El Big Data predice el consumo que habrá durante el Black Friday

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Las empresas contrastarán los datos de campañas anteriores y utilizarán la información de que disponen de sus campañas para conocer mejor el comportamiento de los consumidores el próximo 27 de noviembre.

Se acerca el Black Friday, una fecha señalada en los calendarios de comercios y de consumidores. Y más aún este 2020, ya que según estudios realizados por Inforges, las pymes esperan repuntar en ingresos en este tercer trimestre del año con las ventas del Black Friday y de Navidad.

En este Black Friday, que se celebrará el próximo 27 de noviembre, jugará un papel fundamental es uso del Big Data. Se trata de un día de compras clave que anualmente da el pistoletazo de salida da la campaña de Navidad. Para las empresas, el empleo de datos puede facilitarles cómo será previsión de la demanda de productos de cara a optimizar sus esfuerzos.

La analítica de datos combinada con la Inteligencia Artificial ayuda a las compañías a predecir con precisión los hábitos y tendencias de compra de los consumidores. De esta manera, utilizando el Big Data consiguen sacar el máximo partido a la predisposición de compra durante el Black Friday.

Segmentar las campañas

La información de que disponen las empresas les permite definir y precisar las promociones que lanzarán de manera segmentada. Al mismo tiempo que identifican posibles ofertas complementarias.

En concreto, a través de soluciones de análisis de datos, las empresas pueden comparar el tráfico que reciben en sus ecommerces con el que reciben en fechas señaladas de rebajas, Navidad o el que recibieron en el Black Friday del año anterior.

Los datos permitirán conocer del mismo modo el ratio de conversión y rutas dentro de la tienda, entre otros. Basar las decisiones estratégicas en dicha información posibilitará el conocer la variación de visitas por hora respecto a los días recurrentes, situar los productos en promoción en los puntos clave de la tienda según el recorrido de los clientes gracias a los mapas de calor, evaluar el éxito de la campaña y la repercusión en las cifras de ventas y mejorar la experiencia de compra.

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