Cinco áreas en las que Big Data impulsará la personalización en retail
- Big Data
Un 34% de los consumidores prefiere comprar en tiendas físicas y, además, forman parte del proceso de compra de muchos clientes que optan por una experiencia omnicanal. Por eso, es clave llevar la innovación a los establecimientos y saber aprovecharla para conocer al cliente y ofrecer servicios más personalizados.
Los consumidores demandan que la tecnología juegue un papel fundamental en el desarrollo de un concepto innovador de la tienda física. Probadores digitales, escáneres morfológicos, métodos de pago que eviten colas…son muchas las posibilidades que las empresas de retail tienen a su disposición. Estos elementos poco a poco se irán incorporando a los establecimientos y generarán nuevos datos que los retailers podrán aprovechar para ofrecer servicios más personalizados. “Recabar datos y analizarlos permite obtener una gran cantidad de información sobre tendencias de comportamiento, de gasto económico, etc.”, explica Alberto Alonso, responsable de desarrollo de negocio de Retail de Axis en Iberia.
Las soluciones de Big Data van a ser clave a la hora de sacar partido a todos los datos procedentes de la modernización de los comercios, y esta firma ha identificado las cinco áreas en las que esta tecnología puede realizar las mayores contribuciones:
- Optimización del producto: el control del stock de productos disponibles es una de las principales preocupaciones de los responsables de una tienda. Las soluciones de Big Data permiten categorizar el surtido de productos elaborando clasificaciones según distintas categorías, como por ejemplo en función de parámetros como el beneficio que reportan o el volumen de ventas que generan.
- Análisis de fidelidad del cliente: otro de los beneficios asociados al procesamiento de datos masivos es que permite elaborar estrategias de fidelización de clientes. Este tipo de programas ofrecen la ventaja de obtener datos como diferenciar a los clientes que compran ocasionalmente de aquellos que lo hacen de forma habitual, saber cuáles son sus preferencias de compra, etc. Toda esta información permite diseñar distintas formas de fidelizar.
- Detección de tendencias: el análisis de la cesta de compra (es decir, los artículos que adquieren los consumidores) a través de Big Data es un aspecto clave a la hora de detectar aquellas tendencias en cuanto al consumo de productos, conocer hábitos y patrones de consumo por parte de los consumidores en cuanto a estacionalidad, diferencias entre género, etc. En definitiva, permite entender el comportamiento de los clientes y realizar modificaciones en la estrategia comercial de un retail, en el lanzamiento de productos, etc.
- Crear una estrategia de pricing competitiva: utilizando la tecnología se puede realizar un análisis de la actividad comercial por zonas y tipo de producto más demandado. De esta forma, se puede realizar una estrategia de precios y ofertas especiales en lo que se conoce como “zonas calientes” o zonas de mayor actividad de compra. Como consecuencia, se incrementa el número de ventas y se mejoran los resultados al mismo tiempo que se ofrece a cada consumidor el tipo de producto que más demanda.
- Estudio de la competencia: los beneficios de esta tecnología también permiten a las empresas analizar las actividades de los competidores y, por tanto, establecer una estrategia que permita marcar la diferencia. En este caso, permite anticiparse al resto de rivales comerciales y obtener así una posición de liderazgo dentro del sector.
