Hiperpersonalización y pricing: claves tecnológicas en el retail actual
La tecnología ha revolucionado la forma en que las empresas minoristas abordan sus estrategias comerciales, especialmente en temporadas clave como el regreso a clases. Con el advenimiento de la Inteligencia Artificial (IA), el Machine Learning (ML) y la analítica avanzada, los retailers han encontrado un terreno fértil para mejorar sus procesos y estrategias de venta, aprovechando la hiperpersonalización y el pricing intelligence para maximizar sus ingresos y márgenes.
En este sentido, los minoristas ya no pueden permitirse mensajes genéricos o campañas masivas que no resuenen con sus clientes. Según Cristian Figueroa, director de la práctica de Retail y Consumo Masivo en SAS Latinoamérica, la hiperpersonalización se ha convertido en un fenómeno clave en la industria. Los consumidores buscan una conexión personalizada, lo que se traduce en una mayor fidelización. Los retailers ahora tienen la tarea de entender y utilizar los datos generados en todas las etapas del ciclo de compra del cliente, desde la precompra hasta la postcompra, para construir una relación más profunda y significativa.
En el contexto del regreso a clases, donde la competencia por la atención del consumidor es intensa, la hiperpersonalización se vuelve aún más importabte. Según la Confederación de Cámaras Nacionales de Comercio, Servicios y Turismo (CONCANACO SERVYTUR), se espera que el gasto durante la temporada de regreso a clases en México aumente en un 10% con respecto al año anterior. Ante esta perspectiva, los retailers buscan aprovechar la IA y el ML para entender los patrones de compra individuales y las preferencias de los consumidores y así crear experiencias personalizadas que impulsen las ventas.
Uno de los desafíos clave en la implementación de la hiperpersonalización es el equilibrio entre lo online y lo offline. Los minoristas no pueden depender exclusivamente de los datos digitales; deben aprovechar la información de los hábitos y comportamientos de los clientes tanto en línea como fuera de línea para obtener una imagen completa y precisa. Esto significa que deben invertir en tecnologías y plataformas que les permitan recopilar, organizar y analizar estos datos de manera efectiva.
Por otro lado, la estrategia de pricing desempeña un papel crítico en la rentabilidad de los minoristas. La tecnología ha permitido el surgimiento del pricing inteligente, donde los algoritmos de IA y ML analizan datos de comportamiento de compra para determinar los precios óptimos de los productos. En temporadas como el regreso a clases, esta estrategia se vuelve aún más relevante, ya que los minoristas buscan maximizar sus ingresos y márgenes en un mercado competitivo.
Según los expertos de SAS, una estrategia de pricing inteligente puede generar mejoras cuantitativas en los indicadores clave de desempeño financiero, como ingresos, márgenes e inventarios. Esta aproximación no se trata sólo de establecer precios más altos, sino de comprender cómo los cambios de precio afectan la demanda y la rentabilidad a lo largo del ciclo de vida del producto.
Además, la tecnología permite a los minoristas medir de manera ágil las elasticidades precio-demanda, lo que facilita la toma de decisiones informadas sobre los cambios de precio. También permite comprender que sacrificar cierta demanda puede resultar en un aumento de margen en otros productos.
Sin embargo, a pesar de los beneficios claros de la tecnología en la hiperpersonalización y el pricing inteligente, muchas empresas minoristas aún enfrentan desafíos en la implementación. Las organizaciones familiares y más pequeñas a menudo carecen de las herramientas y plataformas tecnológicas necesarias para competir con rivales más grandes. La falta de comprensión de los elementos clave de estas estrategias puede hacer que los equipos de pricing sean vistos como meramente operativos en lugar de entidades estratégicas.
En resumen, la tecnología ha transformado la forma en que los minoristas abordan el regreso a clases y otras temporadas clave. La hiperpersonalización y el pricing inteligente, impulsados por la IA y el ML, permiten a los retailers comprender a fondo a sus clientes y tomar decisiones basadas en datos para optimizar sus estrategias de venta. A medida que la competencia aumenta y las expectativas de los consumidores evolucionan, la inversión en estas tecnologías se convierte en un diferenciador clave para el éxito en el mercado minorista.
