Analítica predictiva: cómo anticipar la demanda de tu Pyme antes del Black Friday - Ideas para tu Empresa
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Analítica predictiva: cómo anticipar la demanda de tu Pyme antes del Black Friday

Lectura: 4 min | 25 Nov 20

El panorama actual en el que nos encontramos debido a la COVID-19 ha hecho que el negocio online esté creciendo de forma acelerada. De hecho, más de la mitad de los compradores han adquirido productos online con mayor frecuencia durante el confinamiento.  A este crecimiento acelerado, que se convertirá en un crecimiento sostenido en el tiempo, se suma la cercanía de una de las épocas más intensas a nivel comercial: el Black Friday. Una época en la que la tecnología de analítica predictiva se convierte en el mejor aliado para anticipar la demanda. 

El Black Friday surgió en 2012 y a lo largo de los años se ha establecido como el día que inaugura la temporada de compras navideñas debido a las rebajas que pequeños y grandes comercios ofrecen a sus clientes. El ya conocido como “viernes negro” se celebra el último viernes del mes de noviembre. Sin embargo, este año tendrá lugar el Black Friday más retador debido al auge del eCommerce. Según un estudio de IAB Spain, el 51% de compradores han adquirido productos por vía electrónica durante los meses de confinamiento.

Este crecimiento, lejos de ser algo puntual, servirá para consolidar esta modalidad de comercio antes de lo esperado. Muchos consumidores han perdido el miedo a adquirir productos por Internet, y aprovecharán períodos clave como Black Friday para optimizar sus compras. Por ello, los negocios deben anticiparse y saber qué es lo que quiere el usuario para prever sus necesidades y de esta manera llegar a ahorrar costes.

Para ello es clave la analítica predictiva, que, si bien tradicionalmente ha sido un recurso al alcance de grandes empresas, su disponibilidad se extiende también a las Pymes. A continuación te contamos en qué consiste y cómo puede ayudar a tu empresa.

Analítica predictiva: qué es y qué beneficios tiene para tu Pyme

La analítica predictiva ha crecido a medida que han ido apareciendo los sistemas de gestión de datos y el aumento de éstos. También gracias al Big Data. La analítica predictiva se basa en un análisis avanzado de datos que permite predecir cómo se desarrollará la actividad comercial. Para ello, establece ciertos patrones de comportamiento tanto de los usuarios como de las tendencias de consumo hacia las que nos dirigimos.

El punto de partida para hacer un buen análisis predictivo consiste en planificar qué datos son los que se quiere extraer para obtener la información deseada. Definir correctamente esta información es clave, pues no toda es igual de útil ni relevante. Estos indicadores permitirán construir una buena base de datos que servirá más tarde para procesar la información y tomar decisiones estratégicas.

Dos cualidades que derivan de este análisis son la anticipación y la proactividad. Además, la analítica predictiva ofrece a las empresas la posibilidad de profundizar en el conocimiento de sus clientes. Cuanta mayor capacidad de analizar sus comportamientos tenga, más probabilidades habrá de responder a la demanda de forma rápida y sin perder calidad. Todo esto conlleva una serie de beneficios para el negocio, entre los cuales destacan:

  • Eficiencia en costes
  • Optimización en comunicaciones internas
  • Aumento en la efectividad de la retención de clientes
  • Una mejora de servicio de atención al cliente
  • Mayores tasas de conversión de clientes
  • Predicción del comportamiento de los usuarios para ajustar las ofertas a productos y servicios deseados

¿En qué ámbitos o sectores resulta más útil la analítica predictiva?

Es importante puntualizar que actualmente la mayoría de los sectores pueden hacer uso de esta tecnología. Cuando se comenzó a utilizar, eran las grandes compañías quienes tenían las herramientas adecuadas para ejecutar un análisis predictivo de los comportamientos, hábitos y tendencias de sus clientes. A día de hoy, esa tecnología está prácticamente al alcance de todos, también de los pequeños negocios. Algunos de los sectores más tradicionales de actuación de las Pymes que se pueden beneficiar ya de la analítica predictiva son:

  • Retail: las empresas de este ámbito necesitan saber toda la información posible acerca de los hábitos de consumo de sus clientes y sus demandas exactas. En este sentido es conveniente también tener en cuenta las tendencias, que actuarán como indicativos de cara al futuro.
  • Logística: las compañías logísticas suelen registrar elevados picos de trabajo durante épocas como Black Friday. En este sentido, saber con antelación cuánto aumentará el volumen de los pedidos que tengan que gestionar les permitirá anticipar los recursos necesarios.
  • Electrónica de consumo: este es uno de los sectores que mayores descuentos ofrece durante Black Friday y, en consecuencia, uno de los que más aumento tiene. Si diriges un negocio relacionado con este ámbito, te conviene utilizar la analítica predictiva a la hora de comprar la cantidad de stock que preveas vender. De esta forma evitarás quedarte corto o pasarte en exceso.
  • Moda: los negocios relacionados con el área textil y de moda tienen ante sí el reto de reconvertirse y enfocarse más hacia el canal online, algo para lo que la capacidad de previsión es fundamental.

Con todo esto vemos que la analítica predictiva está más consolidad en el entorno empresarial y que es empleada por múltiples empresas. La inteligencia de negocio está diversificando sus canales, por lo que cada vez son más las opciones de las que disponen las compañías. En este sentido, se evidencia la necesidad de educar culturalmente a los usuarios para cambiar la concepción de inaccesibilidad que todavía predomina. Es decir, es importante que las empresas que se apoyen en este tipo de innovaciones actúen como prescriptoras ante la sociedad.