Mejora tus ventas en retail: estrategias para calidad de datos

De la mano de la digitalización y el advenimiento de las nuevas tecnologías, los modelos de negocios en el sector de comercio se enfrentan con grandes desafíos. Los datos se vuelven imprescindibles para la toma de decisiones comerciales y la satisfacción de clientes cada vez más demandantes y que se contactan con las empresas a través de diversos canales. ¿Cuáles son los cambios más relevantes de los últimos tiempos y por qué los datos de calidad pueden ofrecer grandes potencialidades en retail?

Los consumidores cambian su forma de comprar y avances en Inteligencia Artificial

Con el estallido de la pandemia de COVID, las compras a través de teléfonos inteligentes y canales online cobraron un impulso considerable. Esta nueva experiencia en los negocios ofrece una oportunidad en el sector retail para ahorrar costos gracias a la liberación de espacio físico a la hora de exhibir sus productos. Los canales digitales permiten nuevas formas de publicidad a través de imágenes o videos en redes sociales y con el uso de la realidad virtual.

Por otro lado, la Inteligencia Artificial cobra mayor relevancia a través de los asistentes virtuales, o voice commerce, en los dispositivos de los hogares para comprar los alimentos e insumos para el hogar. La IA también está ayudando a las tiendas a optimizar la gestión de inventarios en tiempo real y mejorar las técnicas de disposición de estanterías. Los procesos de logística, entrega de los productos, la generación de perfiles de los clientes y su segmentación ofrecen grandes ventajas para quienes incorporan estas tecnologías disruptivas en su modelo de negocio.

El desafío: mejores datos para más ventas

Los datos que no se limpian, estandarizan y verifican impactan en las ventas de diversas formas:

• Incapacidad para identificar clientes y ofrecer ofertas personalizadas en todos los canales.
• Lenta respuesta para identificar proveedores adicionales o alternativos.
• Falta de confianza en los resultados de las iniciativas de Inteligencia Artificial.
• Demorar en el lanzamiento de nuevos productos.
• Iniciativas ineficaces de fijación de precios y promoción.
• Incumplimiento de la normativa de privacidad de datos.
• Retrasos y sobrecostos con las estrategias de transformación digital.

Tal vez te interese leer: 
Mejora la relación con el cliente con una gestión de datos eficaz

La buena calidad de los datos potencia los negocios y garantiza mejores resultados ya que posibilitan:

• Crear experiencias de cliente excepcionales: hoy en día si los clientes no obtienen la mejor experiencia por parte de una empresa, buscarán un producto o servicio de reemplazo y compartirán su opinión en diferentes redes y foros. La mala experiencia del cliente puede deberse a retrasos en la resolución de problemas, falta de existencias, ofertas irrelevantes, información de producto inconsistente y entregas retrasadas o fallidas, inconvenientes que se minimizan con datos exactos y confiables.

• Ofrecer una visión coherente en todos los canales: con la difusión del ecommerce y la utilización de diferentes canales en distintos momentos de la compra, los consumidores cuentan con una amplia gama de opciones y combinaciones que deben ser consistentes y coherentes en todo su recorrido. También desean recomendaciones y ofertas personalizadas que requieren información consistente y verificada para que las operaciones resulten óptimas.

• Cumplimiento de normativas más sólidas: la preocupación por la privacidad y el riesgo de recaer en sanciones por el uso indebido de la información afecta la forma en que las empresas recopilan, almacenan, comparten y administran sus datos confidenciales. La calidad de los datos es fundamental para evitar daños en la reputación e inconvenientes económicos.

• Perspectivas más profundas: explotar al máximo la información en manos de las empresas para la investigación, la creación de análisis y el entrenamiento de algoritmos de Inteligencia Artificial posibilita la toma de decisiones óptimas en torno a la identificación de tendencias de clientes, precios, promociones, gestión de surtido o inventario. Reunir conocimientos de diversas fuentes de datos: estructuradas y no estructuradas, estáticas y en streaming, cada una con su propio esquema impone una gran exigencia a la calidad de los datos que se combinan.

En suma, gracias a los avances en la tecnología empresarial, la recopilación y procesamiento de datos es más fácil que nunca. Data quality se convierte en un imperativo para que la toma de decisiones sobre inversiones, procesos e innovaciones se realice en la dirección correcta y los consumidores se encuentren satisfechos con su experiencia.