Big data e Inteligencia artificial, ¿por qué son tan importantes en un retailer farmacéutico?

El big data y la integencia artificial pueden ser de gran ayuda al momento de trabajar con un retailer farmaceútico.

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En lo que respecta propiamente al mundo de minorista, el retailer farmacéutico siempre ha representado un reto. ¿Por qué? Debido a las restricciones legales de productos que vende y a los cuidados específicos que necesitan los artículos de su stock, este tipo de tiendas de especialidad requieren de atenciones especiales. Por medio del big data y de la inteligencia artificial, se puede mejorar la experiencia de compra del shopper en estos puntos de venta. ¿Cómo se puede hacer esto? Revisemos algunos datos al respecto.

Antes de entrar de lleno en el tema, es importante identificar los tipos de clientes que tiene un retailer farmacéutico: están los que sólo compran por ocasión y aquellos que visitar periódicamente la tienda de especialidad, puesto que necesitan medicamentos cada determinado tiempo.

Tomando esto en cuenta, se puede llevar, por medio de un CRM, un registro de los clientes que visitan un retailer farmacéutico. En las bases de datos se puede detallar claramente información importante como la frecuencia de compra, así como los productos que se consumen, entre otras cosas.

Esta información puede ser analizada por medio de big datal, para posteriormente obtener conocimiento estratégico sobre los patrones de consumo de cada uno de los shoppers, de tal modo que, cuando se ingresan estos datos en inteligencia artificial, ésta sea capaz de indicar, con permiso del cliente, cuándo se necesita comprar nuevamente un producto e incluso se puede programar para que haga el envío y el cobro de modo automático.

Sin embargo, también la inteligencia artificial puede utilizarse en el punto de venta digital del retailer farmacéutico por medio de chatbots, de tal modo que no sólo responda preguntas sencillas de los clientes, sino que también vaya filtrando información que se puede integrar para formar una base de datos considerablemente más robusta, por medio de la cual se pueda obtener conocimiento útil para hacer estrategias de marketing relacional y forjar lazos duraderos con los consumidores.

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