Los comercios de todo el mundo ya recurren a estrategias basadas en el uso de datos para fomentar las compras durante el Black Friday.
A menudo son los productos que parecen haber «salido de la nada» los que de repente se venden como un cohete y dan que hablar. Ya sean modas de salud como la kombucha, zapatillas deportivas tan pesadas como ladrillos etiquetadas como «chunky trainer» o prendas moldeadoras diseñadas para ayudarte a parecer una Kardashian, lo hemos visto todo. Entonces, ¿cómo saben las empresas lo que se va a vender y cómo venderlo?
Con las grandes cadenas de suministro, las empresas deben ser capaces de probar la futura demanda y, por tanto, el éxito de un producto antes de que salga al mercado, y aquí es donde el Big Data puede desempeñar un papel cada vez más importante en la predicción del comportamiento del consumidor. Esto es especialmente importante para el mayor día de compras del año, el Black Friday.
¿Qué es el Black Friday?
El primer registro del fenómeno del Black Friday comenzó en Filadelfia, Estados Unidos, en 1952, el día después de Acción de Gracias. Desde entonces ha evolucionado hasta convertirse en el mayor día de compras del año en todo el mundo. En Reino Unido en 2018, el 64% de la población compró algo en el Black Friday lo que equivale a 42,5 millones de personas y en España, el 55,7% de la población participó, sumando 26 millones de personas. Los productos más vendidos en el Black Friday son la ropa, la cosmética, la joyería, el calzado y la electrónica. Con el incentivo de conseguir una ganga, el gasto en el Black Friday del año pasado fue de una media de 315 libras en el Reino Unido y de 210 euros en España por persona. Sin embargo, el Reino Unido ofrece mejores ofertas, con un descuento medio del 63% por producto, frente al 47% en España.
Mientras que el Black Friday comenzó en las highstreets locales, el uso de las tiendas de ladrillo y mortero se ha reducido significativamente en los últimos años. En el Black Friday de 2018 en el Reino Unido, el 64% de los compradores realizó compras tanto offline como online, el 24% solo online y el 12% solo en tiendas. En España, el 43,4% de los compradores realizó compras tanto offline como online, el 40,22% solo online y el 16,3% solo en tiendas.
¿Cómo predice el Big Data las tendencias de los consumidores?
Las estrategias de marketing anteriores incluían la monitorización de las redes sociales o el análisis de encuestas sin la capacidad de almacenar, combinar u optimizar estas fuentes de datos de forma conjunta. El Big Data y la IA permiten a las empresas aprovechar datos procedentes de miles de fuentes que pueden predecir los futuros hábitos de compra con un alto grado de precisión.
Los algoritmos se aplican para encontrar patrones dentro de la masa de datos, con el fin de proporcionar información que sirva para la toma de decisiones internas y para mejorar la experiencia del cliente. Esto significa que las empresas son capaces de aprovechar los datos de años de ventas del Black Friday para seleccionar con precisión los productos y las tasas de descuento que atraerán a las masas.
El software de aprendizaje automático está integrado en los sistemas de recomendación de los sitios web que, basándose en las compras anteriores de los clientes, pueden predecir lo que éstos querrán comprar a continuación, ofreciéndoles sugerencias más ajustadas. La toma de decisiones interna ya no se basa en encuestas poco precisas sobre pequeños grupos de discusión, sino en el comportamiento humano en tiempo real.
