En el mundo del E- Commerce, las empresas siempre están en busca de estrategias innovadoras que sorprendan a sus clientes y hagan despegar sus ventas. Hay una herramienta que está revolucionando por completo el sector: el análisis predictivo.
El análisis predictivo tiene la habilidad de predecir con precisión las tendencias de ventas, anticiparse al comportamiento de los clientes y aprovechar las oportunidades que surgen en un abrir y cerrar de ojos. Con esta asombrosa capacidad, es posible ajustar las estrategias de marketing de forma proactiva, optimizar las operaciones y mantenerse un paso por delante de los clientes y de la competencia.
Connectif, la plataforma de marketing automation con enfoque Data First, comparte las aplicaciones más importantes del análisis predictivo en el E-Commerce y te da a conocer las métricas esenciales que necesitas dominar para predecir el futuro y llevar tu tienda online un paso más allá.
¿Quieres predecir el comportamiento de tus clientes?
Con la gran cantidad de información que tu tienda online acumula de diversas fuentes sobre tus clientes, el análisis predictivo te ofrece la oportunidad de extraer información valiosa de esta mina de oro de datos. Esta información te brinda la capacidad de identificar patrones y tendencias reveladoras sobre las preferencias, interacciones y hábitos de consumo de tus clientes.
Armado con predicciones sobre tu audiencia, puedes diseñar estrategias eficaces para dirigirte a diferentes clientes en función de sus comportamientos esperados, aumentando así las posibilidades de éxito. Esto te permitirá optimizar tus estrategias de marketing, personalizar la experiencia de cada usuario y maximizar tus ganancias.
¿Quieres predecir cuánto va a gastar un cliente en el futuro?
Descubre cuánto gastará un cliente en tu marca antes de derrochar en extravagantes campañas de marketing. La clave está en el Customer Lifetime Value (CLV).
El CLV se calcula ajustando un modelo estadístico a los datos de compra. Observando la recencia (momento de la última transacción) y la frecuencia (número de transacciones) de un cliente, puedes deducir este proceso subyacente y obtener un modelo que te permita predecir las futuras compras de un cliente. Después de estimar el número de compras esperadas, puedes calcular su valor monetario.
Al comprender el valor a largo plazo de tus clientes, puedes enfocar tus esfuerzos de marketing en nutrir y comprometer a aquellos que más contribuyen al éxito de tu tienda online. Por ejemplo, puedes crear un segmento con los clientes de alto CLV y dirigirte a ellos con contenido hiper personalizado, incentivos de fidelización y mucho más para mantenerlos felices y leales a tu marca a largo plazo. Haz clic aquí para aprender más sobre el CLV.
¿Quieres predecir la probabilidad de que un cliente realice una compra?
Mientras que algunos clientes están dispuestos a gastar más en tu tienda, otros pueden estar pensando en llevar su gasto online a tu competencia. Para predecir la probabilidad de que un cliente compre en tu tienda, o la abandone por completo, podemos recurrir a otra métrica predictiva: la probabilidad de abandono, o “Churn Probability”.
El Churn Probability mide la probabilidad de que tus clientes abandonen tu negocio. En el comercio electrónico, los clientes no “abandonan” explícitamente una firma, sino que simplemente dejan de comprar. Esto complica el modelado ya que no se observa ningún evento específico de abandono en la realidad. En su lugar, tienes que basarte en métodos estadísticos para determinar la probabilidad de que un cliente abandone tu negocio. Puedes pensarlo como si el cliente pudiera abandonar tu firma después de cada transacción con una probabilidad p.
En general, se considera que un churn saludable es inferior a 0.4. Si un cliente tiene un Churn Probability previsto de entre el 0.4 y el 0.6, es hora de actuar antes de que se vaya definitivamente. Aprovechando el Churn Rate, puedes centrarte en prestar especial atención a tus clientes en riesgo para animarles a quedarse mientras mantienes una base de clientes comprometida y de calidad.
¿Quieres predecir cuánto vas a vender en tus próximas rebajas?
El análisis predictivo también te permite predecir las ventas futuras y tomar decisiones estratégicas para tu empresa. Al analizar los patrones de ventas anteriores, el comportamiento de los clientes y las tendencias del mercado, obtienes información valiosa sobre cuántas ventas esperar en un periodo de tiempo determinado o durante una campaña específica.
Imagina la importancia de esto durante eventos de ventas importantes como el Black Friday. El análisis predictivo actúa como una brújula estratégica que te guía para determinar la cantidad óptima de productos, identificar los artículos más populares y alinear los recursos de manera adecuada.
Al predecir con precisión el volumen de ventas esperado, tu empresa puede asegurarse de tener suficiente inventario, personal e infraestructura necesarios. De esta manera, evitas sorpresas desagradables, como tener poca mano de obra, quedarte sin stock o decepcionar a tus clientes con largos tiempos de espera.
¿Quieres predecir cuántos carritos van a abandonar tus clientes?
El abandono del carrito es un problema común en el mundo del e-commerce, especialmente durante promociones temporales. Así como puedes prever las ventas, también es importante anticipar cuántos carritos se abandonarán en tu sitio web durante una campaña específica.
Para predecir la tasa de abandono de carritos en una próxima campaña, puedes revisar tus datos históricos y comparar el número total de visitas con el número de carritos abandonados durante la misma campaña del año anterior.
Por ejemplo, si el 50% del tráfico de tu sitio web abandonó sus carritos durante las rebajas de verano del año pasado, puedes predecir la tasa de abandono de carritos para este año y tomar medidas para convertir esos abandonos en ventas.
En este caso, definitivamente valdría la pena implementar una estrategia para recuperar los carritos abandonados por los visitantes de tu sitio web. Puedes mostrar una ventana emergente cuando un cliente esté a punto de abandonar la página sin completar la compra, o enviar un correo electrónico con los productos que dejaron en el carrito junto con una cuenta regresiva que indique cuándo finalizará la oferta.
¿Quieres predecir qué nuevos clientes tienen más probabilidades de comprar?
Utilizando datos históricos, es posible identificar a los “discount lovers” en tu audiencia. Una vez identificados, es hora de aprovechar el poder del análisis predictivo para encontrar otros usuarios que probablemente disfrutarán de tu próxima campaña de descuentos.
Comienza analizando a estos amantes de los descuentos en tu base de datos y define las características que comparten, como la frecuencia de compra, el valor promedio de los pedidos, su compromiso con los correos promocionales, su comportamiento al navegar por artículos rebajados e incluso su participación en programas de fidelización asociados con descuentos.
Utilizando métricas de similitud, puedes crear un modelo de semejanza basado en estas características. Con estas métricas, podrás encontrar clientes que se asemejen a tus actuales “discount lovers”.
Una vez aplicado a tu base de datos de clientes, este modelo ordenará a los clientes según su similitud con el segmento actual de amantes de los descuentos. De esta manera, podrás acceder de manera efectiva a un segmento de clientes con mayor probabilidad de comprar durante tus iniciativas de marketing centradas en los descuentos.
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