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Clientes y empleados son una fuente de información que la gran mayoría de las organizaciones no analizan con la profundidad y sistemática suficientes, sin pensar que de sus opiniones se pueden extraer una gran cantidad de conocimiento para alcanzar sus objetivos. Debido a ello, el sector de Retail está empezando a avanzar en la explotación del Big Data y de este esfuerzo se verán recompensadas las empresas en un futuro inmediato, consiguiendo reforzar su posición en un sector que cada vez es más competitivo.

«Ante esta situación», afirma José Luis Cortina, Presidente de NEOVANTAS, «nace el reto para las compañías de Retail de consolidar toda la información interna y externa, estructurada y desestructurada, y extraer valor de negocio de la misma, con el fin de tener una visión integral de sus clientes y ser capaces de tomar decisiones estratégicas y tácticas que maximicen los resultados. Entre este tipo de decisiones se encuentran la personalización de ofertas ad-hoc para los clientes, el diseño de programas de fidelización o la confección de estrategias para aumentar la recurrencia de las compras y el importe medio por compra».

En este sentido, se trata de trasladar el concepto que ya se desarrolla en varios de los sectores más competitivos, como Banca y Telecomunicación, a la industria de Retail. Al combinar la explotación exhaustiva y sistemática del Big Data, incluyendo todas las fuentes de información, con un enfoque eminentemente de negocio, las empresas de Retail pueden generar impactos significativos en diversas áreas clave, como son:

  • Relación con clientes. Proporcionar información no sólo sobre quiénes son sus clientes, sino sobre dónde están, qué quieren, cómo y cuándo desean ser contactados.
  • Fidelización y retención de clientes. Descubrir qué influye en la fidelidad de los clientes y qué hace que acudan a sus instalaciones asiduamente.
  • Demanda predictiva. Inferir tendencias temporales y de estacionalidad en la demanda de productos en distintas localizaciones. Adicionalmente, la capacidad de predicción permite optimizar los sistemas logísticos y costes de almacenaje.
  • Optimización de precios. Ajustar en tiempo real los precios en base a aquéllos de los competidores y a los sentimientos de los clientes respecto al nivel de precio ofrecido por la organización.
  • Venta cruzada. Analizar los productos susceptibles de ser comprados conjuntamente por los distintos segmentos de cliente, pudiendo además diseñarse campañas de descuentos personalizadas.
  • Optimización de otras acciones de marketing. Perfeccionar acciones tales como diseño de catálogos, marketing en punto de venta, diseño de lineales, etc.

Asimismo, se presentan importantes desafíos relacionados con el uso eficaz del Big Data en el mundo Retail entre los que cabría destacar:

[vc_accordion collapsible=»yes» active_tab=»false»][vc_accordion_tab title=»Saber qué datos se deben recolectar»]

A la vez que se combina información desestructurada y estructurada, se debe atender a que el volumen de datos recogidos y a explotar se adecúan a las capacidades analíticas y la infraestructura de la empresa.

[/vc_accordion_tab][vc_accordion_tab title=»Conocer qué soluciones analíticas se deben usar»]

A medida que crece el volumen del Big Data, disminuye el tiempo disponible para tomar decisiones y actuar con base en esta información. Las soluciones analíticas permiten agregar y analizar datos, así como asignar información y decisiones de manera apropiada en todas las áreas de su empresa.

[/vc_accordion_tab][vc_accordion_tab title=»Saber cómo convertir los datos en conocimiento y el conocimiento en impacto»]

Mantener en todo momento un enfoque eminentemente pragmático y de negocio es esencial para generar resultados positivos.

[/vc_accordion_tab][vc_accordion_tab title=»Trasladar la inteligencia generada a todos los niveles»]

Los directores de los departamentos o unidades de negocio necesitan la información relevante que el Big Data puede proporcionar, pero este conocimiento también es importante para los gerentes de primera línea de tiendas y el personal de centros de atención telefónica, entre otros. Poner a disposición la inteligencia generada de forma directa o a través de programas de formación continua, será clave para asegurar la efectividad de los esfuerzos realizados.

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