El Corte Inglés es la mayor cadena de grandes almacenes de Europa y un referente del comercio electrónico en España. Fundada en 1940, El Corte Inglés sustenta su relación con el cliente en cinco pilares básicos: servicio, calidad, surtido, especialización y la garantía que ofrece a través de todos y cada uno de sus canales de venta, tanto físicos como digitales.

El mundo digital es cada día más complejo y sofisticado, los canales se multiplican y entender las dinámicas de los usuarios en el camino a la conversión es un reto para cualquier anunciante. En el ecommerce de elcorteingles.es, más del 75% de las ventas proceden de usuarios que ya han visitado el sitio web con anterioridad por lo que la compañía se fijó el reto de identificar a aquellos que están más cerca del momento de la compra y entender qué tienen en común.

El primer paso fue caracterizar a los usuarios, identificando cuáles son los factores que comparten los compradores a través de los datos recogidos en Google Analytics Premium y Doubleclick: qué tipos de publicidad les han impactado, cómo han navegado el sitio web y otros puntos de información a nivel de usuario que permiten modelizar qué puntos del proceso han tenido una mayor contribución a la compra.

Una vez procesada esta información, usando R a partir de los datos en bruto disponibles en BigQuery, The Cocktail ayudó a construir un modelo basado en aprendizaje supervisado que permite establecer la probabilidad de que un visitante compre en el sitio web. Este modelo predictivo permite la construcción de audiencias en función de dicha probabilidad. De esta forma, no sólo sabemos con qué probabilidad un visitante puede comprar un producto de cierta categoría, sino cuáles son los factores que más influyen en la decisión de compra, una información que puede ser utilizada más allá del ámbito publicitario.

Así, según han informado desde Google y Think with Google, la mayor cadena de grandes almacenes de Europa ha conseguido crear un modelo que predice al 80% si un usuario que visitó el sitio web comprará un producto de una categoría determinada. Y a partir de ahí, construir audiencias basadas en su probabilidad de compra, estableciendo hipótesis sobre dónde y con qué mensaje impactarlos. Además, se ha descubierto que los usuarios que llegan por primera vez al sitio web a través de campañas de display necesitan más impactos para llegar a la transacción, mostrando una probabilidad menor hacia la conversión final. Por otro lado, se ha observado una alta correlación entre las llegadas al sitio web a través de campañas de search genéricas y transacción final, requiriendo un menor número de impactos posteriores.

En los siguientes pasos de este proceso este referente de la distribución española va a llevar el modelo un paso más allá, incorporando una mayor profundidad en los datos del modelo y mejorando su capacidad de predicción así como su alcance.