<img height="1" width="1" style="display:none" src="https://www.facebook.com/tr?id=856187911177249&amp;ev=PageView&amp;noscript=1">
  • Wivo en Facebook
  • Wivo en Twitter
  • Wivo en Linkedin

Cómo la analítica de datos en retail te ayuda a predecir resultados

5/25/17 8:30 AM / por Miguel Soto

analitica de datos en retail.jpg

Ya sea en línea o fuera de línea, los retailers empiezan a adoptar estrategias de datos para entender a sus clientes y emparejarlos con productos para cosechar resultados de negocio.

La idea es encontrar maneras innovadoras de sacar conclusiones de la información estructurada y no estructurada que obtienen del comportamiento de sus clientes.

La analítica de datos y el Big Data se está aplicando en cada etapa del proceso de venta en retail, determinando los productos más populares mediante la predicción de tendencias, pronosticando donde la demanda será más alta para determinados productos, optimizando los precios para obtener una ventaja competitiva, identificando a los clientes que probablemente estarán interesados en ellos y elaborando la mejor manera de acercarse a los clientes.

Analítica de datos: predicción de tendencias

Los algoritmos de predicción de tendencias de la analítica de datos combinan los mensajes de redes sociales y los hábitos de navegación web (por ejemplo) para averiguar qué está causando tendencia. Los datos de compra de anuncios se analizan para ver qué campañas de marketing se podrían lanzar.

Las marcas y los vendedores participan en el "análisis del sentimiento", utilizando sofisticados algoritmos basados en software de analítica de datos para determinar el contexto. Estos datos se pueden utilizar para predecir con precisión qué productos serán los más vendidos en una categoría concreta de público.

Previsión de la demanda

Una vez tienes una comprensión de los productos que más se van a comprar, a continuación, debes analizar dónde estará la demanda. Esto implica reunir datos demográficos e indicadores económicos para construir una imagen de los hábitos de gasto dentro de tu mercado objetivo.

Por ejemplo, con la analítica de datos podrías predecir que la demanda de libros aumenta exponencialmente a medida que el clima se hace más frío. Sabiendo esto, puedes aumentar la cantidad de recomendaciones de libros a medida que la temperatura baja.

Optimización de precios

Los retailers gigantes como Walmart gastan millones en sus sistemas de merchandising y en analítica de datos en tiempo real - de hecho Walmart está actualmente en el proceso de construir la "nube privada más grande del mundo" para rastrear millones de transacciones diarias.

Los algoritmos que te ofrece la analítica de datos rastrean la demanda, los niveles de inventario y la actividad de los competidores y responden automáticamente a los cambios del mercado en tiempo real, permitiéndote tomar medidas basadas en acciones en cuestión de minutos.

El Big Data también juega un papel importante a la hora de ayudar a determinar cuándo deben bajarse los precios - conocido como "mark down optimization". Antes de la era de la analítica de datos, la mayoría de los retailers sólo reducían los precios al final de una temporada de compras para una línea de productos en particular o cuando la demanda casi había desaparecido.

Sin embargo, la analítica de datos ha demostrado que una reducción más gradual en el precio, desde el momento en que la demanda comienza a caer, generalmente conduce a un aumento de los ingresos. Esta visión está respaldada por un enfoque predictivo para determinar el aumento y la caída de la demanda de un producto en el 90% del tiempo.

 Identificación de clientes

Decidir qué clientes desearán un producto en particular, y la mejor manera de exponerlo delante de ellos, es la clave. Con este fin, los retailers dependen en gran medida de la tecnología de la analítica de datos, de recomendación en línea, y los datos recopilados a través de registros transaccionales y programas de fidelización fuera y en línea.

La demanda se pronostica por áreas geográficas basadas en la información que se tiene sobre los clientes en esas determinadas áreas.

Los información de la analítica de datos sobre cómo interactúan los clientes individuales se utilizan para decidir cuál es la mejor manera de llamar su atención con un producto o promoción en particular, ya sea por correo electrónico, SMS o una alerta móvil de un transmisor NFC cuando caminan o transitan por una tienda.

 Convertir visitas en clientes

 A veces un gran número de visitas de clientes a las tiendas en línea o fuera de línea no significa más ventas. Sabiendo esto, las grandes plataformas y organizaciones han introducido nuevas maneras de atraer visitantes para convertirlos en clientes.

Por ejemplo, la plataforma sueca de comercio electrónico Klarna mueve a sus clientes (como Vista Print Spotify y 45.000 tiendas en línea) a un nuevo modelo de facturación en el que los clientes pueden acceder a sus tarjetas de crédito o débito para confirmar los detalles y pagar después de que el producto sea entregado.

Los analíticos sofisticados de la prevención del fraude utilizan esto para asegurarse de que el sistema no puede ser manipulado por aquellos con intención tortuosa.

Por lo tanto, toda esta dependencia de la tecnología y la analítica de datos permite a las pequeñas empresas, cadenas de retail y a los operadores independientes aprovechar muchos de los mismos enfoques basados en datos para optimizar ventas y campañas de marketing, sin necesidad de implementar soluciones costosas de hardware.

Las plataformas publicitarias dirigidas como Google y Facebook ofrecen a las empresas de todos los tamaños la oportunidad de beneficiarse de las estrategias de marketing segmentadas por Big Data y analítica de datos.

Y un número creciente de startups está ofreciendo análisis sociales para ayudar a cualquier persona a trabajar donde sus clientes los están esperando en las redes sociales.

Los retailers -grandes y pequeños - han estado cosechando los beneficios de la analítica de datos estructurados pero apenas están empezando a manejar datos no estructurados.

Sin duda, todavía hay una gran cantidad de potencial sin explotar en las redes sociales, comentarios de comentarios de los clientes, imágenes de video, conversaciones telefónicas grabadas y datos GPS de localización.

Las mejores soluciones son las que tras la analítica de datos hay una interpretación de resultados con acciones adecuadas en lugar de las que simplemente tratan de recopilar el mayor número posible de datos y luego esperar a ver qué pasa.

La analítica de retail puede mejorar los beneficios de tu negocio. Con esta guía te damos las claves.

Gracias por descargar nuestro ebook

Topics: Monitoreo Retail, analitica de retail, análisis consumidores

Miguel Soto

Escrito por Miguel Soto

reportes bi

Categorías

see all