temporales son contratados para esta campaña de ventas. Las tiendas pueden usar analíticas de datos que les permiten hacer mejores estimaciones del número de compradores que tendrán, para así poder contratar un número adecuado de vendedores, mejorando de esta forma su eficiencia operacional.

También es clave hablar de eficiencia cuando nos referimos a la gestión de stocks. Aquí, es importante tener suficiente cantidad de los productos más demandados, para evitar que los compradores se vayan con las manos vacías. También hay que evitar que, pasado el Black Friday, quede demasiado stock sobrante. Si bien una parte importante del Black Friday es el rumor generado por el concepto “existencias limitadas”, las empresas pueden (y deben) utilizar técnicas de modelado basadas en datos para prepararse para la afluencia de compradores.

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Es importante que las tiendas tengan stock suficiente para satisfacer la demanda de los clientes.

3. Fijando los precios adecuados

Estas técnicas de modelado también pueden aplicarse a las estrategias de fijación de precios. El Black Friday en sí, se caracteriza básicamente por los bajos precios disponibles, que, sin embargo, se traducen en enormes ganancias para los minoristas. En los últimos años han surgido tendencias interesantes. Grandes marcas como Best Buy y Home Depot van más allá las estrategias de igualar precios y permiten a los gerentes ofrecer rebajas de hasta un 10% sobre los precios de la competencia.

La web Greentoe ofrece una política de “ponga Vd el precio” para muchos de sus productos, lo cual supone una forma muy novedosa de diferenciarse del resto. Encontrar el equilibrio entre un precio competitivo y unos márgenes de ganancia sólidos no es fácil, pero resulta mucho más fácil si se analizan adecuadamente los datos. Una de las ventajas clave de las herramientas Big Data es que pueden analizar datos en tiempo real, y los algoritmos de aprendizaje automático pueden influir en lo que está haciendo la competencia (junto con muchos otros factores) para llegar a un precio más preciso.

4. Llegar a los clientes adecuados

En marketing, el acrónimo STP se refiere al proceso de segmentación, orientación y posicionamiento que deben seguir las marcas para tener éxito. Disponer de existencias suficientes al precio perfecto, está muy bien, si los clientes no “ven” los productos, no sirve de nada. Al utilizar fuentes de datos tanto internas como externas, los minoristas pueden usar la ciencia de datos para elaborar segmentos más precisos de lo que hubiera sido posible a través de métodos tradicionales. La privacidad de los clientes se mantiene en todo momento, dado que las analíticas se hacen sobre datos agregados y anonimizados. Una vez segmentados, los minoristas diseñar ofertas más ajustadas a los intereses de sus clientes potenciales.

Por ejemplo, en la semana previa al Black Friday, puedes recibir un correo electrónico diario de Amazon con ofertas personalizadas, basadas en los datos de tu historial de compras. los Los consumidores están deseando tener una relación personal con sus marcas favoritas, y la publicidad dirigida, como el correo electrónico de la imagen, les permite posicionarse de forma clave en la primera fase del proceso de decisión del consumidor: sus primeras ideas de compra.

tienda amazon black friday

Un correo electrónico dirigido enviado por Amazon.

5. Mejorar la experiencia de compra

Vivimos en una sociedad hiperconectada. Rara vez vamos a algún lugar sin nuestro móvil, especialmente cuando vamos de compras. En cierto modo, nuestro teléfono móvil actúa como un “personal shoper”, porque lo usamos para hacer las “mejores compras”. Otra de las tendencias observadas, es el hecho de que los clientes desean tener una relación cada vez más estrecha con sus marcas favoritas, y poder interactuar con ellas cómodamente. Para lograrlo, los minoristas deben tener un enfoque multicanal, con presencia en redes sociales, un sitio web para dispositivos móviles y servicio al cliente en tiempo real.

Esta experiencia más “personal” es, por supuesto, clave en el Black Friday, pero tal vez aún más en el Cyber Monday, cuando las grandes ventas siguen en el canal online. Con canales de compra diferentes disponibles, las marcas deben crear relaciones “personales” con sus compradores para fidelizar sus compras. Las analíticas Big Data proporcionan esa información clave que puede fortalecer la relación entre marca y consumidor, y en LUCA creemos que esto cada vez será más importante en el futuro

¿Y tú qué opinas? ¿Prefieres salir de compras en Black Friday o, comprar cómodamente desde tu sofá en CyberMonday o, directamente, quedarte al margen y evitar las colas? Sea cual sea su decisión, ¡es probable que el Big Data haya jugado un papel más importante que nunca!

Traducción del post original escrito por Will Ayrey para el blog de LUCA.

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