Cómo el análisis predictivo puede revolucionar tus decisiones de eCommerce 

Es bien sabido que el mundo del eCommerce es muy competitivo, por lo cual, es clave poder tomar decisiones informadas y precisas, para así, lograr el éxito. 

Para suplir esta gran necesidad que presentan la mayoría de empresas de venta en línea, existe una herramienta muy poderosa que está transformando la manera de tomar decisiones: el análisis predictivo. Una solución tecnológica que se basa en el uso de datos históricos y algoritmos avanzados para prever comportamientos futuros y optimizar estrategias. 

Si te gustaría saber cómo incorporar estas tecnologías en tu empresa, en este artículo te contamos de qué se trata y cómo el análisis predictivo puede revolucionar tus decisiones de eCommerce. ¡Comencemos! 

¿Qué es el análisis predictivo?

En primer lugar, hablemos de qué es el análisis predictivo. Pues bien, se trata de una herramienta que utiliza datos históricos, técnicas estadísticas y algoritmos de machine learning para identificar patrones y prever resultados futuros. 

Al aplicarlo en el contexto del eCommerce, esto puede incluir previsiones sobre ventas, comportamiento de los clientes, gestión de inventarios y más. Al analizar grandes volúmenes de datos, el análisis predictivo proporciona insights valiosos que ayudan a las empresas a anticipar tendencias y tomar decisiones proactivas.

Beneficios del análisis predictivo en eCommerce

Es de suponer que, contar con información basada en un análisis predictivo para tu eCommerce, puede ofrecerte múltiples beneficios, uno de los más importantes es la maximización de los ingresos y del volumen de transacciones o ventas. 

De hecho, los insights que te aportará un análisis predictivo, te ayudarán a tomar decisiones mucho más estratégicas y alineadas con el comportamiento real de tu eCommerce, ¡no más suposiciones! Aquí te mostramos algunos beneficios que te van a interesar:  

1. Mejora la experiencia de usuario

El análisis predictivo permite personalizar la experiencia de compra de cada usuario. Al analizar el comportamiento pasado de los usuarios, las empresas pueden tomar las siguientes acciones:

• Recomendaciones personalizadas: ofrecer productos relevantes basados en compras anteriores y comportamientos de navegación.
• Ofertas y promociones personalizadas: crear campañas de marketing dirigidas que aumenten la probabilidad de conversión.

2. Optimización de inventarios y estrategia comercial

Sabemos que uno de los mayores desafíos en el eCommerce es gestionar el inventario de manera eficiente. El análisis predictivo ayuda a:

• Prever demanda: estimar la demanda futura de productos para evitar tanto el exceso como la falta de stock.
• Optimizar compras y almacenamiento: reducir costos de almacenamiento y minimizar el riesgo de productos obsoletos.

3. Maximiza la rentabilidad 

Con los insights de un análisis predictivo será posible maximizar la rentabilidad a través de la previsión de las tendencias de compra y el comportamiento del consumidor, así, las empresas pueden:

• Maximizar ventas cruzadas y adicionales: identificar oportunidades para vender productos adicionales o superiores.
• Optimizar precios: ajustar precios de manera dinámica para maximizar ingresos y margen de beneficios.
• Identificar canales principales: encontrar cuales son los canales que generan mayor rentabilidad.
• Crear estrategias enfocadas a ticket promedio o volumen de transacciones: implementar mejoras que aumenten el valor promedio de compra, para lograr mayor rentabilidad sin impactar los precios. 

4. Aprovecha el costo de oportunidad

El análisis predictivo también es útil para identificar oportunidades para tus estrategias de marketing o anuncios:

• Identifica productos y categorías atractivas: sabrás en cuáles productos o categorías tienes mayor oportunidad y vale la pena invertir. 
• Distribuir mejor los esfuerzos: conocer cuál es la distribución adecuada de tu presupuesto según las temporadas o los comportamientos en el tiempo. 

Aplicaciones prácticas del análisis predictivo en eCommerce

Ya hemos abordado los principales beneficios del análisis predictivo en eCommerce, así que es momento de llevarlo a la práctica. ¿Cómo se puede aplicar? Te recomendamos utilizar los resultados de tu análisis para lo siguiente: 

1. Segmentación

El análisis predictivo puede ayudar a segmentar de manera más efectiva, identificando grupos basados en sus comportamientos y preferencias. De este modo, tu empresa podrá diseñar campañas y estrategias específicas para segmentos clave, un ejemplo, podrían ser las estrategias enmarcadas en objetivos de adquisición, remarketing o retención. 

La clave en este punto será identificar las características de los segmentos que te generan mejores resultados. 

2. Identificación de estacionalidad 

Utilizar datos históricos de ventas para prever tendencias futuras puede ayudar a las empresas a planificar mejor sus estrategias de marketing y ventas. Esto es especialmente útil durante temporadas de alta demanda, como las vacaciones o eventos especiales.

Contar con un análisis predictivo que te permita establecer patrones de comportamiento por temporadas o incluso por categorías, hará que tu estrategia de marketing sea mucho más efectiva. 

3. Identificación de oportunidades para Ads 

En este punto, podrás encontrar oportunidades para tu estrategia de anuncios de múltiples formas. Un ejemplo de esto, podría ser que logres maximizar ingresos al saber cuándo la gente busca más un producto o categoría.

4. Optimización del embudo de conversión

Analizar el comportamiento de los usuarios en cada etapa del embudo de conversión ayuda a identificar puntos de fricción y oportunidades para mejorar la experiencia del cliente, aumentando así la tasa de conversión.

Implementación del análisis predictivo en tu eCommerce

Es momento de abordar cómo implementar un análisis predictivo para tu eCommerce. Debes saber que el centro de todo este proceso está en los datos, así que debes recurrir a toda la información que tengas disponible, y garantizar que esta sea altamente confiable, luego, podrás pasar a los demás pasos con una base sólida. 

1. Recolección y preparación de datos

Como lo hemos mencionado, la primera etapa en la implementación del análisis predictivo es la recolección y preparación de datos. Esto incluye:

• Datos de clientes: información sobre el comportamiento de los usuarios, historial de compras, preferencias, etc.
• Datos de ventas: historial de ventas, tendencias de compra, datos de inventario, etc.
• Datos de categorías y productos: cómo se comportan estas categorías y cuál es su distribución. 
• Datos de mercado: Información del mercado, tendencias económicas, datos de la competencia, etc.
• Data estacional: cuáles son los picos de ventas a lo largo del año, cuáles son los productos que generan más interés en las distintas temporadas. 

2. Selección de herramientas y Tecnologías

Ahora que has recolectado la información necesaria, es momento de llevarla a una herramienta adecuada. 

Existen diversas herramientas y plataformas que pueden facilitar el análisis predictivo, desde software especializado hasta servicios de machine learning en la nube.

• Herramientas de BI (Business Intelligence)
• Plataformas de Machine Learning
• Software de Análisis Predictivo

3. Desarrollo de modelos predictivos

Una vez que los datos están preparados y se han seleccionado las herramientas adecuadas, el siguiente paso es desarrollar modelos predictivos. 

Esto implica entrenar los modelos a partir de datos históricos para entrenar los algoritmos y generar modelos predictivos. Te recomendamos iniciar con análisis más sencillos e ir perfeccionando tu herramienta, por ejemplo, identificar las 3 categorías más importantes por estacionalidad. 

4. Toma de decisiones basada en datos para tu estrategia

Finalmente, los insights obtenidos a través del análisis predictivo deben integrarse en la toma de decisiones estratégicas.

Lo habitual es que encuentres información clave que podrás traducir a una hipótesis, esta es la mejor forma de sacar el mayor provecho a tus campañas o estrategias de marketing. Por ejemplo; si hay una caída importante de usuarios desde checkout hasta transacción, se puede crear una estrategia de e-mail marketing ofreciendo envío gratis a esos usuarios.

En este punto, deberás usar esos insights de forma estratégica y creativa, para sacarles el máximo partido. 

Conclusión

El análisis predictivo ofrece una forma poderosa y precisa de tomar decisiones en eCommerce, permitiendo a las empresas anticiparse a las tendencias, optimizar sus operaciones y mejorar la experiencia del cliente. 

Al implementar esta herramienta tecnológica, los negocios pueden no solo aumentar su rentabilidad sino también mantenerse competitivos en un mercado en constante evolución. 

Es por eso que, explorar y adoptar el análisis predictivo, puede ser el primer paso para revolucionar la manera en que gestionas tu eCommerce y aseguras su éxito a largo plazo.