Estos son los principales beneficios de la analítica avanzada en el sector retail

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El volumen de datos que se generan en el mundo no dejan de crecer. De hecho, las previsiones son que superarán los 180 zettabytes en 2025. Y son un activo estratégico para todas las empresas, si son capaces de analizarlos para que guíen sus decisiones. Según Keepler Data Tech, pocas compañías de retail utilizan la analítica avanzada, pese a las ventajas que puede proporcionarles.

La analítica avanzada sigue teniendo una escasa presencia entre las empresas del sector retail. En los años previos a la pandemia, se alcanzó el punto más elevado de porcentaje de compañías del sector que adoptó el análisis de big data (10,2%), según datos del INE analizados por Advice Strategic Consultants, cifras que hoy en día siguen siendo muy similares.

Keepler Data Tech, especialista en este campo, ha reunido los beneficios del uso del dato en el sector retail en determinadas áreas:

- 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 y big data. 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.