ANÁLISIS PREDICTIVO DE TIENDAS FÍSICAS.

La importancia de incorporar Inteligencia Artificial

No importa que tantos datos acumules, ni cuán cuidadoso seas para interpretarlos, el resultado siempre será una estimación.

Si aplicamos diversas tecnologías sobre los datos podemos hacer predicciones sobre tendencias y comportamientos de los clientes que nos visitan diariamente, y entender sus principales motivadores de compra y no compra.

¿Qué es el análisis predictivo?

El análisis predictivo es el método estadístico que, a través de diversas técnicas, analiza los datos sobre eventos pasados ​​y presentes. Estos pueden llevar a conclusiones sobre cómo se desarrollará una actividad en particular en el futuro.

A tales conclusiones se llega utilizando algoritmos que emplean inteligencia artificial.

Poder predecir un comportamiento depende de tantas variables que no sería factible que un humano las tomara todas en cuenta, por lo que la automatización inteligente toma partido en este asunto.

¿Cómo funciona la inteligencia artificial predictiva?

La IA usa un contexto más específico dentro de cualquier empresa o sector, banca, retail, sector público, instituciones de salud, fábricas etc

Así como los humanos aprenden, las máquinas también pueden aprender a pensar.

De esto se trata el aprendizaje automático (también conocido como Machine Learning).

Permite que una máquina aprenda a clasificar y ordenar los datos.

El algoritmo de analítica predictiva es el encargado de interpretar y llevar a cabo todos los datos recogidos.

¿De qué forma se utiliza el análisis predictivo?

Los clientes no siempre responden de la misma manera; las empresas deben estar preparadas para proporcionarles productos y servicios de la más alta calidad.

El análisis predictivo, a su vez, ayuda a las empresas a comprender cómo evolucionarán sus clientes y a tomar decisiones con mayor rapidez y precisión al tener en cuenta los patrones de comportamiento «impredecibles» de los últimos años.

• Optimizando Operaciones: Preveer inventario, gestionar recursos y operar de forma más exigente.
• Segmentación de Clientes: Permite identificar, agrupar y establecer recurrencia de audiencias para adaptar el contenido a grupos segmentados.
• Predicciones de conversión y compras: Las empresas pueden tomar medidas de retargeting de anuncios, utilizar Smart POP dirigido, Etc a partir de los datos analizados de conversión e intensión de compra

Uno de los grandes aportes del uso de Inteligencia Artificial aplicada en tiendas físicas es generar toda la información faltante que se necesita (cuantos clientes pasan frente a mis productos, por cuanto tiempo, etc).

¿Por qué utilizar modelos predictivos?

El modelo predictivo es fundamental para la toma de decisiones con sustentos, objetivos y concretos.
Para pasar de un modelo reactivo a uno predictivo se necesita data, o más precisamente: información clave.
Generar la información clave necesaria, es el gran desafío que tienen los modelos predictivos. Sin información no hay predicción.