Modelos predictivos para franquicias retail

Modelos predictivos para franquicias retail

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Los modelos predictivos permiten a las franquicias Retail utilizar datos, Machine Learning e inteligencia artificial, para conocer los resultados que tendrá una estrategia, producto o punto de venta. Para ello se requiere combinar datos históricos internos y data alternativa.

¿Cuál es el resultado? Las organizaciones pueden mejorar su ventaja competitiva, desarrollar mejores estrategias comerciales y de marketing y optimizar sus procesos internos.

Hoy en día, los modelos predictivos se han convertido en una herramienta valiosa para las franquicias Retail. Gracias a los avances en tecnología, es posible utilizar técnicas de aprendizaje automático, minería de datos y análisis predictivo para anticipar el comportamiento de los clientes y tomar decisiones informadas.

Los datos y las herramientas de análisis predictivo están ayudando a los minoristas de todo el mundo a atender las necesidades específicas (y cambiantes) de los consumidores e impulsar las ventas de forma inteligente y accesible.

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Webinar sobre modelos predictivos para franquicias

¿Cómo funcionan los modelos predictivos aplicados a franquicias?

La analítica predictiva y el análisis de datos son muy valiosos para los negocios Retail. Entrar en la mente de los clientes es cada vez más esencial para los tomadores de decisiones y los propietarios. Mediante modelos predicitivos, las franquicias Retail pueden ofrecer mejores experiencias de compra a sus clientes, lo que, a su vez, impulsa sus ventas y el éxito de la franquicia.

Entiendo más sobre modelos predictivos

Los modelos predictivos utilizan resultados reales para desarrollar un modelo que genere predicciones confiables. Cualquier franquicia puede utilizar esta herramienta para aumentar los ingresos, reducir los riesgos y optimizar las operaciones.

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Los modelos predictivos incluyen modelos de clasificación, árboles de decisión y redes neuronales. Cada tipo de modelo tiene una forma diferente de analizar conjuntos de datos y predecir el resultado.

¿Qué son los modelos de clasificación?

Los modelos de clasificación se utilizan para predecir un resultado categórico, como por ejemplo, si un cliente comprará o no un producto.

¿Qué son los árboles de decisión?

Los árboles de decisión son un tipo de modelo que utiliza un diagrama para predecir el resultado. Cada decisión en el árbol conduce a un resultado diferente.

¿Qué son las redes neuronales?

Las redes neuronales son un tipo de modelo de inteligencia artificial que se asemeja a la forma en que funciona el cerebro humano. Permiten predecir resultados basados en patrones y relaciones encontradas en los datos.

¿Por qué son importantes los modelos predictivos para las franquicias Retail?

Los modelos predictivos se utilizan en todo tipo de empresas. Desde inmobiliarias hasta instituciones financieras, los modelos predictivos consigue predecir tendencias y comportamientos antes que la competencia.

Al utilizar este tipo de modelos, las franquicias Retail pueden hacer uso de distintas fuentes de información para tomar decisiones informadas y aumentar sus posibilidades de éxito.

¿Qué beneficios brinda los modelos predictivos a las franquicias Retail?

Personalización de productos

La mayoría de los negocios de franquicia poseen cantidades significativas de datos de clientes que, si se utilizan con criterio, pueden ayudarles a ofrecer a los clientes sugerencias de compra oportunas e inteligentes que se adhieran a los requisitos de la marca. La aplicación de análisis predictivos basados en la inteligencia artificial (IA) a los datos de los clientes puede ayudar a los minoristas a predecir qué tipos de productos es probable que compren sus consumidores, cuándo y a qué precio.

El análisis predictivo no sólo puede ayudar a los minoristas a ofrecer los productos adecuados a sus consumidores, sino que también puede indicar con antelación lo que los clientes necesitan. En muchos casos, esto significa que los minoristas pueden predecir lo que los clientes querrán antes de que el cliente lo sepa. Esta información puede ayudar a los minoristas a tomar decisiones basadas en pruebas sobre el inventario con confianza. Y más allá de las ventas, es probable que estos productos motiven a los clientes a permanecer fieles a las franquicias y marcas.

Segmentación de los clientes

La IA aplica procesos computacionales a los datos existentes de los consumidores recogidos a través de los formularios de opinión de los clientes, los datos de los socios, las tarjetas de fidelidad y de recompensa, la información de la lista de correo y las compras anteriores en línea y en la tienda. Las tecnologías emergentes pueden analizar estos datos y proporcionar a los minoristas información esencial sobre las próximas necesidades de compra de los clientes e incluso revelar información, como los antecedentes socioeconómicos de los clientes, las ubicaciones y los datos demográficos variados para influir en las estrategias de ventas exitosas.

Variables como la edad, la profesión, el sexo y la familia de los clientes también pueden ayudar a los minoristas a formarse una idea de las necesidades de sus distintos segmentos de clientes, identificando dónde se encuentra el mayor número de ventas e interés, y qué grupos de clientes serán mejor atendidos por el negocio. Para los minoristas del sistema de franquicias, retener a los clientes es esencial para el crecimiento.

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Modelos de Expansión

La IA y el análisis predictivo pueden ofrecer a las empresas de franquicia de todos los tamaños importantes oportunidades de crecimiento. Los procesos impulsados por estas herramientas pueden ser un importante catalizador en el crecimiento y las historias de éxito de los minoristas.

Cuanto más datos relevantes se puedan recopilar y analizar los propietarios de las franquicias y los directores de las tiendas, mayor será su conocimiento de los hábitos de compra de los consumidores. El análisis de datos permite elaborar historias precisas sobre los clientes individuales y los subgrupos de clientes, lo que ayuda a los minoristas a comprender las numerosas variables que impulsan las ventas en las tiendas.Estos factores personales tienen un profundo significado, y el aprendizaje automático puede ayudar a los minoristas a conectar estos detalles para que puedan recomendar los productos adecuados y realizar nuevas ventas.

Webinar sobre modelos predictivos para planes de expansión

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