Los datos, la analítica y la inteligencia empresarial están revolucionando el mundo del comercio minorista. Un ejemplo claro es el análisis del carrito de compra, una técnica de minería de datos que descubre patrones de compra en el comercio minorista. Los resultados de este análisis sirven para que las acciones de los equipos de Marketing y ventas sean más eficaces a la hora de mejorar la retención de clientes y la rentabilidad.
El análisis del carrito de compra identifica las relaciones entre un gran número de productos adquiridos por distintos consumidores, basándose en la teoría de que «si compra un determinado conjunto de artículos, es más (o menos) probable que compre otro conjunto de productos«. Por ejemplo, la persona que compra un pantalón de gimnasia puede querer la camiseta a juego y es probable que el cliente de un restaurante de comida rápida asocie el bocadillo con un refresco.
Veamos las ventajas del análisis del carrito de compra y cómo este estudio puede ayudar a las empresas a mejorar la retención de clientes.
Los minoristas de hoy deben centrarse necesariamente en el cliente si quieren ser competitivos a largo plazo. A este respecto, el análisis de la cesta de la compra viene al rescate, ya que permite realizar cálculos estadísticos de afinidad entre productos. Esto permite ofrecer a los clientes lo que quieren, cuando quieren y en las condiciones que quieren.
En concreto, esta técnica de análisis de datos ofrece la posibilidad de:
El análisis de la cesta de la compra también desempeña un papel fundamental en la fidelización de los clientes. Gracias a esta técnica de análisis, se pueden personalizar las sugerencias y promociones en función de las compras ya realizadas por el cliente. A continuación, el minorista puede utilizar la información generada por los datos para emprender acciones que generen cinco beneficios clave de la retención de clientes:
En la omnicanalidad, de hecho, cada punto de contacto puede requerir acciones diferentes: los clientes de la tienda física pueden comprar, gastar y pagar de forma distinta a los que hacen sus pedidos a través de la aplicación móvil. El análisis de la cesta de la compra saca a la luz estas especificidades.
Para aplicar correctamente el análisis de la cesta de la compra, hay que partir del conjunto de datos de las transacciones. Cada transacción incluye un grupo de productos comprados juntos (itemset): el software analiza las compras para identificar cualquier regla de asociación.
Las métricas pueden personalizarse en función de las necesidades y los objetivos del minorista, pero en cualquier caso es necesario establecer firmemente las configuraciones y aplicar una herramienta eficaz de inteligencia empresarial, a ser posible de autoservicio, que devuelva los resultados del análisis en informes con tablas y gráficos accesibles y comprensibles.
Pero es sobre todo la capacidad de aislar los datos más significativos, definir las métricas pertinentes y las reglas de análisis lo que garantiza el éxito del Análisis de la Cesta de Mercado. Si conocer y comprender al cliente es la base sobre la que construir la retención, es igualmente importante formar una cultura interna de datos, analítica y centrada en el cliente para garantizar que ese conocimiento se aplique eficazmente en estrategias generadoras de beneficios.
Puedes consultar otros blogs de interés sobre temas similares:
Machine learning: qué es y para qué sirve.
Diferencia entre minería de datos y big data