Estrategias big data para hacer grande el comercio minorista

¿Ya has elegido qué estrategias big data aplicar en tu negocio? La búsqueda de la ventaja competitiva es cada vez un desafío más complicado en un mercado que se satura al mismo ritmo al que avanza la competición entre empresas. La optimización del servicio al cliente es el enfoque que mejores resultados entrega a los negocios del retail pero, para tener éxito en cualquier iniciativa en esta línea, es preciso garantizar el acceso al conocimiento de calidad. ¿Cómo conseguirlo? Tecnología, análisis y talento se combinan para extraer todo el valor de los grandes datos y concretarlo en acertadas estrategias customer centric.

Analítica avanzada: estrategias big data para aumentar las ventas y la satisfacción del cliente

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Disponer de los datos necesarios (procedentes de registros históricos, de las transacciones presentes o de internet y las redes sociales) no es suficiente. Si bien se trata de un primer paso, hacen falta las herramientas tecnológicas que permitan explotar su potencial, haciendo posible llevar a la práctica estrategias big data como las siguientes:

Optimización de la distribución de productos en las estanterías: desde el redimensionado de los departamentos hasta la ubicación idónea de un producto en tienda, todo influye a la hora de crear una atmósfera que invite a la compra. Para saber cómo facilitar el acceso a determinados artículos, de qué forma aumentar el recorrido en tienda de los consumidores o cómo captar la atención hacia ciertos productos en promoción hacen falta datos. Lo mismo sucede cuando se trata de conseguir la optimización del surtido: diferenciando entre productos centrales y accesorios y segmentando cada familia y tipo de artículos hasta averiguar el volumen de ventas de cada uno, el beneficio que reportan o las preferencias de los clientes. ¿Sabrías convertir la información en rentabilidad?

Impulso de la cifra de ventas y ajuste de la función de inventario: ¿te imaginas las ventajas de evitar la rotura de stock? ¿Podrías lograrlo a la vez que ahorras costes en la función de inventario? Una vez más, se trata de una cuestión de información. Algunas estrategias big data, cuando se llevan a cabo con las herramientas adecuadas, hacen posible adecuar las necesidades de abastecimiento a las circunstancias, sin perder alineación con la demanda en ningún momento, gracias a las capacidades predictivas avanzadas que permite el forecasting de ventas. Una gestión de inventario mejorada está al alcance de los negocios del retail que saben lanzar las preguntas correctas a sus sistemas de inteligencia empresarial.

Aumento de la tasa de retención de clientes: adquirir nuevos clientes es más costoso que retener a los que ya se tienen, por eso, recurrir al análisis de fidelidad facilita la definición de un plan para impulsar su satisfacción y lealtad a la marca. Partiendo de la identificación de los clientes más fieles, se lleva a cabo un análisis de las transacciones que permitirá detectar patrones de comportamiento diferentes. En base a ellos, se procede a la segmentación de clientes que facilita el diseño de ofertas y promociones personalizadas, permitiendo también detectar a los consumidores con más altas probabilidades de abandono a tiempo de elaborar una respuesta eficaz. ¿Creías que todos tus clientes eran iguales? ¿Les tratabas del mismo modo?

El modelado del marketing mix, el análisis de precios y fijación dinámica de los mismos, el análisis de la cesta de la compra o el que se aplica a categorías y grupos de productos son sólo algunas muestras del potencial de los datos.

¿Tomas acción en base a conocimiento? ¿En tu compañía se han dejado atrás las intuiciones para adoptar un modelo basado en datos? Para conocer todo lo que big data puede hacer por tu negocio y empezar a desarrollar la ventaja competitiva que te diferenciará de otras empresas de retail descárgate esta guía gratis, “Las 10 mejores estrategias de big data en el sector retail”, donde encontrarás recomendaciones prácticas que te ayudarán a dar un giro a tus resultados y mejorar la relación con tus clientes.

Acerca del Autor: Este articulo fue escrito por Equipo PowerData