Retail en la era del Análisis de Datos

El sector Retail está impulsado por la necesidad de ofrecer un buen servicio a sus clientes y es algo que como consumidores siempre buscamos. En un mercado altamente competitivo y saturado, este requerimiento se hace cada vez más importante.

El obtener cualquier tipo de ventaja competitiva es imprescindible, sobre todo cuando se trata de ganar conocimiento sobre potenciales clientes, y la clave para obtener esta información está en buscar dentro de los datos.

Los avances tecnológicos y la adopción de innovaciones en técnicas para el análisis predictivo de datos permiten conocer patrones de consumo; tickets promedios por perfil de cliente; hora y lugar de compra; qué productos tienen relación en la compra de otros, por ejemplo si la compra de embutidos y frituras se relaciona con la de cerveza; monitorizar horarios de entrada, saturación y salida de estacionamientos y muchos datos más que permiten mejorar la experiencia de compra, fomentar la recompra y crear una experiencia para el retorno del cliente.

Existen muchas formas de recolectar estos datos, desde el uso de aplicaciones en dispositivos móviles para analizar patrones de compra y fomentar el comercio electrónico, por ejemplo, Grupo Walmart de México a través de Superama ha hecho un enorme esfuerzo de posicionamiento a través de una estrategia omnichannel, donde se pueden solicitar productos a través de teléfono, web o más cómodamente a través de la aplicación, programando incluso la hora de recepción de los productos.

De igual forma, existen soluciones específicas como los shopping list apps, que permiten brindar información de valor a los proveedores sobre los patrones de compra de los clientes relacionada a sus perfiles a través del registro con redes sociales.

Siguiente este punto, las redes sociales se han convertido en un elemento integral para el análisis de patrones de consumo, deseo, necesidad y análisis de impactos, para definir estrategias de alcance por tipo de perfil, tipo de advertising más eficiente y una segmentación a detalle que antes era impensable obtener.

A medida que los retailers diseñan sus estrategias en diversos canales y ahora las integran a través de estrategias multi-channel, omni-channel o más recientemente el concepto de No-channel, el volumen de los datos internos y externos se ha incrementarse de forma exponencial. Esta gran masa de datos se traduce en información que brinda conocimiento, con el cuál es posible tomar mejores decisiones empresariales bien estructuradas, si se sabe interpretar correctamente utilizando software de análisis predictivo.

Quienes pueden beneficiarse de él están en disposición de alcanzar una visión más detallada del cliente; tener una mayor penetración de mercado; y contar con más criterios para identificar y clasificar los riesgos inherentes a la operación, inversión en comunicación así como elementos cruciales para el cumplimiento de objetivos comerciales y de marketing.

Algunas ventajas adicionales que brinda la adopción de tecnologías Big Data son:

  • Poder conocer los movimientos de la competencia y el análisis de acciones en precio pasadas, permitiendo de esta manera entendiendo y anticipándose a sus acciones
  • Identificar de patrones de comportamiento así como comprender los hábitos de conducta de los clientes
  • Lograr ofrecer una mejora continua de los servicios, haciéndolos también más personalizados y adaptivos al cliente, creando “experiencias únicas”
  • Anticiparse a cambios y tendencias que estén surgiendo en el mercado
  • Por otra parte, los principales cambios que se han identificado en relación al uso del Big Data en el sector retail son:
  • Mejor planificación de la disposición de los productos, compras, distribución por sucursal
  • El layout de los productos en la tienda es un factor crucial, haciendo un recorrido más largo pero creando una experiencia de compra, eliminando el tedio de pasillos, además de poder incorporar activaciones de marca con mayor impacto haciendo que el cliente permanezca el mayor tiempo posible
  • Optimización del surtido categorizándolo en función de parámetros como el beneficio que reportan o el volumen de ventas que generan
    Previsión de ventas
  • La aplicación de técnicas estadísticas avanzadas para predecir la demanda futura de los productos comercializados
  • Gestión del inventario y mejora del flujo del suministro de productos
  • Análisis de la fidelidad del cliente como estrategias clave para el sector retail
  • Integración de CRM para identificar y categorizar la fidelización de clientes, hábitos de compra, preferencias, etc
  • Optimizar la estrategia de pricing, por ejemplo, con ofertas especiales en zonas de mayor compra o ‘zonas calientes’, análisis de fechas clave con base en feed de redes sociales y herramientas de análisis para potenciar la compra. Este factor es sin lugar a dudas, uno de los más importantes a la hora de incrementar ventas y mejorar resultados.

    En el análisis del “carrito de compras” está la clave para detectar tendencias, descubrir hábitos y, sobre todo, entender mejor el comportamiento de los clientes. Con esto se puede mejorar la experiencia del cliente en la tienda física a través de factores como la decoración, el diseño interior y exterior de la tienda, el escaparate, la música y una atención más personalizada, entre otros. Mientras que en la tienda on-line, los elementos lúdicos, la navegación e interacción para búsqueda, selección y pago, así como la estabilidad de la misma (Interfaz de usuario) define el éxito o fracaso de la plataforma.

    Big Data, Hadoop y la adopción por el retail

    La aparición de Hadoop marca una nueva forma de enfrentarse a Big Data. Los desafíos que plantean el procesamiento, la recogida e incluso el almacenamiento de grandes datos se ven mitigados por esta tecnología y sus posibilidades.

    El acceso al universo big data se basa en el divide y vencerás, que elimina barreras de entrada (reduciendo el precio de los servidores y ganando, al mismo tiempo, en capacidad de almacenamiento), de forma que consigue garantizar la necesaria escalabilidad para adaptarse a las necesidades de negocio, presentes y futuras.

    Esta forma de abordar el procesamiento de big data permite plantearse la recogida de datos que, hasta ahora, no eran una opción. Concretamente, toda la información más voluminosa, como los registros de visitas de los clientes a páginas webs o los tickets de parking. Datos que, a priori, pueden no parecer valiosos pero que son fuente de ventaja competitiva. ¿Para quién? Para las organizaciones que saben cómo apoyarse en ellos para realizar predicciones.

    La forma de poner en práctica este proceso en la realidad del sector retail es:

  • Implantar big data siguiendo una hoja de ruta lógica: hadoop en combinación con el lenguaje de programación R, que es open source, frente a SPSS o SAS que obligan a pagar licencias.
    Almacenar datos (en condiciones de coste óptimo)
  • Guardar todos los datos que se considere necesario, sin desechar ninguno, en un entorno de tecnología Hadoop, que permite almacenar datos, tanto estructurados, como no estructurados.
    Aplicar técnicas de perfilado, limpieza y modelado de datos.
  • Comenzar el trabajo con los datos, previa aplicación de métodos de análisis predictivo y minería de datos.
  • En posteriores entregas, estaremos compartiendo estratégicas para adoptar e implementar big data en el sector Retail, así como compartiendo algunas mejores prácticas de la industria.

    Gracias por leernos y nos vemos pronto para seguir con el tema.