Para los retailers ser locales y ofrecer a los clientes exactamente lo que necesitan cuando lo necesitan es la clave del éxito. Con los avances tecnológicos, los clientes ahora esperan ofertas y promociones más personalizadas según sus necesidades. Los negocios se mantienen en el mercado cuando tienen un flujo regular de clientes nuevos y recurrentes. Por lo tanto, los retailers y las empresas, en general, hacen todo lo posible para satisfacer a sus clientes. Además, hacer feliz a un cliente es una de las mejores estrategias comerciales, por lo que losretailers siempre están ideando promociones creativas y ofertas especiales para interactuar con sus clientes.

Este impulso para mantener contentos a los clientes está respaldado por tecnologías emergentes como la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (AA) o Machine Learning (ML), que está abriendo nuevas realidades para el comercio electrónico y los retailers en general. Los retailers están integrando agresivamente estas tecnologías modernas con la esperanza de mejorar la experiencia de sus clientes, aliviar la fricción operativa y mejorar sus resultados.

Hemos visto que la IA y el AA se utilizan para mejorar la orientación de anuncios y las recomendaciones de productos. Ahora vemos que estas tecnologías están siendo utilizadas en el aspecto crucial del precio de los productos y la entrega de promociones y ofertas especiales.

Fuente: Safeway.com

¿Cómo el Machine Learning mejora los precios y las promociones?

El papel del ML en la entrega de promociones y ofertas especiales aparece en ambos lados. ML predice las mejores promociones para cada segmento de clientes al tiempo que garantiza su satisfacción y estas promociones también tienen un impacto positivo general en los resultados del negocio.

Para beneficio de los novatos, el aprendizaje automático o Machine Learning es "enseñar a un sistema informático cómo hacer predicciones precisas cuando se alimenta con datos". Por lo tanto, un modelo de ML cuando está "entrenado" puede reconocer patrones a partir de datos sin ser programado explícitamente. Ahí radica su principal ventaja, cuando un retailer implementa un modelo ML, puede integrarse continuamente con nuevos productos, datos de mercado, determinar tendencias y hacer predicciones precisas sobre la demanda y los precios. Por lo general, el modelo desarrollado por un científico de datos experto permite al retailer  jugar con diferentes estrategias y consideraciones para obtener precios óptimos y ofertas promocionales.

A continuación, se muestran algunas formas específicas en que ML está ayudando a los retailers en el área de promociones y precios de productos:

1. Se utiliza para justificar promociones

Las promociones se justifican solo cuando tienen sentido comercial, es decir, cuando la empresa recupera los descuentos en términos de valor económico, como mayor rotación, mayor adquisición de clientes, lealtad a la marca, etc. Con los algoritmos de ML, los gerentes pueden predecir con mayor precisión:

• El valor de descuento óptimo para un producto.

• El mejor momento para iniciar o finalizar una promoción.

• Los mejores parámetros para la promoción.

• El impacto general de la promoción en el balance comercial.

La palabra clave en esto es la precisión. Cuando los gerentes sin ML intentan responder estas preguntas comerciales al observar datos pasados, los modelos ML aprenden las tendencias del mercado pasadas y presentes, así como otros factores subyacentes para generar recomendaciones más confiables.

2. Ayuda a los retailers a evitar el desperdicio promocional

A menos de que se trate de un programa de fidelización, ofrecer una promoción de un producto a un comprador que no lo necesita parece una mala idea, ¿verdad? Sin embargo, el 52% de los compradores en un estudio de Forrester confirmaron que estaban recibiendo ofertas promocionales semanales o mensuales de productos por los que con gusto hubieran pagado el precio completo. Los modelos basados en IA y ML pueden ayudar a aprovechar estas oportunidades de pérdida mediante el análisis de los datos del comprador y el impacto esperado de la promoción en varios canales.

3. Determina precios óptimos para los productos

En lugar de las rebajas comunes, ML ayuda a determinar el mejor precio para un producto, considerando una gran cantidad de factores; no menos importante, el gasto total, número de transacciones, ganancias, demanda esperada, datos de promociones, demografía y precios de la competencia. Más aún, ML puede impulsar los precios dinámicos, un sistema automatizado donde los precios cambian en tiempo real en respuesta a algunos de estos factores.

4. Brinda herramientas a los gerentes para alcanzar diversos KPIs

Con los modelos de ML, ya sea que el objetivo sea aumentar los ingresos generales a través de una mayor rotación, maximizar las ganancias por unidad o una combinación de objetivos, un sistema de precios habilitado para ML es la mejor opción para eso. El ML se está volviendo más sofisticado, aumentando las capacidades de marketing con datos limpios, desbloqueando las oportunidades de crecimiento con KPIs clave. Dependiendo de las consideraciones, el modelo ML puede predecir el mejor precio por aumento de ingresos, ventas o promoción.

5. Permite la personalización de promociones

Un modelo de ML que estudia el comportamiento de compradores individuales puede recomendar promociones para los compradores con patrones similares. Por ejemplo, el modelo podría sugerir una oferta basada en carrito para incentivar a los compradores a superar algunos umbrales de valor del carrito de compras.

6. Ahorra tiempo y esfuerzo

El modelo de aprendizaje automático analiza el volumen de datos y grandes conjuntos de variables que serían imposibles de administrar para los sistemas tradicionales. Debido a que los modelos de aprendizaje automático están “entrenados”, integran nueva información y predicen con una programación explícita una y otra vez.

7. Reduce riesgos de promociones y mejora los negocios como resultado

Los modelos de ML precisos reducen drásticamente el riesgo que enfrentan los retailers que realizan ofertas promocionales. El algoritmo predice los posibles resultados de la promoción, lo que facilita que el gerente de producto determine qué promoción y precio del producto mejorarán el balance comercial. Con el modelo implementado, el retailer puede ejecutar un análisis hipotético de ingresos y ganancias para diferentes escenarios antes de embarcarse en una promoción de ventas.

Comienza a aprovechar tus datos para impulsar el impacto comercial

Con la ayuda de la ciencia de datos y el aprendizaje automático, puedes aprovechar las tendencias del mercado pasadas y presentes, así como otros factores para generar recomendaciones más confiables. Los datos pueden ayudar a determinar el mejor precio para un producto, aumentar los ingresos generales a través de una mayor facturación y ayudarlo a maximizar las ganancias por unidad. Al tiempo que garantiza la satisfacción del cliente, puede deshacerse del desperdicio promocional y crear un impacto positivo general en el negocio. Más datos significa más información, es posible que también desees comenzar con la modernización de datos en tu organización para aprovechar al máximo los datos de tus clientes.

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