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Big Data y Retail. Una pequeña gran aproximación.

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Muchas personas creen que el marketing es un arte, pero es ahora, cuando los datos masivos entran a formar parte del juego, que este arte se transforma en ciencia.

Y aunque los datos y la analítica nunca reemplazarán a las mentes creativas y brillantes  en  las mejores campañas de comercialización, éstos pueden definitivamente proporcionar a los vendedores las herramientas para ayudar a vender mejor.

Los consumidores tienen acceso las 24 horas a la abundante información del producto que ha revolucionado el sector minorista. Con la tecnología digital cada vez más ubicua, los compradores pueden tomar decisiones informadas utilizando datos y contenido en línea para descubrir, comparar y comprar productos desde cualquier lugar y en cualquier momento.

Para las marcas y minoristas, la información es también un cambio de juego. Los análisis de datos al por menor, tienen la capacidad de ayudar a las empresas a mantenerse al día (en tiempo real) de las tendencias de las compras mediante la aplicación de analítica de los clientes para descubrir, interpretar y actuar con la  información significativa de los datos, incluidos los compradores en línea y los patrones de comportamiento en la tienda.

Los minoristas -tanto off line como on line- están adoptando la estrategia de datos, especialmente para comprender el comportamiento de compra de sus clientes, cartografiarlos con los productos y planificar estrategias de marketing para vender sus productos y, en definitiva, registrar mayores ventas y conseguir beneficios.

Hoy en día, los minoristas intentan encontrar maneras innovadoras de sacar conclusiones de la cantidad cada vez mayor, de información estructurada y no estructurada disponible sobre el comportamiento de sus consumidores. Es el acceso al Big Data.

El análisis del Big Data se podrá aplicar en un futuro inmediato en cada paso del proceso de venta al por menor, por ejemplo con la predicción de los productos más vendidos, o también  para identificar a los clientes que probablemente estén interesados ​​en estos productos y qué venderles a continuación.

Cómo funciona

Recomendaciones: Basadas en el historial de compras de un cliente, los comerciantes pueden predecir lo que el cliente probablemente comprará a continuación. Los modelos de aprendizaje automático son tomados de datos históricos que permiten al comerciante generar recomendaciones precisas.

Tomar decisiones estratégicas: Las empresas podrán consolidar los datos que le ayudarán a tomar decisiones de negocio, utilizando una fuente única y confiable de información sobre productos y clientes. Los cuadros de mando detallados darán una visión general de alto nivel de métricas de rendimiento competitivas importantes, incluyendo la promoción de precios y los movimientos (altas y bajas) del catálogo.

Tendencias de la predicción: Los comerciantes son capaces de entender lo que el mercado exige utilizando indicadores económicos y datos demográficos.

Utilizando el análisis de la cesta de compra: Una técnica estándar utilizada por los minoristas, el análisis de cesta de mercado ayuda a determinar qué productos los clientes tienen más probabilidades de comprar juntos y/o cruzados

Optimización de precios: Los grandes minoristas como Inditex están gastando mucho en sistemas de merchandising en tiempo real. Otras grandes compañías están actualmente trabajando en sistema que será capaz de realizar un seguimiento de millones de transacciones cada día. Los niveles de inventario, los competidores y la demanda podrán ser rastreados y los cambios en el mercado serán respondidos automáticamente.

Escuchando a los medios de comunicación social: Escuchar lo que los clientes dicen en las redes sociales es una actividad importante especialmente para la industria del Retail. Plataformas de Big Data facilitan el análisis de grandes cantidades de datos no estructurados. PNL o procesamiento de lenguaje natural se utiliza para extraer información real de las redes sociales. El machine learning se utiliza para adivinar y encontrar el sentido y dar al comerciante una ventaja sobre la competencia.

Predicción de tendencias: los vendedores están usando lo que se llama análisis del sentimiento. Los sofisticados algoritmos de machine learning se utilizan para determinar el contexto. Los datos recopilados se pueden utilizar para predecir los productos más vendidos en una categoría específica.

Mejora de la experiencia del cliente: ahora se utilizará la analítica minorista para anticipar la demanda del comprador y producir una experiencia perfecta para el cliente. Esto ayudará a mejorar la experiencia y fidelidad del cliente.

En un próximo artículo hablaré de forma más concreta sobre el uso del Big Data para el pequeño Retail