El Big Data detrás del Black Friday

Olivia Brookhouse    29 noviembre, 2019

A menudo son los productos que parecen salir de la nada los que de repente experimentan mayor volumen en ventas y de los que todo el mundo habla. Desde las “chunky trainer”, un tipo de deportivas que pesan como ladrillos, hasta prendas de vestir diseñadas para parecer una Kardashian. ¿Cómo saben las empresas lo que van a vender y cómo van a hacerlo? Las empresas deben ser capaces de demostrar la demanda futura y, por tanto, el éxito de un producto antes de que este salga al mercado para convencer a las grandes cadenas de distribución. Aquí es donde el Big Data desempeña un papel cada vez más importante, en la predicción de comportamiento de los consumidores. Esto es fundamental, sobre todo para el Black Friday, el día más importante del año, en lo que a consumo se refiere.

¿Qué es el Black Friday?

El primer récord en volumen de ventas del fenómeno Black Friday fue en 1952 en Estados Unidos, Filadelfia, el día siguiente a Acción de Gracias. Desde entonces ha ido evolucionando hasta llegar a convertirse en el día de compras más importante 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. En España, el porcentaje fue de un 55,7%, 26 millones de personas.

Los productos más vendidos en el Black Friday son ropa, cosméticos, joyería, calzado y electrónica. Con el incentivo de conseguir una ganga, el gasto del Black Friday en 2018 fue, de media, £315 en Reino Unido y €210 en España, por persona. Sin embargo, la media de los descuentos en Reino Unido alcanza el 63% frente al 47% de España.

Las marcas han tenido que irse adaptando a medida que los hábitos de consumo han ido cambiando. Con el uso de Internet, el consumidor del siglo XXI es menos leal a marcas específicas y se deja guiar principalmente por el precio. Gracias a la cantidad de información que hay online los consumidores están más equipados que nunca para comparar productos entre cientos de marcas. Plataformas como Amazon y ASOS son capaces de liderar sus respectivos mercados porque muestran muchas marcas que son comparables y tienen distintos precios.

¿Cómo predice el Big Data las tendencias de consumo?

Las estrategias de marketing que se utilizaban hasta ahora incluían el control de las redes sociales o el análisis de encuestas, pero no almacenaban, combinaban u optimizaban estas fuentes de datos conjuntamente. El Big Data y la Inteligencia Artificial permiten a las empresas aprovechar los datos de miles de fuentes y predecir los hábitos de compra futuros con un alto grado de precisión. Se aplican algoritmos para encontrar patrones de comportamiento, para proporcionar información que sirva de base tanto para la toma de decisiones internas como para mejorar la experiencia del cliente. Esto significa que las empresas pueden aprovechar los datos de ventas del Black Friday de otros años para elegir los productos y los tipos de descuento que atraerán a las masas.

El software de Machine Learning se construye dentro de los sistemas de recomendación de las webs que, basándose en los datos de compras anteriores, pueden predecir qué es lo que los clientes querrán y, además, sugerirles otros productos para completar su compra. La toma de decisiones interna ya no se basa en encuestas inexactas de pequeños grupos, sino en el comportamiento humano a tiempo real.

Los métodos que se inventaron antes de la era digital no son lo suficientemente ágiles, precisos o predictivos.

Tim Warner: Pepsico

Es vital que las grandes empresas sean capaces de predecir la popularidad y, por tanto, la rentabilidad de los nuevos productos, ya que las grandes cadenas de distribución les restringen la entrada inmediata de nuevos productos. Para muchos, esto significa decidir las gamas de productos navideños 9 meses antes de que empiece la temporada navideña. Startups como Black Swan están cambiando la forma en que se realizan las investigaciones de mercado ordinarias. Analizan el comportamiento de compra de los consumidores a gran escala para predecir las tendencias de consumo de sus clientes. A diferencia de lo que ocurría antes, las redes sociales permiten la difusión masiva de las tendencias de consumo promovidas tanto por personas influyentes como por celebridades. Algunas de las tendencias más comunes en este momento siguen a los grandes movimientos sociales como el veganismo o la sostenibilidad, y es muy probable que haya un aumento de consumo en los productos relacionados con estos temas durante estas navidades.

Big Data para la publicidad

Pero el Big Data no es sólo vital para proporcionar información de los consumidores a la hora de diseñar las líneas de los productos, además sirve de utilidad para las estrategias de publicidad y de ventas. En LUCA ayudamos a nuestros clientes con el uso de datos anonimizados y agregados para que puedan optimizar sus decisiones estratégicas y ahorrar costes.

Los servicios de Business insights de LUCA ayudan a localizar ubicaciones óptimas para tiendas o espacios publicitarios según sus targets objetivos. LUCA también puede proporcionar información sobre la ubicación del comercio minorista para optimizar la distribución en la tienda y en los expositores y así atraer al consumidor objetivo. Esto es particularmente importante en Navidad, donde muchas tiendas competirán por tener los mejores escaparates, por esto las empresas deben ser capaces de mostrar los productos correctos en cada lugar. Al identificar el comportamiento de las personas en los propios puntos de venta y en torno a ellos, las marcas pueden optimizar sus servicios offline.

Traducido por Elena Selgas Carvajal, leer el post original aquí.

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