Gracias a nuevas tecnologías como big data las cadenas minoristas pueden contar con la información que necesitan para potenciar sus ofertas, incrementar las ventas, prever la demanda (mediante el análisis de datos de la demanda y de los patrones de compra) y optimizar en general la experiencia de sus clientes, con el foco puesto en fidelizarlos y sumar nuevos clientes.
Es decir: big data ya está ayudando a generar nuevas fuentes de ingresos, mejorando la interacción del cliente con incentivos y ofertas. Pero eso no es todo: con las big data solutions aceleradas por adopción de la Nube también se pueden optimizar las operaciones y las decisiones comerciales, los stocks y el suministro; así como también manejar más inteligentemente la estrategia de precios.
Lejos de ser algo del futuro, se trata de tecnologías que impactarán en el corto plazo. Un estudio indicó que durante los próximos 5 años las tecnologías innovadoras y disruptivas continuarán impulsando la transformación digital de la industria minorista a un ritmo rápido. Y en tal contexto las cadenas que prosperarán serán aquellas que defiendan las estrategias basadas en el análisis de datos, experienciales y personalizadas. Para 2021 –dice el reporte– el 60% de los principales minoristas utilizará un enfoque asentado en el consentimiento para maximizar el valor de la personalización contextualizada del viaje del cliente y las conversaciones automatizadas, aumentando la lealtad hasta cuatro veces. Para 2022 el 20% de los minoristas adoptará un cambio cultural completo donde el liderazgo defenderá la innovación disruptiva, impulsando la inversión que lanzará la próxima etapa de crecimiento, mientras que el 80% restante verá una desaceleración. Y para 2022 el 35% de los minoristas habrá anunciado asociaciones o mash-ups que crucen ecosistemas minoristas cambiantes para ofrecer nuevos servicios que converjan en las experiencias de los clientes en la tienda física y en línea.
Big data analytics
El signo de los tiempos es la personalización. Y ofrecer una sólida experiencia de compra multicanal integrada, sin fisuras y con total continuidad entre los canales online y físicos, se ha convertido en una suerte de “debe ser”. Pues bien: las big data solutions –o más concretamente las soluciones de analítica basadas en grandes volúmenes de datos– permiten a las cadenas generar recomendaciones en base a historiales de compras, pronosticar tendencias sobre el gasto futuro y tomar decisiones estratégicas fundadas en exhaustivos análisis de datos y del mercado.
Capturando datos de navegación en sitios web, productos visitados y ubicación geográfica, entre otros, hoy es posible entender los hábitos de los clientes e inferir hasta el estado en el ciclo de vida en el que se encuentran.
Por ejemplo Amazon emplea los grandes volúmenes de datos para sugerir productos a sus clientes en función de sus búsquedas y compras anteriores. De hecho generó casi el 30% de sus ventas a través de su motor de recomendaciones.
En resumen, La analítica de estos tsunamis de datos abren oportunidades únicas. A partir de datos del clima, para mencionar apenas un ejemplo, se puede pronosticar la demanda, ya que los patrones climáticos permiten personalizar las recomendaciones de productos para los consumidores.
Además este tipo de soluciones permiten:
√ Manejar el suministro y la distribución de productos en base a datos ciertos.
√ Mejorar la calidad de servicio: aprovechando la información de las llamadas grabadas, comentarios de clientes (por ejemplo “escuchando las redes sociales” con desarrollos de PNL), reclamos en la web, etc.
√ Tener una imagen completa del cliente, de 360 grados, registrando sus preferencias y hábitos al detalle.
√ Optimizar precios: al monitorear las búsquedas en la web se pueden pronosticar tendencias y manejar la política de precios.
√ Supervisar el “viaje del cliente” para mejorar sus experiencias, reconociendo dónde busca la información, dónde abandona la compra y cómo se puede llegar a él de mejor modo.
√ Analizar los movimientos de los clientes dentro de la tienda (mediante análisis de video y sensores de movimiento) para colocar los productos más estratégicamente.
√ Analizar la “canasta de compras” para determinar qué productos tienen más probabilidades de comprar juntos los clientes.
Big data solutions
En definitiva hoy los grandes volúmenes de datos les permite a las tiendas informar, probar y diseñar sus estrategias. Les brinda la posibilidad de predecir qué productos serán populares, y también de identificar qué clientes estarán probablemente interesados en ellos (ya que los algoritmos de aprendizaje automático aprovechan los datos históricos para generar recomendaciones muy orientadas).
Un caso emblemático es el de Walmart, que está en proceso de construir el sistema de nube privada más grande del mundo. La compañía creó el Data Café, un centro de big data analytics de última generación, que además de sus propios datos transaccionales aprovecha la información de otras 200 fuentes (datos económicos, meteorológicos, de redes sociales, determinados precios, información de eventos locales, etc.) para mantenerse al tanto del movimiento de la competencia. Gracias a estas tecnologías, la compañía podrá encontrar soluciones rápidas a problemas encontrados tanto en sus tiendas físicas como en su negocio online.
Big data no es el futuro del comercio minorista. Es el presente. Y está marcando un antes y un después.
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