Vivimos en un mundo cambiante en el que resulta difícil estar al tanto de todo y ser relevantes para nuestros clientes, que cada vez están más saturados. Llegar hasta ellos y entablar una relación duradera es cada vez más difícil y mandarles el mensaje correcto en el momento preciso de su ciclo de compra parece, cada vez más, como matar moscas a cañonazos.

¡BIG DATA AL RESCATE!

BIG DATA MARKETING Y VENTAS Los consumidores dejan una ingente cantidad de información sobre quiénes son, sus intereses, sus relaciones y sus comportamientos de compra… Esto nos permite hacernos una idea de lo más precisa sobre ellos, cómo contactarles de una manera más personalizada y cómo hacer que nuestros mensajes y productos les calen. Pero todos esos datos que podemos recolectar no sirven de nada si no los organizamos, analizamos y visualizamos correctamente. Ahí es donde entra el Big Data: con él, no solamente sabremos qué información recolectar en un mundo donde hay sobreabundancia de la misma. Además, con la selección de herramientas adecuada, estructuraremos esa información de forma que resulte relevante para nuestro negocio y nos sea útil para tomar decisiones que den en la diana.

SEGMENTACIÓN MÁS PRECISA

BIG DATA MARKETING Y VENTAS Podemos recopilar datos del consumidor en diversas plataformas y cruzarlos para conocer más sobre sus intereses y comportamientos. Esta segmentación nos permite afinar muchísimo nuestras acciones. Por ejemplo, imaginemos que tenemos una tienda de ropa infantil: ahora, cruzando nuestros datos con los de otras plataformas como las redes sociales, podemos vender una gama de ropa basada en la moda rock en base a una segmentación de “mamás de niños de x edad que siguen a x grupo de música”. Desde luego, las posibilidades de que se venda serán mayores (y más eficientes, por no hablar de que arriesgamos menos a que nos marquen como spam) que si se lo ofrecemos a “todas las mamás de niños de x edad”.

PERSONALIZACIÓN AUTOMATIZADA

BIG DATA MARKETING Y VENTAS Aprovechando la segmentación más precisa, podemos personalizar nuestros mensajes y ofertas de una forma automática sin necesidad de ir cliente por cliente. De esta forma, en nuestra tienda podemos configurar una única campaña para todas las “mamás de niños de x edad que siguen a x grupo de música” y que, automáticamente, muestre el nombre de la persona a la que nos dirigimos y el producto más afinado con la talla y el sexo del bebé, el grupo que más le pueda gustar, los productos que ha comprado previamente…

ACOMPAÑAMIENTO DEL CLIENTE

BIG DATA MARKETING Y VENTAS En base a los datos recogidos, podemos acompañar al cliente en su ciclo de compra y ofrecerle el contenido/producto que le resulta más relevante a cada momento sin tener que hacer un seguimiento uno a uno. Siguiendo con el ejemplo de una tienda de moda infantil, podemos hacer una primera segmentación de nuestros clientes para mujeres que acaban de saber que van a tener un hijo ofreciéndole contenidos relevantes sobre cada etapa de su maternidad para fidelizarla, lo que nos permitirá recopilar más datos sobre ella y la predispondrá a nuestro favor cuando le ofrezcamos productos personalizados basados en dichos datos.

LOCALIZACIÓN DE NUEVAS OPORTUNIDADES DE VENTA

BIG DATA MARKETING Y VENTAS Con tantísima información, es fácil que se nos pase algo por alto. Unos datos bien organizados, sin embargo, muchas veces nos permiten detectar filones en los lugares más inesperados. Por ejemplo, solteros sin hijos que, sin embargo, se sienten obligados a hacer un regalo a sus amigos con hijos… Si detectamos su necesidad y sus conexiones, podemos darles la idea adecuada en el momento más necesario.

AYUDA EN LA TOMA DE DECISIONES

Técnicas como el análisis de sentimientos nos permiten anticiparnos a las tendencias, detectar fallos casi a tiempo real que pueden parar una crisis de marca antes casi de que comience…Todo esto nos permite tener una reacción rápida a los cambios en el entorno, las crisis de marca… Por ejemplo, monitorizando los comentarios en redes sociales sobre nuestro producto podemos detectar imprevistos, como por ejemplo varios clientes que se quejan del sistema de tallaje. Cruzando datos con lo que han comprado, el Big Data nos podría llevar a encontrar que la ropa de cierto proveedor viene mal tallada. Así, podemos reaccionar y ponerle remedio antes de que se generalice la idea de que nunca acertamos con las tallas.

AUTOMATIZACIÓN DE OTROS PROCESOS

Muchas de las tecnologías de Big Data & Analytics nos permiten automatizar procesos de ventas y comerciales como el uso de chatbots para responder a las preguntas de los clientes. También nos permiten la automatización de informes, de avisos de irregularidades…

PLANIFICACIÓN Y PREDICCIÓN

Cuanto más datos más precisos, menos probable es fallar al hacer planes, por no hablar de que podemos medir los riesgos de forma más eficaz.

MEJOR INTEGRACIÓN ENTRE DEPARTAMENTOS

El Big Data nos permite tener datos de todos los departamentos, organizados para sacarles el máximo valor con la mayor eficiencia, lo que agilizará procesos y nos permitirá una mejor coordinación, además de saber el valor real de cada departamento para captar y convertir clientes.

CONCLUSIÓN

El uso de soluciones de Big Data aplicadas a nuestros departamentos de marketing y ventas nos permite dar en la diana con mensajes y ofertas adecuadas en los momentos del ciclo de vida del consumidor más oportunos. Además, nos permite optimizar la integración de departamentos y tomar decisiones más rápidas y acertadas.

MÁSTER EXPERTO EN BIG DATA & ANALYTICS

Gracias al Master en Big Data Analytics 100% Online tendrás amplios conocimientos sobre las herramientas y técnicas analíticas necesarias para la modelización de los principales retos de negocio, con el fin de mejorar la toma de decisiones a través de los datos y el conocimiento.

Aun con todos los cambios que nos ha traído la era digital, algunos conceptos clásicos del marketing, como las cuatro p’s (producto, precio, promoción y distribución), siguen vigentes. No obstante, el Big Data ha cambiado dichos conceptos y los potencia a un nuevo nivel que McCarthy, quien los formuló allá a mediados del siglo pasado, ni siquiera habría podido imaginar.

PRODUCTO

BIG DATA Y LAS 4P DEL MARKETING. Entendiendo este no solo como algo físico o como un paquete de servicios, el producto ya no es necesariamente algo que se produce de forma masiva para las masas. Puede ser algo digital, un servicio o producto físico personalizable… Gracias al Big Data, podemos fabricar y ofrecer al consumidor productos que prácticamente parecen hechos a su medida. Podemos sugerirle, en base a sus gustos o a su comportamiento previo, aquello en nuestro catálogo que más se ajuste a sus necesidades, intereses y deseos. Incluso, si nuestra oferta no se ajusta al 100% y nos interesa captarle, podemos mostrarle de forma automática algo que todavía no se ha producido con una recreación de lo que podría interesarle comprar. Luego, solo tendríamos que producirlo después de que se haya efectuado la compra. Así, también ahorramos el coste que supondría hacer varias versiones en tiradas grandes de cosas que puede que no se vendan. También se nos presenta la oportunidad de adelantarnos a las necesidades y deseos del cliente basándonos en modelos predictivos a partir de los datos que tenemos de él. De este modo, podemos presentar a nuestro consumidor potencial ofertas de cosas que sabemos que necesita incluso antes que él sepa que las necesita. O adaptar nuestra oferta en función de la etapa del ciclo de vida en que se encuentre.

DISTRIBUCIÓN

BIG DATA Y LAS 4P DEL MARKETING. Con las posibilidades expandidas de distribución actuales, pudiendo comprarse casi cualquier cosa online, el Big Data se hace imprescindible. Con él, podemos presentarle al cliente el escaparate más atractivo cuando visite nuestro establecimiento online gracias a los datos que tenemos de su comportamiento previo o del de otras personas similares, si es su primera interacción. Así, cada persona se encontrará en cada página de nuestra web con los productos que potencialmente le gustarán más, en los colores y opciones de personalización que potencialmente le incitarán a la compra. También podemos simular una experiencia de compra lo más real posible. Así, por ejemplo, puede ver cómo le quedaría la ropa sin salir de casa, recibir sugerencias de un chatbot “vendedor” que le hará una simulación de cómo quedarían una serie de cosméticos en su rostro y cuáles serían más favorecedores según su tipo de piel… Y, por supuesto, podemos ofrecerle otros productos similares o complementarios relevantes para él en una venta cruzada que harán aumentar su ticket medio.

PRECIO

BIG DATA Y LAS 4P DEL MARKETING. Antes, los criterios para elegir el precio de un producto se basaban en su coste, el precio que había puesto la competencia y el valor que creíamos que tenía para el cliente, la cantidad de stock acumulado… Hoy en día, podemos ir más allá y adaptar nuestra estrategia a tiempo real y persona a persona en función de variables como el día de la semana, si hay algún evento especial o incluso en función del propio cliente. De este modo, si ha mostrado interés por volar a un determinado destino, la próxima vez que visite nuestro buscador podemos deducir que va a comprarlo y subir el precio. O, si no lo visita, podemos destacarlo en nuestra home con una oferta. También, si por su comportamiento sabemos que un cliente está más predispuesto a comprar libros a más de 20€, podemos ponerle la última novedad a ese precio. Mientras, a otro consumidor que solo lee libros de menos de 15€ se la podemos ofrecer a ese precio. Además, si queremos basarnos en los precios de la competencia y esta está compuesta por un sinfín de minoristas, cada uno con distintos rangos, tenemos herramientas que nos sugieren el precio más efectivo para nuestra categoría. Por ejemplo, Amazon proporciona a sus autores indies una que les sugiere el mejor precio basado en el género, la longitud y la competencia de sus libros.

PROMOCIÓN

BIG DATA Y LAS 4P DEL MARKETING. Las opciones de promoción o demasiado masivas (y demasiado costosas) o demasiado minoritarias o de nicho (muy limitadas) han dado paso, gracias al Big Data, a promociones personalizadas. Ahora, podemos alcanzar al consumidor apropiado en el momento más propicio y en el lugar correcto con la promoción idónea debido a los datos que hemos recogido sobre él. Con opciones de segmentación tan variadas y herramientas como el remarketing, alcanzar a cada cliente individual con una oferta relevante para él a un coste razonable ya es una realidad. Además de estas promociones más personalizadas, también podemos detectar si nuestro cliente es lo bastante influyente, o quiénes le influyen, así como otras cosas más sutiles como el tono con el que debemos dirigirnos a él para generar mayor impacto…

CONCLUSIÓN

BIG DATA Y LAS 4P DEL MARKETING. El Big Data nos proporciona herramientas interesantísimas para afinar al máximo cuando implementamos nuestras cuatro p’s, permitiendo que las ajustemos casi a la medida de cada cliente individual. Debemos adaptar nuestros planes de marketing a esta nueva realidad y tenerla en cuenta desde el mismo momento del planteamiento de las p’s.

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Análisis predictivo en marketing y ventas, basado en modelos de machine learning y en algoritmos, es de gran utilidad en diversos sectores, pero sobre todo en el marketing y las ventas. En este artículo, se detallan algunas de las aplicaciones del análisis predictivo más frecuentes en esas ramas.

SEGMENTACIÓN DE CLIENTES Y PERSONALIZACIÓN DE LA OFERTA

El Análisis predicitivo en marketing y ventas nos permite anticipar qué ofertas serán más efectivas en función del tipo de consumidor. Esto permite la máxima personalización, ya que no nos limitamos a datos cualitativos fáciles de obtener (ingresos, franja de edad, sexo...), sino que añadimos datos sobre sus intereses, gustos y comportamientos de compra previos.

Al realizar una segmentación tan profunda, podemos predecir comportamientos y actitudes futuros en función de los pasados y de los de otros clientes similares, lo que nos permitirá optimizar la oferta y anticiparnos a sus deseos.

OPTIMIZACIÓN DE RECURSOS EN EL FUNNEL DE VENTAS

Gracias al Análisis predicitivo en marketing y ventas podemos detectar el riesgo de que el cliente abandone su relación comercial con nosotros o el potencial que tiene de gastar más en nuestro negocio o de avanzar en el funnel de ventas. Y, lo que es más importante, cuántos recursos serían necesarios para evitar dicha “fuga” o conseguir que aumente sus gastos o convierta. 

Si el retorno de la inversión en dichos recursos no compensa, podemos ahorrarnos el esfuerzo y "atacar" a clientes menos propensos a marcharse… o más propensos a gastar más y convertir. O a los que cueste menos dinero/tiempo retener, convertir o fidelizar.

En definitiva, el análisis predictivo nos permite separar los clientes potencialmente rentables de los que no lo serán, dedicando los esfuerzos a los primeros y evitando malgastar recursos innecesariamente.

CROSS SELLING Y UP SELLING

En función de comportamientos de compra actuales, podemos predecir qué otros productos le interesarán al cliente o el potencial que tiene de comprar una categoría superior y más rentable para nosotros, añadir más productos al carro de la compra… Además, podremos hacerle la sugerencia en el momento justo para lograr más impacto.

MEJORA DEL MARKETING MIX PERSONALIZADO

La analítica predictiva es capaz de identificar, para cada tipo de cliente, las combinaciones más efectivas de productos, precios, material promocional, canales de comunicación, timing... De esta forma, nos ayuda a coordinar mejor todas las acciones de marketing a nivel global

PUBLICIDAD PREDICTIVA O NATIVE ADS

Gracias al análisis predictivo, podemos saber a qué clientes “atacar” y elegir el mejor anuncio basándonos en la probabilidad de que el cliente haga clic y en el ROI esperado por cada clic. 

CONOCER LOS CAMBIOS EN EL ESTILO DE VIDA DEL CLIENTE

A veces, los algoritmos saben que la vida del cliente va a cambiar… ¡incluso antes que el cliente! Me refiero a cambios tan cruciales como, por ejemplo, matrimonios, movilidad laboral, si van a tener un bebé…

ANTICIPAR TENDENCIAS

Con el análisis predictivo, podemos anticiparnos a las tendencias futuras y diseñar productos ad hoc para reaccionar a ellas antes que nadie, lo que nos colocará en una posición ventajosa frente a la competencia y nos pondrá en el top of mind de los consumidores.

CONCLUSIONES

El uso de algoritmos de análisis predictivo permite aprovechar más los recursos del departamento de marketing y tener un mejor conocimiento del cliente y del mercado. Por ello, es importante formarse con los mejores, para conocer todas las herramientas que podemos utilizar para realizar este tipo de análisis.

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Ya hemos visto cómo los partidos políticos aprovechan el Big Data para determinar el voto útil, para alcanzar nuevos votantes o movilizar a los suyos y muchos otros usos potenciales de la unión de Big Data y Política. Hoy, vamos a hablar de otro uso clave: el aprovechamiento del Big Data para lanzar el mensaje político adecuado, en el momento adecuado y al público adecuado.

EL CONTENIDO ES EL REY

Hoy en día, no solo las empresas deben ofrecer a sus clientes contenido de calidad, útil, personalizado, multidispositivo y fácilmente compartible en muchos canales. Los partidos políticos también deben hacerlo. Como ya se dijo en el artículo anterior,  se tiene la dificultad añadida de tener que dirigir esos contenidos de forma personalizada a los potenciales votantes en función de sus intereses. Es decir, en vez de lanzar un único contenido global, hay que generar múltiples contenidos adaptados a infinidad de audiencias

En este contexto, el Big Data abre una oportunidad para comprender al votante objetivo y ayudar a diseñar contenido adaptado a sus intereses pero sin perder la alineación con la ideología del partido. Quizás, añadiendo un poco de automatización, permitirá un alto nivel de personalización sin requerir grandes esfuerzos. Y, si a eso se le añade una capa de análisis de sentimientos para conocer las reacciones a los mensajes a tiempo real, los partidos consiguen un gran arma comunicativa.

Por otro lado, dado que en política se tocan temas muy complejos, los propios datos y la visualización de los mismos pueden convertirse en material de apoyo para complementar su narrativa, transmitiendo los mensajes con mayor claridad, eficiencia y atractivo.

DETECTAR TENDENCIAS

Mucho se ha hablado de cómo el Big Data ayuda también a detectar y predecir tendencias. Esto facilita calendarizar los mensajes de forma en que se lancen en los momentos donde puedan calar más. Además, permite anticipar conversaciones y convertir a los partidos políticos en pioneros de las mismas, de forma que, al estar en ellas desde el principio, puedan dirigirlas hacia su propio terreno.

Estar al tanto de las tendencias implica además saber si se están centrando en los mensajes con más potencial o si deberían virar el discurso hacia otras temáticas de interés… O si, simplemente, en un mundo donde la actualidad pasa tan rápido, están quedándose atrás y tienen que tirar de artillería para cobrar protagonismo. Una artillería a la que el Big Data puede dar mucha más potencia de fuego…

También, asociando análisis de sentimientos a tendencias emergentes, podrían decidir cómo posicionarse respecto a esos temas para destacar entre el discurso predominante, por ejemplo.

ELEGIR LAS PALABRAS PARA CADA TEMA

A veces, aun sin darnos cuenta, las palabras que usamos tienen connotaciones que pueden cambiar por completo nuestro mensaje. Con el Big Data, podemos hacer escaneos rápidos que nos permitan saber qué palabras son las que más casan con nuestro mensaje. Gracias a esto, nos basamos no en su significado oficial de la RAE, sino en cómo se utilizan en la vida cotidiana y las connotaciones ocultas que tienen.

Un ejemplo de lo más ilustrativo es el que me encontré al hacer un escaneo de la temática de la inmigración en twitter. Si nos fijamos en la imagen de la izquierda, tomada de una muestra mediana de palabras asociadas a “inmigración”, vemos que por lo general tiene tintes positivos e inclusivos. La nube de palabras que tomé a la vez con la misma muestra, asociada a “inmigrantes”, por el contrario, se deriva de un discurso más negativo, en el que el emisor habla de un colectivo amenazador.

Quizás en esta temática los resultados son bastante intuitivos y en general los partidos políticos usan una palabra u otra sin necesitar hacer un escaneo. No obstante, hay muchas otras temáticas mucho más sutiles donde la elección de las palabras puede significar (o no) reforzar el convencimiento de los votantes, o que estos se sientan más cercanos. Cruzando esta información con los mensajes que están lanzando, los partidos sabrán si están acertando en la elección de palabras.

ELIGIENDO LOS MEJORES MENSAJES PARA PUBLICAR

Esta es una de las cosas que más fácilmente se pueden hacer con Big Data y redes sociales. Los mapas de calor nos indican el momento del día en que más visibilidad tendrá una publicación y en que más interacciones potenciales obtendrá. Es de esperar que cada temática tenga sus propias "mejores horas" para causar impacto, así que decidir cuándo lanzar cada mensaje puede ser difícil de saber sin esta técnica. Con ella, por el contrario, en función de sus propios votantes o de los públicos a los que quieran alcanzar, los partidos políticos podrán tener claro a qué hora del día es mejor lanzar una idea.

Esto no solo se aplica a las redes sociales, sino también a las mejores horas para mandar campañas publicitarias, mails masivos, sms o whatsapps masivos o, incluso, a qué horas deberían hacer puerta a puerta o ponerse a repartir propaganda en un lugar concreto. Todo lo que necesitan para hacer estas campañas de forma eficiente son datos, que probablemente ya tienen, aunque sin procesar, y un buen equipo de científicos de datos que los haga entendibles.

DANDO UNA IMAGEN DE COHERENCIA

Por supuesto, el uso del Big Data permite al partido saber si todos y cada uno de sus candidatos en las diversas sedes están siendo coherentes en el discurso político oficial, eligiendo las palabras adecuadas y el mensaje aprobado por la central. Incluso, antes de que salga un tema polémico o de fichar a algún nuevo rostro, podrían hacer un escaneo del histórico de comunicaciones. Así, si uno de sus representantes hubiera dicho alguna barbaridad que fuera contra las directrices del partido, podrían borrarla o, al menos, prepararse para minimizar el daño cuando los periodistas, que sí hacen buen uso del Big Data, tiraran de hemeroteca o hicieran su propio escaneo de las redes sociales del candidato.

CONCLUSIÓN

Big Data y Política forman un buen tándem, aunque en nuestro país de momento apenas han comenzado a tantearse mutuamente. No obstante, queda claro que los partidos que más esfuerzos pongan en el área serán los que partirán con mayores ventajas en este juego. Y que, de aquí a unos años, el panorama político estará modelado por campañas basadas en el Big Data. Será interesante verlo, ¿no os parece?

MÁSTER EXPERTO BIG DATA ANALYTICS

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Tener una buena estrategia de precios es necesario para conseguir maximizar los ingresos y hacer más rentable nuestro negocio. Como ya se dijo en el artículo Big Data y las 4 P's del marketing, usando diversas técnicas de Big Data podemos tomar decisiones más efectivas con respecto a nuestra política de precios, llegando incluso a poder fijar uno diferente para cada consumidor. El Big Data y Estrategia de Precios es la combinación perfecta para optimizar tu estrategia de precios.

PREDICCIÓN DE VARIACIONES DE PRECIO, DEMANDA Y GASTO

Usando modelados predictivos que determinen las futuras variaciones de precios y de los umbrales de nuestros consumidores, podremos maximizar las ventas y decidir cuáles son los precios óptimos y cuándo es el mejor momento para realizar un descuento. El Big Data y Estrategia de Precios se muestran como el perfecto aliado.

También podremos hacer una estimación de posibles niveles de demanda como proyección para los próximos meses más allá de las clásicas y obvias, como el aumento de reservas de hoteles en periodos vacacionales. Usando el Big Data, podemos detectar factores atípicos que influyen en nuestras ventas y añadir esas variables mucho más sutiles en el análisis. Por ejemplo, podemos asociar la predicción del tiempo que hará en dos semanas a las estimaciones de demanda de actividades de ocio o los posibles resultados del fútbol a la demanda de comida a domicilio. Una vez tengamos esas estimaciones de demanda, ajustaremos el precio en función de lo necesario que será darle un empujón a las ventas.

AJUSTE DE PRECIOS AUTOMÁTICO EN FUNCIÓN DE LA COMPETENCIA

Para una empresa que ofrece múltiples productos con gran variabilidad de precios, y que busca diferenciarse de la competencia precisamente por precio, algo tan sencillo como una herramienta de webscrapping combinado con un buen análisis de datos y una serie de reglas automáticas puede ayudarnos a fijar el mejor a cada momento sin tener que estar constantemente pendientes de cada movimiento de nuestros competidores. Big Data y Estrategia de Precios puede ayudarte a definir las estructuras de variabilidad de precios

PRECIOS POR CANAL

Con el Big Data podemos clasificar cada canal de demanda en función de su ganancia neta, además de la segmentación de los clientes que nos traen y su verdadero valor. Podemos realizar así una comparativa entre los canales que nos permita precisar qué precio es el óptimo para cada uno. Por ejemplo, si vendemos un producto y sabemos que los clientes de una plataforma están dispuestos a pagar más por el mismo ítem que los de otra plataforma, podemos poner precios diferentes en cada una.

También podemos descubrir qué días de la semana nos llegan más clientes en cada uno de los sitios donde tenemos nuestra oferta. Esto es importante, por ejemplo, cuando dichos canales cobran grandes comisiones. Jugando con el Big Data y los precios, los días en los que la demanda supera nuestra oferta (por ejemplo: los restaurantes durante las Navidades), podemos restringir las ventas o subir mucho los precios en los canales que nos dan menos beneficios para redirigir al consumidor a canales más directos (precios más caros o reservas limitadas en plataformas de comida a domicilio ajenas frente a las plataformas propias).

PRECIO POR CLIENTE

El Big Data nos permite analizar el verdadero valor de cada cliente. Es decir, no solo lo que se gasta, sino si después recomienda o no, o si son clientes exigentes que ponen pegas a todo y generan costes adicionales, o si son clientes que tienden a cancelar sus reservas en el último momento, por poner varios ejemplos. Así, si tras el análisis detectamos que los clientes que vienen de una plataforma de alto coste (y por tanto menos beneficio) tienden a influir y a recomendar nuestro servicio, consiguiéndonos orgánicamente más clientes, podemos potenciar esa plataforma frente a las otras aunque un análisis económico más tradicional nos incite a lo contrario.

También podemos fijarnos en el comportamiento del cliente y hacer predicciones sobre su futuro comportamiento de compra. De este modo, si visita varias veces la ficha de un producto sin decidirse a comprarlo pero por su histórico de compra sabemos que suele reaccionar positivamente a las ofertas, podemos hacerle una personalizada de forma automática. También podemos basarnos en ese historial para saber qué umbrales de precios tiene, ajustándolo a los mismos. Pero cuidado, eso último puede ser un arma de doble filo en caso de que elijamos cobrarle más que al cliente medio, porque si borra cookies o accede desde otra cuenta puede darse cuenta de que le estamos inflando los precios y sentirse estafado.

PRECIO DIFERENTE POR "CESTA DE LA COMPRA"

Un buen análisis puede decirnos qué productos son frecuentemente comprados juntos, lo que podría permitirnos definir los precios de los productos “acompañantes” a tiempo real en función de lo que haya ya en el carrito. Big Data y Estrategia de Precios puede ayudarte a definir la estructura correcta y segmentar por diferente tipo de clientes

UN SINFÍN DE POSIBILIDADES

Aunque los usos antes mencionados son los más comunes, en función de los datos de los que dispongamos podremos hacer un sinfín de cosas para definir la mejor estrategia de precios gracias al Big Data. A veces, los límites están en hasta dónde llega nuestra creatividad a la hora de explotar esos datos. Lo que está claro es que ayudarnos de herramientas de Big Data para definir nuestros precios maximizará el beneficio.

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