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viernes, julio 14, 2017

Analítica de datos en retail: ejemplos de uso

Analítica de datos en retail: ejemplos de uso




Analítica de datos en retail: ejemplos de uso

3/21/17 8:30 AM / por Miguel Soto

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El procesamiento, la recogida y el almacenamiento de grandes volúmenes de datos son desafíos que se pueden alcanzar mediante la analítica de datos y las posibilidades que alberga.
La analítica de datos es una nueva forma de enfrentarse al Big Data porque recopila en un único sistema todos los datos que, hasta ahora, no eran posibles, como los registros de visitas de los clientes a páginas webs o la información que generan los usuarios a través de sus celulares… Datos que pueden dar una ventaja competitiva a tu negocio.
La analítica de datos te da las respuestas a preguntas tan importantes como éstas:
¿Cómo me puedo diferenciar de la competencia? ¿Cómo ordeno los estantes o cuántos niveles deben presentar? ¿De qué forma se pueden configurar los recorridos de los compradores dentro de la tienda? ¿Durante cuánto tiempo debo mantener una oferta para que un producto se consolide en la cesta de la compra de los clientes? ¿Qué técnicas ayudan a aumentar las ventas de las distintas marcas?
Así que, las posibilidades que aporta la analítica de datos a los retailers son prácticamente ilimitadas. De hecho, actualmente es complicado, por no decir imposible, tomar decisiones sin contar con la tecnología adecuada.

Cómo usar la analítica de datos en el sector retail

  1. Planificación y disposición de productos
El diseño y la colocación de los artículos en una tienda permite mejorar el ambiente y crear una atmósfera personalizada que propicia el aumento de las ventas.
Una planificación adecuada del diseño de tu tienda te permitirá:
Determinar el tamaño óptimo de cada estante o área de tu tienda
Calcular la ubicación y distancia ideal de los artículos con respecto a la entrada y a la salida de la tienda
Con la analítica de datos puedes hacer aumentar el recorrido de cada consumidor en el interior de tu retail para aumentar la tasa de conversión y fidelización.
La analítica de datos te ayudará a predecir qué áreas de tu tienda atraen mayor flujo de tránsito, qué tipo de productos debes colocar al lado de otros o de qué manera la colocación de los artículos impacta en el flujo de clientes. Puedes leer más en este artículo: Tipos de distribución de mobiliario en tiendas de retail
  1. Optimización del surtido
La analítica de datos te permite ordenar tus artículos en la tienda por categorías y obtener información acerca de la función de cada uno.
En función de este análisis puedes colocar de la manera más efectiva cada producto en el estante adecuado y distribuir las existencias en el lugar correcto para atraer la atención de tu público.
Puedes distribuir los diferentes productos en función de:
  • Su volumen de ventas
  • Las preferencias de los clientes en función de los diferentes segmentos o en función de criterios individuales
  1. Previsión de ventas
Una buena previsión de ventas depende de la elección de una potente solución de analítica de datos. La herramienta funciona mediante estadísticas avanzadas capaces de predecir la demanda futura de los productos.
El modelo de analítica de wivo te ayudará a planificar en lo relativo a:
  • Reposición de las existencias por categorías
  • Adecuación de las necesidades de abastecimiento para evitar el exceso de stock, o los desabastecimientos. En este artículo te contamos la importancia que tiene este punto: Cómo evitar los quiebres de stock en retail
  • Optimización de los picos de ventas en horas, semanas o periodos concretos del año.
  1. Gestión del inventario
La gestión del inventario es importante para asegurar un buen suministro de los productos, no perder ventas y evitar tener excedentes. Las ventajas de una buena gestión de inventario:
  • Racionalizar los pedidos.
  • Optimizar la gestión del almacén.
  • Mejorar los recursos.
Las soluciones de analítica de datos para la gestión de inventario tienen en cuenta los tiempos de espera (proveedor) y garantizan la disponibilidad del producto en el momento adecuado y determinan el stock de seguridad. En este artículo te lo contamos: (Claves para calcular el stock de seguridad en retail)
Con la analítica de datos podrás detectar el nivel de desabastecimiento de un producto y calcular el volumen del stock de seguridad.
  1. Análisis de fidelización
Adquirir nuevos clientes es mucho más complicado y costoso que retener a los que ya tienes por lo que deberías dar prioridad en tu estrategia a esto último. En este punto la analítica de datos cobra mucha importancia.
Tu estrategia debería basarse en torno a los siguientes estadios:
  • Identificación de los clientes más fieles a una determinada marca o producto: para ello es necesario llevar a cabo un analítica de datos del CRM.
  • Análisis de las transacciones de los consumidores para averiguar el conocimiento adquirido sobre sus hábitos.
  • Detectar patrones de comportamiento
  • Segmentación de clientes para diseñar ofertas y estrategias de marketing personalizadas e identificar los abandonos por parte del cliente y proporcionar un mejor servicio.
  1. Evaluación de precios
En este apartado la analítica de datos te ofrece información muy útil para maximizar las ventas en función de la decisión del precio óptimo y los descuentos asociados a cada una de las marcas y referencias o el descuento aplicado para una detrminada promoción.
  1. Análisis de la canasta de la compra
En este caso la analítica de datos te ayudará a averiguar tendencias y hábitos y a comprender los comportamientos de los clientes.
Analizando la canasta de compra puedes llegar a las siguientes interpretaciones:
  • Productos relacionados
  • Modelos de cesta de la compra (para crear perfiles de clientes tipo)
Esto te permitirá decidir acerca de:
  • Dónde colocar cada producto
  • Qué surtido debes presentar
  • Cómo organizar la venta cruzada los productos
Obtén más información aquí: (Beneficios del análisis de canasta de compra en retail)
  1. Reporting y análisis de negocio
El reporting es una de las operaciones más ventajosas que puedes extraer de la analítica de datos de tu sector interactuando con el Big Data. Gracias a los nuevos sistemas de analítica obtienes un conocimiento profundo de tu negocio para determinar su potencial de crecimiento.
El resultado son estrategias con un escaso margen de error, que se basan en información objetiva sobre el conocimiento adquirido. La forma de proceder es la siguiente:
  1. Recogida de datos
  2. Almacenamiento de datos
  3. Aplicación de algoritmos estadísticos de segmentación
  4. Diseño de modelos manejables, precisos y previendo la respuesta de los mercados y en función de los objetivos de las campañas de marketing
  5. Creación de grupos de clientes
  6. Optimización de acciones comerciales
Como puedes ver, la analítica de datos te puede aportar un gran valor al negocio a la hora de tomar decisiones más precisas.
Aprende más sobre cómo interpretar los datos de tus clientes.

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