En Japón, la importancia de los datos de compra está creciendo debido a la expansión del mercado del comercio electrónico y a la adopción generalizada de los pagos sin efectivo. La revisión de los registros de compra permite identificar los artículos más vendidos y las tendencias de compra específicas de los clientes. Esta información se puede utilizar para mejorar las estrategias de marketing, la gestión de inventario y la planificación de productos.

Debido a que hay varios tipos de datos de compra, como el punto de venta (POS), el POS con identificación, los pedidos del comercio minorista en línea y los registros de pago, determinar qué se debe examinar y cómo se deben aplicar las conclusiones suele resultar complicado.

En este artículo explicaremos el significado básico de los datos de compra, sus tipos principales, los métodos de análisis más comunes y cómo se pueden utilizar tanto para mejorar el marketing como para mejorar la empresa.

Conclusiones clave

• Los datos de compra son la información que se registra cuando un cliente compra un bien o un servicio, e incluyen la fecha y la hora del pedido, el nombre del producto, el precio de compra, la cantidad, el canal de ventas, el ID de cliente y el método de pago.
  
• En Japón, la expansión del mercado del comercio electrónico y la adopción generalizada de los pagos sin efectivo han facilitado la recopilación de datos de compra en varios puntos de contacto, como tiendas físicas, sitios de comercio electrónico, aplicaciones y plataformas de pago.
  
• El análisis de los datos de compra permite a las empresas obtener información sobre el comportamiento de los clientes, los productos más vendidos, los cambios en la demanda, la eficacia de las iniciativas de marketing y cualquier problema con la experiencia de compra.
  
• Los datos de compra se pueden analizar mediante enfoques como el análisis de la actualidad, la frecuencia y el valor monetario (RFM), el análisis de deciles, el análisis de segmentación, el análisis de la cesta de la compra, el análisis ABC y el análisis de tendencias. Las conclusiones resultantes sirven de apoyo para la planificación de productos, la mejora del surtido, las recomendaciones, el perfeccionamiento de las campañas, la previsión de la demanda y la gestión de inventario.
  
• Al utilizar los datos de compra, es importante definir los objetivos con claridad y realizar análisis continuos combinándolos con los registros de pago y de los clientes.
  

¿Qué son los datos de compra?

Los datos de compra hacen referencia a los registros que se generan cuando un cliente compra un bien o un servicio. En concreto, esto incluye la fecha y la hora del pedido, el nombre del producto, el precio de compra, la cantidad, el canal de ventas, el ID de cliente y el método de pago.

Según indica la encuesta sobre el mercado del comercio electrónico de 2024 del Ministerio de Economía, Comercio e Industria, el mercado del comercio electrónico orientado al consumidor (B2C) de Japón alcanzó los 26,1 billones de ¥ en 2024, un 5,1 % más que los 24,8 billones de ¥ del año anterior. Además, la tasa de penetración del comercio electrónico B2C alcanzó el 9,8 %, lo que indica que el cambio hacia el comercio minorista en línea está cobrando impulso. La tasa de utilización de los pagos sin efectivo en 2025 también alcanzó el 58 %, con transacciones por un total de 162,7 billones de ¥.

A medida que se expande el comercio electrónico en Japón y se generalizan los pagos sin efectivo, el comportamiento de compra es cada vez más fácil de registrar como datos. Por este motivo, los datos de compra pueden considerarse un recurso valioso para comprender a los compradores, mejorar las estrategias de marketing, prever la demanda y gestionar las existencias.

Información clave en los datos de compra

Los datos de compra se recopilan en varios puntos de contacto, incluidos los sistemas POS en la tienda, el ID-POS, los sitios de comercio electrónico, las aplicaciones para miembros y las plataformas de pago. La información capturada y la información que se puede extraer de ella variarán en función de dónde se recopilaron los datos, por lo que es necesario comprender las características de cada uno.

Datos del sistema POS

Los datos del sistema POS hacen referencia a los registros de ventas capturados mediante las cajas registradoras o los sistemas POS de una tienda. Contienen datos que incluyen el nombre del producto, la fecha y hora de la venta, el precio, la cantidad vendida y el nombre de la tienda.

El análisis de los datos del sistema POS muestra qué artículos se venden, cuándo, en qué tiendas y en qué cantidades. Los hallazgos ayudan a identificar los artículos más vendidos, hacer un seguimiento de los patrones de ventas por hora y día de la semana, gestionar el inventario y perfeccionar los planes de aprovisionamiento.

Datos de ID-POS

Los datos de ID-POS hacen referencia a los registros que vinculan los ID de cliente o de afiliación a los datos del sistema POS. Los datos estándar del sistema POS permiten a una empresa hacer un seguimiento de qué se vendió, cuándo y a qué precio. En cambio, los datos de ID-POS permiten analizar quién realizó la compra.

Los datos de ID-POS se suelen recopilar mediante tarjetas de fidelización, tarjetas de socio y aplicaciones, y resultan útiles para revisar la actividad de compra individual en ubicaciones específicas. Estos datos se pueden analizar junto con la información del cliente, como el nivel de afiliación y el uso de puntos.

Datos de pedidos del sitio de comercio electrónico

Los datos de pedidos del sitio de comercio electrónico hacen referencia a los registros de las transacciones en línea. Contienen datos que incluyen la fecha y hora del pedido, el nombre del producto, el importe de compra, la cantidad, la región de entrega, los cupones aplicados, el canal de compra y el dispositivo usado.

En otras palabras, analizar los datos de los pedidos de un sitio de comercio electrónico puede revelar qué artículos se venden bien por internet, qué anuncios o campañas impulsan las ventas y si es más probable que los clientes compren a través de sus teléfonos móviles u ordenadores.

Además, examinar los artículos que se añaden al carrito pero no se compran, así como el momento en que los usuarios abandonaron el sitio, ayuda a identificar las causas del abandono del carrito.

Asimismo, al combinar los datos del sistema POS en la tienda con los registros de pedidos de comercio electrónico, resulta más fácil comprender el comportamiento de compra de los clientes en los canales en línea y fuera de línea, como el webrooming y el showrooming.

Datos de pago

Los datos de pago hacen referencia a los detalles sobre las opciones en el proceso de compra que se seleccionaron al comprar bienes o servicios, así como el estatus de la transacción. Por ejemplo, se incluyen el método de pago (tarjetas de crédito, tarjetas de débito, dinero electrónico, pagos basados en códigos, compra ahora, paga después [BNPL] y transferencias bancarias), la fecha y la hora del pago, el importe pagado y si el pago se realizó de forma correcta o no.

Al analizar estos datos, se muestran las opciones que los compradores seleccionan y aquellas que tienen más probabilidades de convertirse en un pedido completado. Dado que los sitios de comercio electrónico japoneses ofrecen opciones de pago como los pagos en tiendas de conveniencia, las transferencias bancarias y los servicios BNPL, las empresas deben evaluar qué opciones se adaptan a su público objetivo y a sus canales de ventas.

Las empresas también deben evitar almacenar o examinar información de pago confidencial, como los números de las tarjetas de crédito, de forma interna y, en su lugar, conservar los registros necesarios para el análisis, lo que incluye los métodos de pago y los resultados de las transacciones. Al gestionar los datos de la tarjeta de crédito, las empresas deben seguir las Pautas de seguridad de las tarjetas de crédito, como el cumplimiento de la normativa del Estándar de Seguridad de Datos para la Industria de Tarjeta de Pago (PCI DSS) y la no retención de datos.

Ventajas de usar los datos de compra

Los datos de los clientes proporcionan una visión más clara del comportamiento de los clientes y apoyan estrategias de marketing más sólidas. Revisar las tendencias de compra facilita el desarrollo de enfoques eficaces.

Comprender las percepciones de los clientes

Analizar los datos de compra te permite identificar qué segmentos de clientes compran qué productos y cuándo.

Por ejemplo, combinar detalles demográficos como el grupo de edad y la región con la frecuencia de compra, el valor medio de las transacciones y los canales de compra simplifica el proceso de reconocer las características de los compradores que más gastan, los compradores recurrentes y las cuentas inactivas.

Los hallazgos también ayudan a personalizar las recomendaciones de artículos y a mejorar el contenido de las campañas promocionales.

Hacer un seguimiento de los artículos más vendidos y de los cambios en la demanda

Revisar los datos de compra revela patrones en el volumen de ventas y los ingresos por producto, así como las horas, los días de la semana, las regiones y los canales donde es más probable que se realicen pedidos. Los resultados ayudan a identificar los artículos más vendidos y a realizar un seguimiento de los cambios estacionales en la demanda.

Reconocer los cambios en la demanda de forma temprana apoya los ajustes en la planificación de productos, el surtido, la gestión de inventario y los planes de promoción de ventas.

Mejorar la precisión de las iniciativas de marketing

Al analizar los datos de compra de los clientes, puedes diseñar de forma más eficaz iniciativas como campañas promocionales, cupones, boletines por correo electrónico, publicidad y recomendaciones de artículos.

Además, comparar la tasa de conversión, el valor medio de los pedidos y la tasa de compras repetidas de cada iniciativa muestra qué esfuerzos producen resultados.

Identificación de problemas y mejoras

Los datos de compra pueden revelar qué productos tienen dificultades para generar ingresos y qué canales tienen tasas de conversión bajas.

Por ejemplo, en un sitio de comercio electrónico, si la tasa de finalización de pedidos una vez añadidos los productos al carrito del cliente es baja, podría haber problemas con los gastos de envío, los métodos de pago, el formulario de proceso de compra o la cantidad de información en las páginas de los productos. Al analizar los datos de compra, resulta más fácil identificar áreas de mejora en artículos, precios, canales de ventas, promociones y la experiencia de compra en general.

Principales métodos de análisis de los datos de compra

Los métodos comunes para analizar los datos de compra incluyen el análisis RFM, el análisis de deciles, el análisis de segmentación, el análisis de la cesta de la compra, el análisis ABC y el análisis de tendencias. Elegir la técnica adaptada a un fin específico facilita el descubrimiento de los patrones de compra de los compradores, el rendimiento de las ventas de los productos y los cambios en la demanda.

Análisis de RFM

El análisis de RFM es un método de segmentación de clientes derivado de la fecha de su último pedido, la frecuencia de compra y el importe medio de la compra. Clasificar a los compradores en compradores recientes, compradores habituales y grandes gastadores proporciona una imagen más clara de las tendencias de compra de cada grupo.

También es útil para comprender y crear clases de estatus de clientes, como compradores inactivos que compraron anteriormente pero no lo han hecho recientemente.

Análisis decil

El análisis decil clasifica a los clientes según el gasto total y los divide en 10 grupos, lo que revela la proporción de las ventas totales generadas por los segmentos que más gastan.

Mientras que el análisis de RFM clasifica a los clientes en función de factores como la fecha del último pedido, la frecuencia de compra y el importe de la compra, el análisis decil se centra principalmente en el gasto total.

Análisis de segmentación

El análisis de segmentación es un método de categorización de los clientes en función de sus atributos y su comportamiento de compra. Por ejemplo, puedes categorizar a los clientes en numerosos segmentos según factores como el grupo de edad, la región, el nivel de membresía, la frecuencia de los pedidos, el canal de compra y la categoría de compra.

Agrupar a los compradores en cohortes distintas proporciona una imagen más clara de sus patrones y necesidades de compra. También es un enfoque analítico eficaz para organizar e interpretar las percepciones de los clientes.

Análisis de la cesta

El análisis de la cesta es un método para identificar los productos que se compran juntos con frecuencia en la misma transacción.

Reconocer los artículos que se suelen comprar juntos ayuda a descubrir combinaciones de productos y tendencias de compra más amplias.

Análisis ABC

El análisis ABC es un método de clasificación de los productos y clientes por importancia, basado en métricas como los ingresos por ventas, las ventas unitarias y los beneficios. Por ejemplo, los artículos A contribuyen de forma significativa a los ingresos, los artículos B hacen una contribución moderada y los artículos C contribuyen mínimamente.

La clasificación ayuda a evaluar el valor de cada producto y simplifica el proceso de detectar los artículos más vendidos y los que requieren más atención.

Análisis de tendencias

El análisis de tendencias es un método para examinar las ventas, el volumen de ventas y la frecuencia de compra durante un período definido. Revisar las cifras diarias, semanales, mensuales y estacionales revela los períodos de máxima demanda y las épocas en las que es probable que disminuyan los ingresos.

Cómo usar los datos de compra

Los datos de compra se pueden usar para orientar las iniciativas de marketing que abarcan la planificación de productos, las promociones de ventas, la gestión de inventario y la gestión de relaciones con los clientes (CRM). A continuación, se muestran varias aplicaciones:

Planificación de productos y revisión del surtido

Al revisar las cifras de ingresos, se revela qué productos se venden bien y cuáles tienen un bajo rendimiento. Aplicar el análisis ABC y el análisis de tendencias ayuda a fortalecer tus ofertas principales, revisar tu línea de productos y mejorar tu selección de artículos para satisfacer la demanda estacional.

Recomendaciones y personalización

Puedes recomendar productos adaptados a cada cliente según su historial de pedidos, datos demográficos y categorías de compra. Por ejemplo, al analizar los datos de la cesta para identificar qué artículos se compran juntos con frecuencia, puedes recomendar productos relacionados u ofrecer ofertas de paquetes.

Mejora de las campañas promocionales y de las iniciativas de ventas

Los registros de compra muestran si los cupones, la publicidad y las campañas promocionales se traducen en pedidos reales. Revisar las tasas de compra, el valor medio de los pedidos y el impacto en las compras recurrentes ayuda a perfeccionar los mensajes, el público objetivo y el momento de envío de correos electrónicos y cupones.

El análisis RFM también permite adaptar el contenido de las campañas de correo electrónico automatizadas y de los cupones según la transacción más reciente del cliente y su frecuencia de compra.

Previsión de la demanda y gestión de inventario

Al analizar las ventas pasadas y las tendencias estacionales, puedes identificar los períodos de alta demanda y los productos que suelen agotarse. Ajustar el aprovisionamiento y la asignación de existencias ayuda a evitar la escasez y el exceso de inventario.

Puntos clave para usar los datos de compra

Los datos de compra son un elemento fundamental para cualquier iniciativa de marketing. Alinea la evaluación con los objetivos previstos e incorpora las conclusiones a tus estrategias.

Aclara los objetivos

Antes de analizar tus datos de compra, define con claridad qué quieres mejorar. Entre los objetivos concretos se incluyen «aumentar las ventas», «impulsar las compras recurrentes» y «mejorar la gestión de inventario».

Si el objetivo es demasiado impreciso, resulta difícil plasmar los resultados del análisis en acciones concretas. Define los objetivos y los indicadores clave de rendimiento (KPI) y selecciona los datos necesarios.

Centraliza la gestión de datos para su análisis

A menudo, los datos de compra se gestionan en varias fuentes, incluidos los sistemas POS en la tienda, los sitios de comercio electrónico, las aplicaciones para miembros, los sistemas de pago y los sistemas CRM. Cuando los datos están fragmentados, resulta imposible hacer un seguimiento preciso de los canales con los que interactúan los clientes y de cómo realizan las compras.

Al trabajar con datos de compra, resulta muy útil analizar el historial de pedidos junto con los datos de pago y de los clientes. Vincular los atributos de los compradores, las opciones del proceso de compra, los niveles de suscripción y los canales de compra proporciona una visión más detallada de los grupos que completan las compras, sus puntos de contacto y sus métodos preferidos.

Si puedes gestionar varios conjuntos de datos de forma centralizada, resulta más fácil analizar el comportamiento de compra de los clientes que compran tanto en línea como en persona. Al implementar estrategias omnicanal o estrategias OMO (fusión de los canales en línea y en persona), se recomienda establecer un entorno que reúna los conjuntos de datos en una vista unificada.

Análisis y mejora continuos

El análisis de los datos de compra no es una tarea de una sola vez. Dado que las necesidades de los clientes, los productos más vendidos y los canales de compra cambian con el tiempo, es importante revisar los registros continuamente y ajustar tus estrategias.

Al supervisar periódicamente métricas como las tasas de compra, las tasas de compra recurrente y el valor medio de los pedidos tras una campaña promocional, puedes evaluar más fácilmente la eficacia de tus iniciativas. El uso de dashboards y herramientas de análisis basadas en IA ha aumentado, lo que facilita a las personas sin conocimientos especializados en el lenguaje de consulta estructurado (SQL) o en tecnologías similares supervisar los cambios en las ventas y las tendencias de compra.

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