Big data retail: producto encuentra cliente. La nueva forma de comprar

¿Compras online? ¿Te gusta el shopping? ¿Has notado algún cambio en tus hábitos de compra últimamente? Big data retail es la respuesta a muchas de las preguntas y suspicacias que suscitan las compras online. Estas transacciones, que a primera vista parecen sencillas, limpias y rápidas; esconden resortes que dejarían helado a más de uno. ¿Te parecían casualidad los anuncios de hoteles que saltaban en Facebook después de comprar tus billetes de avión? ¿Eran coincidencia las ofertas de productos para bebés y premamás que empezaste a recibir no mucho después de buscar por internet cuáles eran las mejores vitaminas para tu embarazo?

Big data retail: cómo, cuándo y dónde

Cada vez que una persona se conecta va dejando un rastro que, para muchos, tiene un valor incalculable. El aumento de la demanda de científicos de datos va de la mano de la evolución big data. Retail, finanzas, telecomunicaciones, seguros... muchos sectores han descubierto la gallina de los huevos de oro (eres tú, comprador potencial) y se están preparando para explotar su ventaja competitiva, monetizando big data y mejorando su imagen de empresa ya que, al mismo tiempo, son capaces de ofrecerte cada vez un mejor servicio. ¿Cómo lo hacen?

•  Almacenando grandes cantidades de información sobre los usuarios que se obtienen de cada interacción de la persona con la red.

• Valiéndose de software especializados para buscar tendencias que les ayuden a atraer a nuevos clientes.

• Creando perfiles de cliente que contengan una radiografía completa del individuo como consumidor, todos los datos que pueden ser necesarios para averiguar sus preferencias, necesidades y expectativas: la historia de compra de la persona, su edad, estado civil, el salario estimado y la historia web.

¿Qué necesitan para hacerlo posible? Cada caso de uso big data retail es un mundo, pero lo habitual es utilizar un algoritmo, que en ocasiones puede contar con más de 200 variables que miden el riesgo, y que proporcionan datos exactos sobre:

•  Compras anteriores y búsquedas en la red.

•  La hora del día en que el cliente suele efectuar sus compras.

•  La frecuencia de las compras realizadas.

•  Cómo los compradores escriben sus nombres.

Todos los datos se registran en la red y todos son susceptibles de ser encontrados. El secreto de los mejores consiste en hacerlo de forma imperceptible y sus aspiraciones se resumen en:

•  Crear perfiles de clientes integrales.

•  Diseñar recomendaciones personalizadas de productos.

•  Lograr un checkout en un solo click de ratón.

Tal vez te interese leer: 
Big data marketing: oportunidades, retos y gestión

Producto encuentra cliente: casos de éxito big data retail

Tres casos de éxito big data retail son la mejor forma de comprobar, con sus ejemplos, el alcance de las posibilidades de los grandes datos para este sector:

•  Wal -Mart: big data retail como estrategia no tiene secretos para el gigante americano, que se basa en la información recogida de redes sociales para asesorar en la compra de regalos navideños para familiares y amigos. Acertar es cuestión de datos y el cliente no tiene que perder tiempo buscando, puede ir a lo seguro, incluso aunque se trate de productos que no se encuentren en el catálogo de Wal -Mart. El servicio que ofrecen es tan completo que incluso te explican dónde puedes adquirirlos.

•  Alibaba: igual que sucede con Amazon, son especialistas en sugerir productos que saben que interesarán al usuario. Para aumentar las posibilidades de éxito se basan en una combinación de datos personales, datos de búsquedas online y de compras anteriores.

• Ozon.ru, el Amazon ruso, emplea el análisis de grandes datos para aprender los hábitos de sus clientes y sugerir en cada época del año los productos que más demanda pueden tener y, al mismo tiempo, explota este conocimiento big data para reducir los costes de combustible y el número de viajes de los conductores de sus camiones de reparto.