El valor predictivo de la analítica para conseguir más ventas

¿Por qué usar el análisis predictivo en tu negocio?

El análisis predictivo te permite vender más. Y es lo que convierte a esta técnica de datos en el arma más ventajosa que puedes utilizar hoy en día en tu negocio.

Las técnicas de análisis predictivo se valen de datos obtenidos por herramientas muy precisas para detectar tendencias y patrones de comportamiento en el mercado, tanto por parte de tu competencia como por los propios consumidores. Esto significa que podrás prever tanto picos de demanda como posibles colapsos en la cadena productiva e, incluso, cambios en los precios de los productos de tu catálogo. Y aquí, precisamente, es donde se halla una de las principales aplicaciones de este análisis predictivo: configurar una estrategia de precios dinámicos muy ajustada a tus necesidades que te permita vender más y mejor.

Actualmente, según una encuesta publicada por IT User, el 79% de las compañías ya utiliza herramientas de análisis de datos para extraer información sobre el mercado y aplicarla a sus estrategias de negocio. De todas sus ventajas, destacan un mejor conocimiento de los consumidores, el ahorro alcanzado en la parte operativa y logística y el incremento de ventas totales. Y es que más del 40% reconocía que el uso que dan a estos datos se centra en la parte de ventas y marketing.

4 ejemplos de análisis predictivo aplicado para vender más

El análisis predictivo se utiliza en múltiples sectores como las apuestas, la salud y la evaluación de riesgos en seguros y finanzas. La recolección y análisis de grandes conjuntos de datos reducen en gran medida la incertidumbre por la aplicación de nuevas estrategias.

De entre todos los usos que se le pueden dar al análisis predictivo, hay cuatro ejemplos que puedes aplicar para vender más en tu negocio.

1. Simulación de estrategias de precios. Reactev es pionero en ofrecer un simulador de estrategia de precios que utiliza el análisis predictivo para comprobar la viabilidad de la estrategia y valorar los posibles beneficios obtenidos. Esta es una herramienta clave, imprescindible, para conocer de antemano cuál va a ser el efecto y las consecuencias de poner en marcha una nueva estrategia. Recuerda, ante todo, hacer test A/B que, además, te procuren vías de comparativa entre ellas.
2. Optimización de promociones. Junto a la simulación de estrategias de precios integrales, los software que utilizan análisis predictivo también te ayudan a conocer la viabilidad de los descuentos, tanto por la probabilidad de ventas conseguidas como por los beneficios que te reporte el precio marcado. Con herramientas de optimización de promociones podrás conocer cuál es el mejor descuento para alcanzar el equilibrio entre el máximo de ventas y los precios que te aseguren las ganancias suficientes.
3. Mejorar tu gestión de stock. Cada temporada varían la demanda de productos y el precio que los usuarios están dispuestos a pagar por ellos. Analizar el número de referencias vendidas y el comportamiento de los consumidores te permitirá trasladar esta realidad a tu almacén y evitar roturas de stock, así como cúmulos de almacén que solo te hagan incurrir en gasto. Gracias al análisis predictivo podrás aprovechar al máximo la capacidad de venta en cada temporada.
4. Segmentación de usuarios. La vinculación entre las técnicas de big data y el análisis predictivo es total. De ahí que cuanto más puedas saber sobre tus usuarios, mejor ratio de ventas alcanzarás. ¿Cómo? Mediante la oferta de productos relacionados con mayor probabilidad de ser adquiridos según sus compras anteriores o permitiéndote ofrecer descuentos especiales a grupos de consumidores con características comunes que también mantengan los márgenes para tu negocio.