Big data retail: estrategias que se alejan de la abstracción

Big data retail hace referencia a cómo los minoristas o retailers pueden utilizar el Big data, combinando datos procedentes de patrones de navegación web, social media, previsiones sectoriales, registros existentes de clientes, etc., para predecir tendencias, prepararse para un aumento de demanda, determinar con precisión sus clientes, optimizar precios y promociones, y monitorizar en tiempo real analíticas y resultados.

Todo el mundo habla de análisis de sentimiento, pero bajemos a la realidad, analicemos qué es realmente big data y cuáles son las posibilidades que ofrece de cara  las ventas. Big data retail es tendencia. La variedad de usos que los minoristas pueden dar a los datos de que disponen los hacen ricos en recursos y posibilidades, todo gracias al uso que se le da a la información. No hace falta ir directamente a la versión más abstracta de los grandes datos para descubrir todo lo que pueden aportar al mundo del retail.

Big data retail: el lado práctico de la estrategia

Antes de ponerse a analizar lo que cada cliente de una marca o un establecimiento escribe en internet o en sus redes sociales favoritas, ¿por qué no pararse a observar su ticket de la última compra? Hora, producto principal, productos accesorios, pago con tarjeta de crédito, de débito, en efectivo... De un minúsculo trozo de papel se puede extraer una cantidad ingente de datos sobre una persona.

Ahora, sólo hay que imaginar, el poder de la información a la que es posible acceder si se comparan los tickets de compra de esa persona durante los últimos cinco años. Conocer cuántas veces va a comprar por mes, qué días de la semana compra, cuáles son sus productos habituales, sus marcas favoritas, qué compra cuando no encuentra lo que quiere, cuáles son sus segundas opciones y esto es sólo el principio.

De este tipo de análisis se pueden derivar varias estrategias big data retail con potentes resultados:

•  Análisis de la cesta de la compra: a través de este examen se puede determinar qué modelos de cesta de la compra existen y qué productos se suelen comprar a la vez. Esta analítica big data retail permite detectar minúsculos cambios reveladores de tendencias y grandes informadores del modo de cada individuo de abordar el ciclo de compra. Los resultados de estos análisis permiten tomar decisiones sobre el surtido de un determinado producto, la colocación de un artículo o una gama del mismo dentro del establecimiento o la forma de optimizar la venta cruzada de bienes distintos.

•  Análisis de grupos de productos: puede aplicarse a categorías de productos al completo o llevarse a cabo cotejando las relaciones causa efecto entre ventas y beneficio obtenido. El conocimiento extraído permite diseñar promociones más efectivas, basadas en un conocimiento más profundo del cliente (que informa sobre sus patrones de compra y predice tendencias), por una parte, y en saber qué productos se venden más y cuál es el potencial de crecimiento de la cartera de producto, por otra.

•  Segmentación de clientes: en función de los datos de compra, se divide el mercado en categorías de personas con patrones similares, grupos de clientes tipo. Esta clasificación permite diseñar acciones comerciales a medida, optimizando el esfuerzo de las iniciativas de marketing, que reducen el margen de riesgo al disponerse de información sobre su funcionamiento y efectos en ocasiones anteriores, que se contrasta con un modelo de perfil de cliente muy preciso y perfectamente estudiado. Es la esencia de big data retail.
  
  

   

  

   

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Algunos beneficios del big data retail

• Aumenta la velocidad de análisis: Con big data retail, los ejecutivos pueden generar previsiones diarias y facilitar decisiones inmediatas, lo cual antes no era posible. Se pueden optimizar los precios para toda una organización, con múltiples escenarios, y hacerlo solo en horas frente a los días de espera que se necesitaban anteriormente.
  
  
• TI y la empresa pueden funcionar juntos de manera más estratégica: TI puede construir la base de análisis estratégico mientras que los directivos pueden explorar, visualizar y probar hipótesis y poner en acción ideas innovadoras.
  
  
• Toma de decisiones en tiempo real: Los minoristas necesitan formas rápidas, basadas en hechos para tomar las mejores decisiones de la forma más rápida. Los directores de tienda deben ser capaces de proporcionar el mejor servicio cuando los clientes entran en la tienda. Una venta al por menor de alto rendimiento mediante big data retail permite que estas decisiones y acciones ofrezcan ventajas competitivas.
  
  
• Se evita el spam de ofertas: El big data retail puede ayudar a las empresas a evitar el envío de demasiados mensajes a sus clientes, y también evitar el envío de mensajes erróneos. Mediante el uso de soluciones de big data retail que tienen el histórico de las ofertas y las respuestas anteriores a esas ofertas, los comerciantes ahora pueden enviar mensajes correctos en el momento adecuado, reforzando de esta forma la lealtad a la marca.