La importancia del Big Data crece en todo el mundo y todas las compañías, independientemente de su sector, tamaño y actividad, deben aprender a utilizarlo en su transformación digital. Una necesidad que no se ajusta a la realidad cuando se trata del big data en el retail, donde la analítica de datos tiene todavía muy poca presencia; son un 10% lo aplican a sus negocios, según datos del INE analizados por Advice Strategic Consultants.
Se están perdiendo, a juicio de Keepler Data Tech, compañía tecnológica especializada en analítica avanzada de datos, cuatro grandes ventajas que las compañías de retail obtienen al utilizar el dato:
Mejor experiencia de usuario
La adecuada explotación del dato puede ofrecer una mejor experiencia al cliente, ya que es posible conocer mejor a los usuarios y, por lo tanto, segmentar el público objetivo y generar mensajes mejor dirigidos. A partir de esta información, se determinan patrones de consumo y preferencias por tipologías de usuarios, lo que permite ofrecer experiencias de compra más personalizadas.
La inteligencia artificial está ayudando a comprender y conocer mejor a los consumidores, captarlos, fidelizarlos y ofrecerles experiencias mejor adaptadas a sus gustos, lo que optimiza los recursos a lo largo del Customer Journey.
Optimización de procesos
Los datos también son responsables de ayudar a mejorar la eficiencia interna de los procesos. No es necesario ya contar con grandes volúmenes de datos propios ni de datos históricos para poder plantear soluciones que, aprovechando las capacidades del machine learning y con solo una serie de datos y patrones de anomalías actuales, permitan optimizar tareas y procesos.
Geolocalización & big data en el retail
La geolocalización en combinación con el big data mejora la toma de decisiones como, por ejemplo, dónde sería mejor abrir una nueva tienda o qué horario de apertura es el más productivo; también identifica qué tipo de compra es el más común en una zona determinada o cómo se mueve la gente dentro y fuera del establecimiento, lo que permite adecuar la oferta al comportamiento de compra de los clientes; y también es muy útil en el ámbito de la logística, optimizando los trayectos para hacer más eficiente la ruta y reducir costes innecesarios.
Predicción de demanda
Unos de los retos más demandados en el ámbito retail es la capacidad de mejorar la precisión en la predicción de la demanda, lo que 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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