Tendencias de consumo y machine learning: evolución y uso de esta tecnología.

Tendencias de consumo y machine learning

Analizando y utilizando de forma constructiva las tendencias de consumo y machine learning las empresas podrán adaptarse a la evolución de las nuevas tecnologías y a los cambios en los gustos y las necesidades de los consumidores.

Descubrir, conocer y analizar los nuevos hábitos de consumo de los consumidores es la mejor forma de acercarse y adaptarse a ellos. 

Como ya te contábamos en anteriores post, el machine learning es una respuesta tecnológica que pretende aprender y evolucionar sin la necesidad de la intervención humana.

El aprendizaje automático recibe y procesa datos de manera continua para identificar que procesos están bien y mal y adaptarse a los usuarios.

En el caso de las tendencias de consumo y machine learning. El aprendizaje automático es la tecnología que ha permitido el nacimiento y la evolución de diferentes procesos: administrativos, atención al cliente, gestión de inventarios, sistemas de cobro y promoción de productos.

Los hábitos de consumo son un conjunto de patrones que explican qué, cómo, cuándo y porqué las personas compran o consumen productos y servicios específicos. Estos factores son clave en el mundo de marketing. Gracias a su análisis se pueden elaborar estrategias comerciales que detecten los mejores canales de ventas, las cantidades de comercialización y los momentos adecuados para realizar determinadas acciones.

Las marcas están muy interesadas en conocer los hábitos de consumo de sus clientes y el machine learning permite conocer las tendencias de consumo y los cambios de los patrones de los consumidores. Esta práctica empezó en el sector del ecommerce y cada vez son más las empresas que apuestan por su implementación.

Conocer al comprador es clave para vender. Las estrategias y las herramientas de marketing se esfuerzan en obtener y procesar datos sobre los consumidores con tecnologías como el aprendizaje automático.

Los consumidores basan sus compras en tres factores: facilidad, utilidad y simplicidad. Según el informe “La búsqueda de conveniencia”. Estos factores influyen en la construcción de los hábitos de consumo y las decisiones de compra.

Los diferentes públicos buscan obtener experiencias de compra personalizadas, antes, durante y después de la compra.  Para ello se necesitan diferentes canales de comunicación que permitan controlar el proceso completo.

El machine learning como impulsor de las ventas

El machine learning puede segmentar a los usuarios según sus procesos de compra y sus hábitos de consumo. Lo hace a través de factores como el contexto socioeconómico y el historial de productos buscados por internet. Analizando este comportamiento puede descubrir patrones de compra con el fin de personalizar y perfeccionar los procesos de compra-venta.

La tecnología de aprendizaje automático predice cuándo los clientes están dispuestos a pagar determinados precios por productos concretos basados en sus hábitos de consumo.  Este algoritmo permite diseñar promociones y fijar precios. Teniendo en cuenta el historial de compras de los clientes y conociendo su opinión a través de redes sociales, aplicaciones móviles y emails.

El machine learning permite optimizar el espacio de venta de las tiendas físicas analizando las rutas que los consumidores realizan en los comercios. Conociendo estos datos el algoritmo es capaz de proponer una organización mejor de los espacios y una distribución de los productos pensada para mejorar la experiencia del cliente y potenciar las ventas.

En anteriores post te hablábamos de cómo los chatbots estaban conquistando los servicios de atención al cliente. Estos programas informáticos están soportados por sistemas de inteligencia artificial que utilizanmachine learning para facilitar la comunicación entre la marca y los usuarios. Esto hace que crezca el índice de usuarios satisfechos y las personas se conviertan en seguidores fieles.

La aplicación de estrategias basadas en la tecnología machine learning no solo ayuda a incrementar las ventas. Sino que también aumenta la productividad y reduce los errores humanos y los costes. Los análisis de datos que realizan estos algoritmos ayudan a optimizar los procesos y a evolucionar al ritmo de los hábitos de consumo de los compradores.

El avance de la tecnología, hará que la implementación de los sistemas de aprendizaje automático se convierta en algo fundamental para la toma de decisiones y la evolución en el mercado competitivo.

About Alba Rodríguez

Leave a Reply