En el e-commerce, anticipar y prever la demanda desempeña un papel crucial para lograr mantener la competitividad y el éxito del negocio online. Sigue leyendo este artículo y aprende a usar la Inteligencia Artificial para predecir la demanda y potenciar tu negocio de e-commerce.
En este artículo encontrarás:
¿Qué es la previsión de la demanda y para qué sirve?
La previsión de la demanda es un proceso analítico utilizado para estimar la demanda de un producto en un momento dado del futuro. Esta previsión se basa en datos históricos de ventas, tendencias del mercado, estacionalidad, comportamiento de los compradores y otros factores relevantes.
Conocer este información sirve para orientar nuestras decisiones, minimizar riesgos, maximizar oportunidades y mejorar el rendimiento general del negocio, garantizando que los productos estén disponibles en el momento adecuado, es decir, cuando los consumidores los desean.
En los últimos años, la Inteligencia Artificial desarrolló un papel fundamental para facilitar este trabajo. Sus algoritmos de aprendizaje automático procesan y analizan grandes volúmenes de información de forma rápida y precisa, ayudando a identificar patrones de consumo y proporcionando valiosa información sobre el comportamiento del mercado para realizar previsiones más precisas.
Principales beneficios de la previsión de la demanda:
- Planificación y optimización del stock
- Mejoras en la gestión de compras y ventas.
- Estrategias de venta más eficientes.
- Anticipación en las tendencias del mercado.
- Reducción de los costos operativos y de desperdicios.
Cómo anticipar futuras demandas con la IA
La previsión de la demanda es una tarea difícil, pero esencial para el éxito en el e-commerce. Con el uso de la inteligencia artificial, podemos mejorar la comprensión de los patrones de consumo y obtener insights para alinearnos mejor a las necesidades de los compradores.
A continuación, te mostramos algunos pasos clave que pueden ayudarte a anticipar futuras demandas con IA:
1. Definir un objetivo
El primer paso hacia el éxito de la previsión de la demanda es establecer claramente el objetivo deseado, que puede ser la optimización del stock, la planificación de las fechas estacionales o la identificación de oportunidades para expandir la oferta.
Es esencial que este objetivo sea específico y medible para que la previsión sea más precisa y podamos evaluar su exactitud y los resultados de nuestra estrategia.
2. Investigar y conocer las tendencias
Para predecir la demanda a futuro, es crucial descubrir primero las búsquedas de los consumidores. En este caso, los rankings de palabras clave nos proporcionan información valiosa sobre los productos más buscados e indican los cambios en las preferencias de los consumidores por determinados productos a lo largo del tiempo.
Vista de las palabras buscadas en Mercado Libre. (Fuente: Nubimetrics)
Esto nos ayuda a descubrir patrones de búsqueda que podemos utilizar para anticipar bajas o aumentos en la demanda. De esta forma, podemos mejorar nuestro stock y nuestras estrategias de venta en función de las tendencias emergentes.
Al sugerir mejoras en las publicaciones, la IA nos muestra patrones y fluctuaciones en la demanda, revelando productos que aún no exploramos y que pueden añadirse a nuestra oferta, ya sea para complementarla o diversificarla.
Vista de las palabras buscadas en Mercado Libre. (Fuente: Nubimetrics)
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Al analizar el historial de ventas, la IA identifica patrones de compra y nos ayuda a detectar tendencias de crecimiento y variaciones en el comportamiento de los consumidores.
Esto nos proporciona una base sólida para comprender el rendimiento pasado de los productos y predecir la demanda a futuro.
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3. Analizar la estacionalidad
La estacionalidad desempeña un papel muy importante en las ventas online. Mediante el análisis de datos históricos, esta información nos ayuda a comprender cómo afectan los factores estacionales a las ventas y a crear proyecciones de demanda más precisas.
Basándonos en este análisis, podemos aprovechar al máximo los periodos de alta demanda y evitar problemas de exceso de stock en periodos de baja estacionalidad.
La información de estacionalidad permite diseñar estrategias para el e-commerce. (Fuente: Nubimetrics)
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Podemos considerar eventos estacionales los días festivos, las fechas comerciales, las estaciones y otros patrones que influyen en el comportamiento de los consumidores y en la dinámica del e-commerce.
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4. Segmentar productos por subcategorías
Segmentar los productos por subcategorías es una estrategia vital para mejorar la precisión de las previsiones de demanda, ya que nos ayuda a reconocer distintos patrones de consumo dentro de un mismo nicho y a entender cómo son nuestras ventas allí.
Segmentar los productos por subcategorías es vital para mejorar la precisión de las previsiones de demanda. (Fuente: Nubimetrics)
Aquí, la IA no solo permite descubrir estos patrones, sino que también nos ofrece sugerencias y consejos para aparecer en más resultados de búsqueda, mejorar nuestro posicionamiento y potenciar nuestras conversiones de ventas en la subcategoría.
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❗ Importante
Marketplaces como Mercado Libre tienden a premiar con más exposición a aquellos vendedores que más contribuyen a la subcategoría. Agregar productos a las categorías en las que tú ya eres líder aumentará tu visibilidad dentro del mercado y facilitará tus ventas.
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5. Utilizar recomendaciones de IA
Como vimos anteriormente, la IA sugiere productos y mejoras en las publicaciones basándose en el análisis de la información. En Nubimetrics, por ejemplo, puedes acceder a dos importantes funcionalidades para esta tarea: el Optimizador de Publicaciones y Analiza tus Categorías.
Con ellas, además de acceder a toda la información sobre la demanda que expusimos más arriba, podrás recibir consejos y recomendaciones con IA fundamentales para optimizar estrategias, crear un stock más inteligente y aumentar la precisión de tus previsiones de demanda.
6. Observar el comportamiento del consumidor
Mediante algoritmos de IA, también es posible agrupar a los clientes en función de características y comportamientos de compra similares. Esto permite personalizar nuestras estrategias y ofertas de productos para satisfacer las necesidades específicas de cada segmento, aumentando así la precisión de nuestras previsiones.
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