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Big data en retail: satisfacción total, máxima rentabilidad

Esta tecnología permite un conocimiento profundo de los clientes de forma que se puede llegar a cada uno con una oferta y una experiencia perfectamente personalizadas.


28 mayo , 2021  |   Blog - Data & Innovation

Big data en retail: satisfacción total, máxima rentabilidad

Esta tecnología permite un conocimiento profundo de los clientes de forma que se puede llegar a cada uno con una oferta y una experiencia perfectamente personalizadas.

Datos, datos, datos… si algo no le falta a la industria del retail son datos: cada ticket emitido contiene importantes piezas de información que, analizadas, podrían convertirse en la base para impulsar las ventas: ¿A qué hora se venden más determinados productos? ¿Qué artículos suelen comprarse juntos? ¿Cuáles son las ofertas más exitosas en una determinada sucursal? ¿Dónde conviene colocar los productos para que sean más accesibles para quienes los eligen?

Más venta al mismo cliente

Al mismo tiempo, big data es también el camino para que las empresas del sector puedan lograr un conocimiento más profundo de sus clientes: qué compran y cuándo, cómo pagan, qué publican en sus redes sociales que pueda estar relacionado con la marca, qué mecanismo de envío prefieren.

Las herramientas de análisis predictivo permiten saber cuándo será la próxima compra de un cliente y qué artículos preferirá. En este contexto, se facilitan tanto las futuras operaciones con ese consumidor como las estrategias de cross selling (venta de productos complementarios a los adquiridos) y up selling (un upgrade del producto que lo vuelve más costoso).

Y si se combina todo lo anterior con, por ejemplo, el poder de Intelligent Forecasting – la solución de inteligencia artificial que permite pronosticar sucesos de negocios – es posible generar proyecciones de demanda, optimizar los inventarios y garantizar que el cliente obtenga siempre el producto que quiere en el momento en que lo necesita.

Marketing en tiempo real

El análisis predictivo aplicado a esos enormes volúmenes de datos, por otra parte permite ajustar casi a la perfección qué productos promocionar, la duración y la frecuencia de las ofertas o el tipo de público al cual llegar con cada mensaje específico. Las campañas de marketing masivas o los envíos de publicidades al montón comienzan a formar parte de la historia: hoy cada persona puede recibir un mensaje atractivo y relevante por parte de su empresa, ya que es posible identificar de manera personalizada los hábitos, el historial y el estilo de vida de cada individuo que ingresa en la tienda o que navega por el sitio de comercio electrónico.

La segmentación se vuelve granular y puede realizarse a múltiples niveles: por grupos de edad, por zonas geográficas, por costumbres de consumo -por ejemplo, apuntar con una promoción especial a clientes que adquieren sólo una determinada marca de zapatillas- o por intereses personales, por citar apenas algunas referencias.

 Un canal, todos los canales

Uno de los grandes fenómenos que dejó la pandemia fue el crecimiento exponencial de las ventas a través del comercio electrónico. Esto representó un desafío adicional para los retailers tradicionales en términos de atraer, generar una buena experiencia y retener clientes.

En el terreno virtual la cantidad de datos es tan abundante -qué estuvo observando el cliente en la página, durante cuánto tiempo se detuvo en cada producto, qué elementos le llamaron la atención del diseño, cuáles pasó por alto, qué productos mantuvo en el carrito y descartó a último momento, desde qué dispositivo hizo las consultas y un etcétera prácticamente imposible de enumerar- que big data ya no es una opción, sino una brújula que nos indica los próximos pasos.

Hacia la satisfacción total

Los programas de fidelización son otro gran punto de aplicación de big data en retail, ya que por definición se retroalimentan a sí mismos: son una fuente de información para conocer al cliente con más profundidad y la vía para premiar sus costumbres y comportamientos con beneficios totalmente personalizados para ellos.

Y así como se apuesta por los clientes satisfechos, big data es la llave para identificar a aquellos que no lo están: es posible analizar las razones de churn (es decir, el abandono) por parte de los consumidores y generar acciones preventivas o reactivas para evitar las bajas.

Los datos ya se capturan: en cada ticket, en cada reclamo, en cada interacción con los centros de atención, en cada navegación por los sitios de la compañía… El consumidor deja numerosas huellas. La diferencia estará dada entre las empresas que acumulen esos datos sin ton ni son y aquellas que logren capturar el valor que contienen para mejorar de manera continua la experiencia del cliente y, por supuesto, la propia rentabilidad del negocio.

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