El auge del comercio predictivo: datos abiertos para anticipar necesidades

En un mundo donde la inmediatez cobra cada vez más importancia, el comercio predictivo se ha convertido en una herramienta clave para anticipar comportamientos de consumo, optimizar decisiones y ofrecer experiencias personalizadas. Ya no se trata solo de reaccionar ante las necesidades del cliente, sino de predecir lo que quiere incluso antes de que lo sepa.

En este artículo vamos a explicar qué es el comercio predictivo y la importancia de los datos abiertos en ello, incluyendo ejemplos reales.

¿Qué es el comercio predictivo?

El comercio predictivo es una estrategia basada en el análisis de datos para anticipar las decisiones de compra de los consumidores. Utiliza algoritmos de inteligencia artificial y modelos estadísticos para identificar patrones de comportamiento, preferencias y momentos clave en el ciclo de consumo. Gracias a ello, las empresas pueden conocer información relevante sobre qué productos serán más demandados, cuándo y dónde se realizará una compra o qué clientes tienen mayor probabilidad de adquirir una determinada marca.

Esto es de gran importancia en un mercado como el actual, donde existe una saturación de productos y competencia. El comercio predictivo permite a las empresas ajustar inventarios, precios, campañas de marketing o la logística en tiempo real, convirtiéndose en una gran ventaja competitiva.

El papel de los datos abiertos en el comercio predictivo

Estos modelos se alimentan de grandes volúmenes de datos: históricos de compra, navegación web, ubicación o comentarios en redes sociales, entre otros. Pero cuanto más precisos y diversos sean los datos, más afinadas serán las predicciones. Aquí es donde los datos abiertos juegan un papel fundamental, ya que permiten añadir nuevas variables a tener en cuenta a la hora de definir el comportamiento del consumidor. Entre otras cuestiones, los datos abiertos pueden ayudarnos a:

• Enriquecer modelos de predicción con información externa como datos demográficos, movilidad urbana o indicadores económicos.
• Detectar patrones regionales que influyen en el consumo, como, por ejemplo, el impacto del clima en la venta de ciertos productos estacionales.
• Diseñar estrategias más inclusivas al incorporar datos públicos sobre hábitos y necesidades de distintos grupos sociales.

La siguiente tabla muestra ejemplos de conjuntos de datos disponibles en datos.gob.es que pueden servir para estas tareas, a nivel nacional, aunque muchas comunidades autónomas y ayuntamientos también publican este tipo de datos junto a otros también de interés.

Figura 1. Tabla comparativa. Fuente: elaboración pública

Casos de uso reales

Desde hace años, ya encontramos empresas que están utilizando este tipo de datos para optimizar sus estrategias comerciales. Veamos algunos ejemplos:

• Uso de datos meteorológicos para optimizar el stock en grandes supermercados

Los grandes almacenes Walmart utilizan algoritmos de IA que incorporan datos meteorológicos (como olas de calor, tormentas o cambios de temperatura) junto a datos históricos de ventas, eventos y tendencias digitales, para prever la demanda a nivel granular y optimizar inventarios. Esto permite ajustar automáticamente el reabastecimiento de productos críticos según patrones climáticos anticipados. Además, Walmart menciona que su sistema considera “datos futuros” como patrones climáticos macro (“macroweather”), tendencias económicas y demografía local para anticipar la demanda y posibles interrupciones en la cadena de suministro.

La firma Tesco también utiliza datos meteorológicos públicos en sus modelos predictivos. Esto le permite anticipar patrones de compra, como que por cada aumento de 10°C en la temperatura, las ventas de barbacoa se incrementan hasta en un 300%. Además, Tesco recibe pronósticos meteorológicos locales hasta tres veces al día, conectándolos con datos sobre 18 millones de productos y el tipo de clientes de cada tienda. Esta información se comparte con sus proveedores para ajustar los envíos y mejorar la eficiencia logística.

• Uso de datos demográficos para decidir la ubicación de locales

Desde hace años Starbucks ha recurrido a la analítica predictiva para planificar su expansión. La compañía utiliza plataformas de inteligencia geoespacial, desarrolladas con tecnología GIS, para combinar múltiples fuentes de información —entre ellas datos abiertos demográficos y socioeconómicos como la densidad de población, el nivel de ingresos, los patrones de movilidad, el transporte público o la tipología de negocios cercanos— junto con históricos de ventas propias. Gracias a esta integración, puede predecir qué ubicaciones tienen mayor potencial de éxito, evitando la competencia entre locales y asegurando que cada nueva tienda se sitúe en el entorno más adecuado.

Domino's Pizza también utilizó modelos similares para analizar si la apertura de un nuevo local en un barrio de Londres tendría éxito y cómo afectaría a otras ubicaciones cercanas, considerando patrones de compra y características demográficas locales.

Este enfoque permite predecir flujos de clientes y maximizar la rentabilidad mediante decisiones de localización más informadas.

• Datos socioeconómicos para fijar precios en base a la demografía

Un ejemplo interesante lo encontramos en SDG Group, consultora internacional especializada en analítica avanzada para retail. La compañía ha desarrollado soluciones que permiten ajustar precios y promociones teniendo en cuenta las características demográficas y socioeconómicas de cada zona -como la base de consumidores, la ubicación o el tamaño del punto de venta-. Gracias a estos modelos es posible estimar la elasticidad de la demanda y diseñar estrategias de precios dinámicos adaptados al contexto real de cada área, optimizando tanto la rentabilidad como la experiencia de compra.

El futuro del comercio predictivo

El auge del comercio predictivo se ha visto impulsado por el avance de la inteligencia artificial y la disponibilidad de datos, tanto abiertos como privados. Desde la elección del lugar ideal para abrir una tienda hasta la gestión eficiente de inventarios, los datos públicos combinados con analítica avanzada permiten anticipar comportamientos y necesidades de los consumidores con una precisión cada vez mayor.

No obstante, aún quedan retos importantes por afrontar: la heterogeneidad de las fuentes de datos, que en muchos casos carecen de estándares comunes; la necesidad de contar con tecnologías e infraestructuras sólidas que permitan integrar la información abierta con los sistemas internos de las empresas; y, por último, el desafío de garantizar un uso ético y transparente, que respete la privacidad de las personas y evite la generación de sesgos en los modelos.

Superar estos retos será clave para que el comercio predictivo despliegue todo su potencial y se convierta en una herramienta estratégica para empresas de todos los tamaños. En este camino, los datos abiertos jugarán un papel fundamental como motor de innovación, transparencia y competitividad en el comercio del futuro.