Big data & Retail

Big Data: 3 casos de uso en el Retail

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La competencia es “salvaje” en el retail y promete serlo cada vez más, sea que se aproveche el “Big data”   o no. Para mantenerse a la vanguardia, las empresas requieren esforzarse cada día por diferenciarse. Para las empresas que se enfocan en el cliente, el Big data tiene uso práctico en todas las etapas del proceso comercial, desde pronósticos de demanda hasta optimización en la tienda, sea física o virtual. Utilizando Big data, los retailers están encontrando nuevas formas de analizar, decidir, operar e innovar.

1. Big data en el desarrollo de producto y la innovación

Big data puede ayudarlo a anticipar la demanda de los clientes. Al clasificar los atributos clave del pasado y productos actuales y luego modelando la relación entre esos atributos y el comercial éxito de las ofertas, puede crear modelos predictivos para nuevos productos y servicios. Excavar más profundo mediante el uso de datos y análisis de grupos de enfoque redes sociales, mercados de prueba y primeros lanzamientos de tiendas para planificar, producir y lanzar nuevos productos.

Desde esta misma perspectiva, Big data permite analizar y usar una gran cantidad de información enriquecida que se transmite en vivo desde esas varias fuentes antes mencionadas y enfocar en la innovación. “Innovación” no es solo una palabra de moda, es lo que separa a las empresas exitosas de las fallidas.

Los datos son abundantes, ya sea que tenga acceso o no. Los clientes, los empleados y las operaciones generan, de forma constante, datos que las organizaciones pueden aprovechar para mejorar sus productos mejorando su método de investigación de mercado, lo que clarifica al proceso de “innovar” en algo más allá de un ejercicio abstracto. Es así como Big data puede ayudar a las empresas a innovar en cada etapa de sus operaciones, ya sea con investigación de mercado, desarrollo del producto o la puesta en el mercado de un producto, para tener ventaja sobre la competencia.

Desafíos

Las empresas requerirán analizar un gran volumen de datos en diferentes formatos, homologar, enriquecer y crear segmentos de acuerdo con el comportamiento del cliente. También tendrán que identificar patrones de comportamientos cada más sofisticados y convertirlos en mapas de ruta que permitan crear nuevas ofertas para clientes potenciales.

2. Big data en la experiencia del cliente

Desde que existe la sociedad de consumo, la carrera por los clientes ha estado en marcha. Big data proporciona a los retailers una visión más clara de la experiencia del shopper que pueden utilizar para afinar sus operaciones y generar lealtad para la marca. Al recopilar datos de las redes sociales, visitas web, registros de llamadas y otras interacciones de la empresa, y otras fuentes de datos, los negocios pueden crear planes de mejora de las interacciones con sus clientes para maximizar el valor entregado. 

El análisis de Big Data puede ser se utilizado para ofrecer ofertas personalizadas, reducir la pérdida de clientes y manejar los problemas y conflictos que siempre podría existir en la interacción humana, para mitigarlos de manera proactiva y convertirlos en oportunidades.

Desafíos

La integración de un gran volumen de datos de diversas fuentes puede ser compleja, muy laboriosa y difícil de homologar entre dichas fuentes. Una vez que este primer obstáculo se resuelve con alguna herramienta tecnológica (Pabis Retail) y que los datos son integrados, el análisis del “viaje de shopper” se puede utilizar para identificar rutas de experiencia y correlacionarlas con varios conjuntos de comportamiento que se traduzcan en cada vez mejores experiencias para los clientes.

3. Big data en el “valor de por vida” del cliente (Lifetime value)

Todos los clientes son valiosos, pero algunos lo son más que otros. Big data proporciona información valiosa y específica sobre el comportamiento del cliente/shopper y sus patrones de gasto, de tal manera que sea viable identificar a sus mejores clientes. Una vez que sepa quiénes son, el poder de comunicación del marketing puede dirigirse a ellos con mensajes de nutrición de la experiencia, de “cross-selling”, de “up-selling”, y ofertas especiales, incluso, diseñadas específicamente para cierto tipo de cliente/shopper. También permite que los equipos de ventas enfoquen más tiempo en este tipo de cliente, categorizándolos, así como el servicio de atención al cliente puede trabajar de manera más proactiva si se detecta oportunamente el riesgo de que el cliente pueda “abandonar”.

Desafíos

Identificar a sus clientes de más alto valor, requiere de analizar un gran volumen de clientes, de variables de datos, de transacciones y crear modelos sofisticados que examinan el comportamiento pasado, presente y que puedan hacer un pronóstico de acciones futuras. Esto incluye una variada serie de disciplinas para las que se requiere contar con herramientas adecuadas (Pabis Retail).

Se puede profundizar ampliamente en cada uno de estos casos y elaborar mucho contenido valiosos sobre los subtemas presentes en estos procesos. Lo haremos en nuestras siguientes publicaciones. Por lo pronto, este ejercicio nos deja clara la amplitud y la trascendencia que el Big data esta tomando en todo el ámbito de planeación y operación del retail, influencia que no dejará sino de crecer. Su uso y desarrollo se convertirá en un “must” para toda organización que tenga una visión de permanencia en el mercado en el mediano y largo plazo.

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Autor: Ricardo Cárdenas, CMO Pabis Retail


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