El showrooming, el fenómeno en el que los clientes visitan tiendas físicas para examinar los productos antes de comprarlos en línea, se ha convertido en un desafío importante para los operadores de propiedades minoristas.

Huellas AI, una de las plataformas de medios minoristas impulsadas por IA más avanzadas del mundo, ofrece un enfoque basado en datos para demostrar el impacto del showrooming en el tráfico del sitio web y el rendimiento de ventas de un inquilino. Esta presentación a continuación explora cómo Huellas AI aborda este problema aprovechando los datos de comportamiento del cliente, el modelado predictivo y la infraestructura conectada dentro de centros comerciales y tiendas.

NUESTRA TECNOLOGÍA DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL ÚNICA PARA TIENDAS FÍSICAS Y PROPIEDADES MINORISTAS

La plataforma aprovecha los datos de intención del cliente en la tienda para predecir e influir en las ventas físicas minoristas de manera más efectiva. Utilizando una combinación de posicionamiento en interiores, modelos predictivos y segmentación omnicanal, Huellas AI captura la ruta completa de compra para los clientes en el entorno físico minorista. Esto permite a las marcas dirigirse a las audiencias de los medios en función del comportamiento de compra previsto y las diferentes etapas del proceso de compra.

Huellas AIEl software de vanguardia emplea un sofisticado modelo de IA para comprender y predecir el comportamiento de compra, adquiriendo datos de Wi-Fi, sensores inteligentes y otra infraestructura conectada. Esta tecnología patentada combina datos de clientes offline y en línea para crear una visión integral del comportamiento del cliente, lo que permite a los minoristas generar nuevas fuentes de ingresos, mejorar la eficiencia y obtener una ventaja competitiva en el mercado de Retail Media Network.

LOS BENEFICIOS DE MEDIR EL IMPACTO DEL SHOWROOMING

El efecto showrooming es un fenómeno donde los clientes visitan tiendas físicas para revisar productos de primera mano, solo para comprarlos en línea, a menudo desde sitios web con mejores precios. Este comportamiento puede perjudicar las ventas para los minoristas físicos, especialmente si carecen de una fuerte presencia en línea. Por otro lado, este comportamiento puede socavar el modelo de precios de un operador de propiedad minorista en relación con sus inquilinos, ya que los inquilinos pueden tener un impacto en sus ventas indirectamente que la propiedad minorista no estará al tanto y no podrían contarlo en su modelo de arrendamiento.

Es esencial que los propietarios minoristas entiendan el efecto showrooming por las siguientes razones:

• Asegurar el éxito del inquilino: Los propietarios quieren inquilinos exitosos porque impacta el desempeño general de su centro comercial. Al comprender el efecto showrooming, pueden ofrecer apoyo y orientación para ayudar a los minoristas a minimizar su impacto negativo.

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• Evaluación del valor proporcionado: Los propietarios deben reconocer el efecto showrooming para evaluar mejor cómo sus espacios minoristas contribuyen al tráfico y las ventas en línea de los inquilinos. Esta comprensión puede conducir a negociaciones de arrendamiento más informadas y ayudar a mostrar el valor del centro comercial a los posibles inquilinos.

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• Abrazar el cambio y la innovación: Ser consciente del efecto showrooming permite a los propietarios adaptar sus modelos de negocio y centros comerciales en consecuencia. Podrían agregar elementos experienciales o incorporar tecnología que cubra la brecha entre las compras en línea y fuera de línea, alentando a los clientes a comprar en la tienda.

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• Colaboración con los minoristas: Los propietarios pueden asociarse con sus inquilinos para desarrollar estrategias que contrarresten el efecto showrooming. Esto puede incluir ofrecer ofertas o promociones solo en la tienda, mejorar el servicio al cliente o crear una experiencia omnicanal perfecta.

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• Curando una mezcla diversa de inquilinos: Para mitigar el efecto showrooming, los propietarios de propiedades minoristas deben considerar hospedar negocios que brinden servicios o productos que no se replican fácilmente en línea, como restaurantes, salones o gimnasios.

En resumen, los propietarios de propiedades minoristas deben comprender el efecto showrooming para garantizar el éxito y la viabilidad a largo plazo de sus centros comerciales. Esta comprensión les permite apoyar mejor a sus inquilinos, medir el impacto de sus propiedades en el tráfico y las ventas en línea y ajustar sus modelos de negocio en respuesta al panorama minorista en evolución.

LA METODOLOGÍA PARA MEDIR EL IMPACTO DEL SHOWROOMING — HOMOMORFISMO

Huellas AI emplea una combinación de adquisición de datos, análisis basado en IA y modelado predictivo para establecer la correlación entre el comportamiento del cliente en la tienda y el aumento en el tráfico del sitio web de un inquilino y el rendimiento de ventas:

• Adquisición de datos: La plataforma recopila datos de Wi-Fi, sensores inteligentes y otra infraestructura conectada ya existente en propiedades minoristas. Estos datos incluyen información sobre el comportamiento de los clientes en la tienda, como el tiempo de permanencia, las interacciones con los productos y los patrones de movimiento.

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• Análisis del comportamiento del cliente basado en IA: Huellas AI utiliza tecnología patentada de IA para combinar datos de clientes offline y en línea, creando una visión integral del comportamiento del cliente. Esto permite que la plataforma analice los hábitos de compra, búsquedas, visitas y compras de los clientes tanto en tiendas físicas como en plataformas en línea.

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• Modelado predictivo: Al emplear modelos predictivos, Huellas AIidentifica a las audiencias de los medios en función de su comportamiento físico de compra predicho y las diferentes etapas del proceso de compra. Esto permite que las marcas minoristas se dirijan a campañas de medios de manera más efectiva, lo que genera tráfico a sus sitios web y, en última instancia, aumenta el rendimiento de las ventas.

• Establecimiento de correlación: Huellas AI utiliza análisis de datos avanzados para establecer una correlación entre el tráfico en la tienda y el aumento en el tráfico del sitio web de un inquilino y el rendimiento de ventas. Al comprender el efecto showrooming en el desempeño en línea, los operadores de propiedades minoristas y los locatarios pueden adaptar sus estrategias, en consecuencia, maximizando los beneficios de los canales físicos y digitales.

• Optimización continua: Como Huellas AI actualiza continuamente sus modelos de IA con nuevos datos, la plataforma puede refinar sus predicciones y correlaciones, asegurando que los operadores de propiedades minoristas y los inquilinos puedan adelantarse a los cambios en los patrones de comportamiento de los clientes.

HOMOMORFISMO: LAS TECNOLOGÍAS DE IA QUE PUEDEN POTENCIAR LA MEDICIÓN DEL IMPACTO DEL SHOWROOMING

Si bien no existe un modelo matemático específico o una técnica de aprendizaje automático dedicada únicamente a rastrear y atribuir el efecto showrooming, existen varias tecnologías disponibles dentro Huellas AIun conjunto único de modelos de datos previamente entrenados para adaptarse a los entornos físicos de venta minorista que se pueden aplicar para comprender la correlación entre el tráfico en la tienda y el aumento de las ventas en línea. Estas metodologías se pueden adaptar para desarrollar modelos o algoritmos que se adapten a su caso de uso específico.

• Análisis de regresión: El análisis de regresión es una técnica estadística utilizada para modelar la relación entre una variable dependiente (por ejemplo, ventas en línea) y una o más variables independientes (por ejemplo, tráfico en tienda). Al analizar esta relación, se puede identificar la correlación entre el tráfico en tienda y las ventas en línea y ajustarse a otros factores como campañas de marketing o tendencias estacionales.

• Análisis de series temporales: El análisis de series temporales implica estudiar los puntos de datos recopilados a lo largo del tiempo para identificar patrones o tendencias. Al analizar el tráfico en la tienda y los datos de ventas en línea como series temporales, puede descubrir la relación entre ellos e identificar cualquier causalidad o correlación.

• Técnicas de Machine Learning: Se pueden emplear diversas técnicas de aprendizaje automático para modelar la relación entre el tráfico en tienda y el aumento de ventas en línea. Algoritmos de aprendizaje supervisado como regresión lineal, máquinas vectoriales de soporte o bosques aleatorios pueden capacitarse para predecir las ventas en línea basadas en el tráfico en la tienda y otras características relevantes.

• Técnicas de Deep Learning: Las redes neuronales, especialmente las redes neuronales recurrentes (RNN) o las redes de memoria a largo plazo (LSTM), pueden utilizarse para modelar relaciones complejas y patrones temporales en los datos. Estos modelos pueden capturar relaciones no lineales entre el tráfico en tienda y el aumento de ventas en línea, teniendo en cuenta el efecto showrooming y otros factores.

• Modelos de atribución Multi-Touch: Los modelos de atribución multitáctil se pueden usar para asignar crédito para ventas en línea a varios puntos de contacto en el recorrido del cliente, incluidas las visitas a la tienda. Al aplicar técnicas de aprendizaje automático a estos modelos, puede comprender mejor cómo el tráfico en la tienda impacta las ventas en línea.

LA EXPLICACIÓN LÓGICA DEL HOMOMORFISMO

En el contexto del showrooming, Huellas AI puede utilizar un enfoque matemático para identificar patrones y relaciones entre los usuarios en línea y los visitantes offline de los centros comerciales. Esto nos ayuda a comprender cómo ciertos comportamientos fuera de línea influyen en los comportamientos en línea.

Por ejemplo, podríamos asociar un grupo grande de compradores en línea que navegan por un sitio web específico con un grupo más pequeño de segmentos de visitantes dentro de un centro comercial. Si podemos establecer una fuerte conexión entre los dos grupos, indicaría que ciertos comportamientos en línea son significativos para determinar cómo se comportan los compradores en la tienda física. Y viceversa.

Al encontrar estas conexiones, podemos transferir el conocimiento de comportamientos y preferencias identificados en el espacio offline al dominio en línea. Esto ayuda a los centros comerciales a aprovechar mejor el efecto showrooming.

TENER ACCESO A LOS DATOS DE PERFORMANCE EN LÍNEA DE LOS INQUILINO

El seguimiento y la comprensión de la elevación en el sitio web de un inquilino sin acceso directo y códigos SDK puede ser un desafío. Sin embargo, existen algunos métodos alternativos y medidas de proxy que se pueden emplear para estimar el impacto del tráfico en la tienda en el sitio web de un inquilino.

• Fuentes de datos agregadas: Las fuentes de datos disponibles públicamente, como Google Trends o SimilarWeb, pueden proporcionar información sobre el tráfico del sitio web y el comportamiento de los usuarios. Si bien es posible que estos datos no sean tan granulares como los datos obtenidos del acceso directo, aún pueden ayudar Huellas AI para ofrecer una comprensión de alto nivel de las tendencias del tráfico y la posible elevación.

• Encuestas y comentarios de los clientes: La recopilación de comentarios de los clientes a través de encuestas o cuestionarios puede ayudar Huellas AI obtener información sobre su comportamiento de compra en línea después de visitar una tienda física. Estos datos se pueden utilizar para estimar el efecto showrooming y su impacto en el sitio web de un inquilino.

• Redes sociales y reseñas en línea: El monitoreo de la actividad en las redes sociales y las revisiones en línea relacionadas con la tienda física y el sitio web de un inquilino puede proporcionar información sobre la participación y el sentimiento del cliente. Los aumentos en la participación en línea y el sentimiento positivo después de una visita a una tienda pueden indicar un aumento en el tráfico del sitio web.

• Wi-Fi y datos de ubicación: Huellas AI puede recopilar datos anónimos sobre el comportamiento de los clientes en el centro comercial, incluidas las visitas a la tienda. Correlacionar estos datos con las tendencias de tráfico en línea para el sitio web del inquilino, tal como se obtiene de fuentes de datos agregadas, puede ayudar a estimar el impacto del tráfico en la tienda en el sitio web.

• Asociaciones de colaboración: Establecer una asociación con el inquilino puede proporcionar acceso a datos más detallados sobre el tráfico de su sitio web y las visitas a la tienda. Este acuerdo de intercambio de datos puede ser beneficioso para todas las partes, ya que puede conducir a una mejor comprensión del efecto showrooming y permitir el desarrollo de estrategias para optimizar la experiencia del cliente.

Algunos de estos métodos pueden implicar la recopilación y el procesamiento de datos personales. Aseguraremos el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos relevantes, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) y obtendremos los consentimientos necesarios de los usuarios antes de recopilar dichos datos.

CÓMO LA VALIDACIÓN, EL MUESTREO Y LA MEJORA CONTINUA SE PUEDEN REALIZAR CON ENFOQUES CREATIVOS

A fin de mejorar la calidad del método probabilístico en atribuir el showrooming a la elevación de un inquilino en el tráfico y ventas en línea, existen algunos enfoques creativos que puede tener el mall con el fin de recopilar más datos de calidad y además contar con la validación del modelo de atribución que generan las tecnologías de IA.

• Programa de recompensas en el centro comercial para compras en línea

Los operadores de propiedades minoristas pueden crear un programa de recompensas para incentivar a los compradores que compran en las tiendas en línea de sus inquilinos. Por ejemplo, los clientes podrían recibir vales o descuentos por compras en tienda si presentan un recibo de una compra reciente en línea realizada en el sitio web de un inquilino. Esto alienta a los clientes a visitar la tienda física y realizar compras adicionales, al tiempo que permite que la propiedad minorista realice un seguimiento y confirme el aumento en el tráfico y las ventas en línea.

• Servicio de devolución de ventanilla única

Otro método creativo es ofrecer un servicio de devolución de ventanilla única para los productos adquiridos en línea en las tiendas electrónicas de los inquilinos dentro del centro comercial. Este servicio permite a los clientes devolver artículos en un solo lugar, haciendo que el proceso sea más conveniente para ellos. Al centralizar las devoluciones, los operadores de propiedades minoristas pueden recopilar datos sobre el volumen y el valor de las compras en línea realizadas en las tiendas electrónicas de sus inquilinos. Esta información se puede utilizar para confirmar el aumento en el tráfico y las ventas en línea.

• Eventos y Promociones Exclusivos en el Centro Comercial

Los operadores de propiedades minoristas pueden colaborar con sus inquilinos para organizar eventos exclusivos en el centro comercial y promociones para los clientes que han realizado compras en línea. Por ejemplo, los clientes podrían ser invitados a un evento especial, como el lanzamiento de un producto o un taller, y recibir ofertas exclusivas o muestras gratuitas al presentar su recibo de compra en línea. Este enfoque no solo alienta a los clientes a visitar la tienda física, sino que también permite a los operadores de propiedades minoristas rastrear la correlación entre las ventas en línea y el tráfico en la tienda.

• Promociones cruzadas con otros minoristas

Las propiedades minoristas pueden asociarse con otros minoristas o proveedores de servicios dentro del centro comercial para ofrecer promociones cruzadas para los clientes que han realizado compras en línea a sus inquilinos. Por ejemplo, los clientes que presenten un recibo de una compra en línea podrían recibir un descuento o un servicio gratuito de un minorista asociado, como un café de cortesía, comida con descuento o estacionamiento gratuito. Esto alienta a los clientes a pasar más tiempo en el centro comercial y permite a los operadores de propiedades minoristas recopilar datos sobre el aumento de las ventas en línea y el comportamiento de los clientes.

• Programas Colaborativos de Lealtad

Los operadores de propiedades minoristas pueden trabajar con los inquilinos para crear programas de lealtad colaborativos que recompensen a los clientes tanto por compras en línea como en la tienda. Los clientes pueden ganar puntos por cada compra realizada en la tienda electrónica de un inquilino y canjear esos puntos por descuentos o recompensas en la tienda. Esta estrategia no solo impulsa el tráfico a las tiendas físicas, sino que también permite a los operadores de propiedades minoristas recopilar datos sobre la conexión entre las ventas en línea y las visitas a las tiendas.

Al implementar estos métodos creativos, los operadores de propiedades minoristas pueden interactuar activamente con los compradores, incentivarlos a visitar tiendas físicas y recopilar datos valiosos para confirmar el aumento en el tráfico y las ventas en línea de sus inquilinos.

CONCLUSIÓN

Huellas AI ofrece una solución basada en datos para demostrar el impacto del showrooming en el tráfico del sitio web y el rendimiento de ventas de un inquilino. Al aprovechar la adquisición de datos, el análisis del comportamiento del cliente basado en IA y el modelado predictivo, Huellas AI establece de manera efectiva la correlación entre el tráfico en la tienda y el performance en línea. Esta valiosa información permite a los operadores de propiedades minoristas y a los inquilinos adaptar sus estrategias, maximizando los beneficios de los canales físicos y digitales y convirtiendo el efecto showrooming en una oportunidad de crecimiento.

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