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    Big Data, una herramienta poco explorada en el sector retail

    El Big Data crece a nivel mundial y las compañías deben aprender a utilizarlo en su digitalización. 

    Sin embargo, datos de la firma Advice Strategic Consultants arrojaron que esta herramienta tiene poca presencia en algunos sectores, como el retail. La consultoría compartió en un comunicado que, a nivel mundial, solo el 10% de las empresas de este giro utilizan sistemas de procesamiento de información.

    En el caso particular de México, existe Mall Analytic, una aplicación desarrollada por Tinsa que busca incorporar la tecnología en el retail.

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    Cuatro ventajas que ofrece el Big Data al retail

    Para Keepler Data Tech, compañía tecnológica especializada en analítica avanzada de datos, quien no se acerca al Big Data, se pierde de cuatro ventajas:

    1.- Mejor experiencia de usuario

    La adecuada explotación del dato puede ofrecer una mejor experiencia al cliente, ya que es posible conocer y segmentar al público objetivo.

    A partir de esta información, se determinan patrones de consumo y preferencias por tipologías de usuarios. Esto permite ofrecer experiencias de compra más personalizadas y generar mensajes dirigidos óptimamente.

    La inteligencia artificial está ayudando a comprender y conocer a los consumidores, captarlos y fidelizarlos. Si se les ofrecen experiencias adaptadas a sus gustos, se optimizan los recursos a lo largo del Customer Journey.

    2.- Optimización de procesos

    Los datos también son responsables de ayudar a reforzar la eficiencia interna de los procesos.

    Actualmente, no es necesario contar con grandes volúmenes de datos propios ni de datos históricos para poder plantear soluciones.

    Si se aprovechan las capacidades del machine learning y una serie de datos y patrones de anomalías actuales, se pueden optimizar tareas y procesos.

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    3.- Geolocalización y Big Data en el retail

    La geolocalización apoyada del Big Data ayuda a la toma de decisiones, por ejemplo, dónde abrir una nueva tienda o qué horario es el más productivo.

    También identifica qué tipo de compra es la más común en una zona determinada o cómo se mueve la gente dentro y fuera del establecimiento.

    Incluso, es muy útil en el ámbito de la logística, optimizando los trayectos para hacer más eficiente la ruta y reducir costes innecesarios.

    Esta información permite adecuar la oferta al comportamiento de compra de los clientes, reducir costos, hacer más eficiente el trabajo, entre otras ventajas.

    4.- Predicción de demanda

    Uno de los retos más demandados en el ámbito retail es la capacidad de mejorar la precisión en la predicción de la demanda.

    Este aspecto impacta directamente en las capacidades de almacenaje, suministro y distribución, ahorrando costes y maximizando rentabilidad.

    En un entorno de incertidumbre constante, adelantarse a la demanda puede ser un factor diferencial entre el éxito y el fracaso.

     

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