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Retail: ¿Cómo utilizar la información de big data y analytics?

Denisse Faúndez

Escrito por Denisse Faúndez MBA y M.Sc. UC, Chile

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El big data y analytics puede ser utilizado en cada área del retail para descubrir eficiencias, mejoras, nuevas tendencias, y mucho más.

Hoy tenemos la suerte de presenciar una nueva revolución de la humanidad que nos interpela, por sobre todo, acerca de lo que nos ha sido dado por medio de la tecnología y sus nuevas posibilidades. También sobre cómo lo cuidamos y usamos para mejorar el mundo de los negocios, del retail. Y mucho más importante, mejorar nuestra calidad de vida.

Con ese desafío en mente, pensemos en cómo se ha utilizado la información en el mundo del retail. Desde el cajero de supermercado que pasa un producto por caja y escanea su código de barras, registrando los datos de venta en el terminal y enviando esta información directamente en el sistema de la empresa.

Estos datos quedan automáticamente disponibles para el comprador de la categoría, la persona que maneja la distribución de productos y/o planea la demanda, y todos quienes necesiten dicha información.

Ellos toman sus decisiones con estos antecedentes, hacen analytics (1) tanto para mejorar las proyecciones de demanda como para hacer planes que mejoren sus ventas, entre muchas otras utilizaciones.

Entre estos planes están los clásicos programas de CRM (Customer Relationship Management), que son acciones que se enfocan en construir la lealtad de los consumidores más preciados para un retail. Estos programas existen hace muchos años y típicamente ofrecen premios basados en los montos de compra. Por ejemplo, las aerolíneas, bancos, supermercados, etc.

Nuevas oportunidades

Hoy en día las nuevas fuentes de datos, transacciones, sensores, métricas de medios digitales, etc., presentan nuevas oportunidades para la industria para generar valor y algunos consigan ventajas competitivas inigualables.

Los grandes retailers logran juntar tal cantidad de información que no se manejan de las maneras tradicionales. Es más, se dice que en los últimos 10 años se han acumulado más datos que en toda la historia de la humanidad. Ahí aparece el big data o el manejo de grandes volúmenes de información, la inteligencia artificial y la ciencia de datos.

Los retailers deben incorporar personas que puedan trabajar con estos datos, hacer planes y tomar decisiones, pues poder analizar, sacar conclusiones y crear planes de acción, puede ser clave y estratégico para cualquier compañía. Y hoy ya hay quienes llevan la delantera.

¿Qué hacer con la información?

¿Cómo se puede utilizar la información en el mundo del retail? A continuación algunas ideas:

1. Entender el comportamiento del consumidor.
2. Mejorar la experiencia de compra en las tiendas.
3. Realizar recomendaciones a los consumidores en base a sus compras.
4. Aumentar la tasa de efectividad de las promociones.
5. Analizar el viaje de compra de los consumidores.
6. Buscar eficiencias en la cadena logística.
7. Mejorar desempeños en la proyección y manejo de la demanda.
8. Analizar el surtido completo por tienda y SKU.
9. Analizar los medios digitales y su impacto en las ventas.
10. Predecir tendencias en base al análisis de medios digitales y comportamientos de compra.

Como podemos ver, estamos viviendo una nueva revolución industrial, el big data y analytics puede ser utilizado en cada área del retail para descubrir eficiencias, mejoras, nuevas tendencias y mucho más.

Según la Cámara Chilena de Santiago, estas tecnologías se están adoptando lentamente en las compañías y las pymes se estarían quedando atrás. Es fundamental empezar a involucrarnos en estos temas para mejorar el desempeño de la industria y mejorar la experiencia de compra de los consumidores. ¡Estamos todos invitados a esta revolución!

(1) Analytics es un término que viene de la gran aceptación que tuvo Google Analytics a fines de 2005. Y corresponde al análisis de datos con las herramientas tradicionales, o más bien, estadística tradicional en el análisis de datos.

Lee aquí un artículo sobre retail chileno y omnicanalidad.

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