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Big data en el comercio minorista: Repensar las operaciones minoristas con soluciones de big data

BI y data analytics

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Tendencias

Tomemos un ejemplo cotidiano para ilustrar cómo se pueden utilizar los macrodatos para superar los molestos problemas que acosan a los empresarios.

Conoce a John. John es propietario de una tienda de ropa en Cleveland (EE.UU.). Desde siempre, John ha utilizado métodos tradicionales para gestionar su tienda: portapapeles, bolígrafos y hacer cuentas mentalmente (bravo, John). Controla las ventas de la tienda recorriendo los pasillos y anotando manualmente cada artículo vendido. La gestión del inventario es otro reto, ya que equilibra constantemente los niveles de existencias para evitar que los productos pasen de moda. Con todos los datos de ventas guardados en cuadernos, John se siente abrumado y lucha por competir con rivales expertos en tecnología.

Es justo decir que no es así como debe funcionar un negocio minorista moderno.

Atrás quedaron los días en que la analítica avanzada y los modelos predictivos estaban reservados a los grandes conglomerados tecnológicos; ahora, todo el mundo tiene acceso a estas herramientas transformadoras. Para John, esto significa una mejor comprensión de las preferencias de los clientes, una elección más inteligente de las existencias y una mejor gestión del inventario. Más eficiencia. Menos despilfarro.

¿Qué es big data?

Big data se refiere a conjuntos masivos de información que no pueden procesarse manualmente o a través de Microsoft Excel debido a la variedad de formatos y fuentes de datos. Estos datos proceden de lugares muy diversos -transacciones de pago, actividad en las redes sociales, sensores de las tiendas- y su análisis puede revelar tendencias que ayuden a las empresas a tomar decisiones más informadas.

También hay que tener en cuenta que "big data" es un término bastante dinámico, que cambia constantemente a medida que avanza la tecnología. Lo que hoy se considera una gran cantidad de datos, como un terabyte, puede parecer un gigabyte dentro de unos años.

El papel de los macrodatos en el sector minorista

El mercado de análisis de macrodatos en el comercio minorista se prevé que crezca de 1.661.730 millones de euros en 2025 a 1.661.220 millones de euros en 2030, lo que refleja una TCAC del 21,2%, destacando su papel fundamental en la reconfiguración de la industria.

La expansión está impulsada en gran medida por el mayor deseo de los consumidores de vivir experiencias personalizadas. Según una encuesta de MIT Technology Review InsightsEsto es lo que sabemos:

66%

de los compradores desean un alcance personalizado

44%

descuentos en compras repetidas

32%

apreciar las recomendaciones de productos personalizadas

Los minoristas pueden satisfacer estas expectativas convirtiendo la información en experiencias relevantes y personalizadas gracias a los macrodatos.

Veamos ahora cómo está transformando el comercio minorista y abriendo oportunidades para enfoques más interactivos y orientados al cliente.

Perfiles de clientes

Las empresas minoristas pueden utilizar big data para analizar factores como:

Tendencias de compra

Datos demográficos de los clientes

Ubicaciones

Pautas de compra

Estos datos permiten a las empresas identificar distintos grupos de clientes -por ejemplo, compradores preocupados por el presupuesto frente a los que buscan productos de primera calidad- y predecir qué es probable que compre cada segmento.

Inventario optimizado

Con el big data en el comercio minorista, las empresas pueden ajustar sus existencias para asegurarse de que están preparadas para la demanda futura. Un supermercado, por ejemplo, puede utilizar datos de ventas anteriores para predecir qué artículos de temporada se venderán mejor el mes que viene. De este modo, se asegura de pedir la cantidad justa, evitando la escasez, el exceso de existencias o, lo que es peor, el desperdicio de productos perecederos.

Experiencia de compra personalizada

Pongamos este ejemplo: un cliente que suele comprar ropa de montaña recibe una oferta especial para unas botas de montaña nuevas. Esto mejora la probabilidad de compra por dos razones: una, el cliente no se siente ofendido por otra promoción que llega a su bandeja de entrada porque es relevante. Y dos, la empresa aumenta sus posibilidades de venta porque conoce los hábitos de compra del cliente. La personalización consiste en adaptar las interacciones, por ejemplo ofreciendo descuentos especiales o recomendaciones basadas en compras anteriores o preferencias, haciendo que la experiencia de compra sea relevante y centrada en el cliente. Aquí es donde mejor funciona el big data en el comercio minorista para satisfacer las demandas específicas de los clientes.

Análisis predictivo

En lugar de basarse en corazonadas, los minoristas pueden tomar decisiones informadas utilizando análisis predictivo. Piense en una tienda de deportes que puede hacer un seguimiento continuo de los campeonatos y las tendencias para determinar los mejores momentos para reponer existencias u ofrecer promociones especiales y abastecerse en consecuencia. ¿Los resultados? Cero oportunidades perdidas, un inventario optimizado, mayores ventas y clientes más satisfechos.

Respuesta rápida de la competencia

¿Has visto a un competidor rebajando los precios de los abrigos de invierno justo antes de la ola de frío? Es el momento de lanzar su propia oferta y robarle el protagonismo. Así es como el big data en el comercio minorista ayuda a las empresas a seguir a sus competidores analizando precios, promociones y ofertas de productos en todo el mercado para convertirse en la primera opción cuando aumenta la demanda.

Escucha social

Un minorista de moda detecta un rumor en las redes sociales sobre abrigos de invierno sostenibles y de gran tamaño. Combinando la escucha de las redes sociales y los macrodatos, identifican las regiones de mayor demanda y los grupos demográficos objetivo. Ajustan el inventario, lanzan anuncios específicos y ven un aumento de las ventas al tiempo que mejoran su imagen de marca. Así es como escucha social impulsado por big data impulsa los resultados.

"En el sector minorista, los macrodatos no son sólo un puñado de cifras: son la clave para entender realmente a su público, satisfacer sus necesidades y hacer crecer su negocio. Cuando aprovecha estos datos, puede dejar de adivinar y empezar a crear experiencias personales y acertadas. Permítanos ayudarle a conectar con sus clientes y hacer crecer su negocio de una forma auténtica".

Pilip Tsikhanovich

Jefe del Departamento de Big Data

¿Cómo se utilizan los macrodatos en el comercio minorista?

1TP50Aumentar las ventas, reducir los costes y mantener contentos a los clientes son objetivos primordiales para los minoristas si quieren que su negocio prospere. El big data ayuda a alcanzar estos objetivos convirtiendo la información en bruto en datos procesables.

A continuación te explicamos cómo utilizarlo en tu beneficio.

Aplicación de macrodatos

Cómo funcionan los macrodatos

Resultados

Segmentación de clientes y marketing selectivo

Agrupar a los clientes en función de sus preferencias y comportamientos

Mayor valor medio de los pedidos
Campañas de marketing más eficaces
Clientes más fieles

Gestión de existencias y previsión de la demanda

Descodificación de las tendencias de ventas anteriores y seguimiento de las fechas de consumo preferente de los productos

Menores costes de almacenamiento
Menos artículos sin vender
Rotación más rápida de las existencias

Detección y protección contra el fraude

Señalar actividades sospechosas, como devoluciones frecuentes o patrones de transacción inusuales.

Reducción de las pérdidas financieras
Mayor control operativo
Mejora de la reputación

Optimización de precios

Seguimiento de los precios de la competencia, el comportamiento de los clientes y las tendencias de la demanda para fijar precios más inteligentes.

Mayores márgenes de beneficio
Mayor volumen de ventas
Mayor posicionamiento en el mercado

Análisis de opiniones y comentarios de los clientes

Acceder a reseñas y menciones en las redes sociales para conocer la opinión real de los clientes

Clientes más fieles
Mejor reputación
Mayor retención de clientes

Marketing en línea

Analizar las fuentes de tráfico, los clics y los segmentos de clientes en las páginas con promociones e información comercial.

Estrategias de marketing a medida
Mejora del ROI
Aumento de las conversiones

Cree una experiencia de compra que haga que sus clientes vuelvan.

Beneficios del big data en el sector minorista

Las ventajas del big data en el comercio minorista son evidentes: abre oportunidades de crecimiento, flexibilidad y ventaja en un mercado en constante cambio. Descubra cómo estas ventajas pueden ayudar a los minoristas a sobresalir y cómo aplicarlas con eficacia.

Mejora del servicio al cliente

Construir experiencias de cliente más sólidas a través del big data se reduce a hacer que sus clientes se sientan comprendidos. Si los clientes compran siempre ropa Nike, ¿por qué no ofrecerles una oferta personalizada para un par de zapatillas Nike? Con el big data, los minoristas pueden utilizar los datos para profundizar en las preferencias de los clientes e incluso sugerirles artículos que encajen con el estilo elegido. Estas recomendaciones ayudan a los clientes a ser escuchados y aumentan la probabilidad de una venta. Todos salen ganando.

Gestión optimizada del inventario

Las empresas pueden estudiar los datos históricos de ventas, los cambios estacionales y las tendencias de consumo para hacerse una idea clara de la demanda futura. Los macrodatos les permiten predecir qué productos se agotarán, lo que les permite optimizar la gestión del inventario. Esto se traduce en un uso más eficiente del espacio del almacén, menos residuos y una mayor rentabilidad. ¿Y lo mejor? El resultado es un importante aumento de los ingresos del minorista.

Marketing específico

Las estrategias de marketing más inteligentes impulsadas por los macrodatos en el comercio minorista producen campañas que conectan realmente con diversos grupos de clientes. Por ejemplo, un minorista de ropa identifica tres tipos de clientes: compradores frecuentes, cazadores de gangas y compradores premium. Gracias al big data, pueden crear campañas personalizadas para cada tipo de cliente. Este enfoque específico no sólo se dirige directamente a lo que quieren los clientes, sino que también aumenta considerablemente el retorno de la inversión del minorista.

Información para el cliente

Supongamos que una gran cadena de supermercados utiliza big data procedente de encuestas a clientes y redes sociales para identificar los puntos débiles más evidentes de sus clientes, como las interminables colas en las cajas o la falta de variedad en determinadas zonas de la tienda. Con esta información, el minorista puede modificar el diseño de la tienda, acelerar los procesos de pago y abastecerse de artículos más populares en regiones específicas. Estos cambios, sencillos pero eficaces, aumentan drásticamente la satisfacción de los clientes, que vuelven una y otra vez.

Mantenerse por delante de la competencia

El análisis de macrodatos en el comercio minorista permite a las empresas detectar las tendencias del mercado y responder en tiempo real. De este modo, es mucho más fácil adelantarse a los competidores y mantener la fidelidad de los clientes. Por ejemplo, un gran minorista de electrónica se da cuenta a través del análisis de datos de que un competidor ha rebajado los precios de una popular marca de auriculares. En lugar de entrar en pánico o perder clientes potenciales, responde con una promoción que incluye dichos auriculares con un altavoz portátil con descuento. A los clientes les encantan las buenas ofertas.

Mejor colocación de los productos

Los datos sobre tráfico peatonal y pautas de compra ayudan a decidir mejor dónde colocar los productos. Si ciertos artículos se compran juntos con frecuencia, como patatas fritas y salsa, tiene sentido colocarlos uno cerca del otro. Este enfoque basado en datos maximiza la exposición de los productos, lo que aumenta las ventas y mejora el rendimiento del comercio minorista.

Gestión de tesorería

Los macrodatos facilitan una gestión más inteligente del flujo de caja, lo que permite una asignación estratégica del presupuesto. Aborda una de las principales preocupaciones de los proveedores -los retrasos en los pagos- optimizando los procesos de cuentas por pagar y ofreciendo opciones de pago dinámicas y personalizadas. Además, las empresas también pueden predecir las fluctuaciones del flujo de caja con mayor precisión, identificar oportunidades de ahorro de costes y negociar condiciones favorables con los proveedores.

Cómo aplicar eficazmente el big data en el comercio minorista

Para sacar el máximo partido de los macrodatos en el comercio minorista, hay que contar con la estrategia adecuada: las herramientas adecuadas, personal cualificado en el equipo, objetivos inteligentes que alcanzar y mucho más. Esta guía paso a paso y fácil de seguir desglosa el proceso de implantación de big data en el comercio minorista.

Establecer objetivos claros

Empiece por identificar sus objetivos de análisis. Ya sea optimizar el inventario, mejorar la personalización del cliente o aumentar las conversiones de ventas.

Planificar la recogida de datos

Determine qué datos necesita (por ejemplo, transacciones de ventas, comportamiento en el sitio web o actividad del programa de fidelización) y las mejores fuentes. Incluya datos estructurados, como detalles de productos, y datos no estructurados, como opiniones de clientes o menciones en redes sociales.

Construir experiencia

Reúna un equipo con una amplia gama de conocimientos: ingenieros de datos para la recopilación y el procesamiento de datos con tolerancia a fallos, analistas de datos para la detección de anomalías y la generación de ideas, ingenieros de aprendizaje automático para crear modelos predictivos y de clasificación, y desarrolladores de BI para la visualización de datos y la narración de historias.

Ejecutar proyectos piloto

Empiece poco a poco con un proyecto piloto específico, como analizar los patrones de ventas estacionales o probar ofertas personalizadas. Utilice los resultados para demostrar el retorno de la inversión y perfeccionar su enfoque antes de ampliarlo.

Integrar sistemas

Conecte todas las fuentes de datos -sistemas de punto de venta, ERP, CRM- en una plataforma unificada. Asegúrese de que los datos se actualizan en tiempo real para agilizar la toma de decisiones y reducir los retrasos.

Utilizar análisis avanzados

Aplique técnicas como el modelado predictivo para la previsión de la demanda, la agrupación para la segmentación de clientes o el aprendizaje automático para el análisis de tendencias.

Diseño de cuadros de mando

Cree cuadros de mando interactivos para visualizar KPI críticos, como los productos más vendidos, los índices de rotación de clientes o la rotación de inventario.

Datos seguros

Aplique medidas de seguridad sólidas, como el cifrado y la autenticación multifactor. Revise periódicamente sus prácticas para cumplir normativas de privacidad como el GDPR o la CCPA y proteger la confianza de los clientes.

Ampliar y perfeccionar

Amplíe las estrategias de éxito a toda su empresa: extiéndalas de una tienda a todas las ubicaciones o aplique lo aprendido de una categoría de productos a otras. Recopile continuamente información, actualice modelos y perfeccione estrategias para mantenerse al día de los cambios del mercado.

01 Establecer objetivos claros

Empiece por identificar sus objetivos de análisis. Ya sea optimizar el inventario, mejorar la personalización del cliente o aumentar las ventas conversiones.

02 Planificar la recogida de datos

03 Construir experiencia

Formar un equipo con conocimientos diversos: ingenieros de datos para la recopilación y el procesamiento de datos tolerantes a fallos, analistas de datos para la detección de anomalías detección de anomalías y generación de información, ingenieros de aprendizaje automático para crear modelos de predicción y clasificación, y desarrolladores de BI para la visualización y la narración de datos. desarrolladores de BI para la visualización de datos y la narración de historias.

04 Ejecutar proyectos piloto

Empiece poco a poco con un proyecto piloto específico, como analizar patrones de ventas estacionales o probar ofertas personalizadas. Utilice los resultados para demostrar el ROI y y afinar su enfoque antes de ampliarlo.

05 Integrar sistemas

Conecte todas las fuentes de datos - sistemas POS, ERP, CRM - en una plataforma unificada. Asegúrese de que los datos se actualizan en tiempo real para permitir una toma de decisiones más rápida y reducir los retrasos.

06 Utilizar análisis avanzados

Aplicar técnicas como el modelado predictivo para la previsión de la demanda, la agrupación para la segmentación de clientes o el aprendizaje automático para el análisis de tendencias. tendencias.

07 Diseño de cuadros de mando

Cree cuadros de mando interactivos para visualizar KPI críticos, como los productos más vendidos, las tasas de rotación de clientes o la rotación de inventario.

08 Datos seguros

Aplique medidas de seguridad sólidas como cifrado y autenticación multifactor. Revise periódicamente sus prácticas para cumplir con las normativas de privacidad privacidad como GDPR o CCPA y proteger la confianza de los clientes.

09 Ampliar y perfeccionar

Amplíe las estrategias de éxito a toda su ampliar de una tienda a todas las ubicaciones o aplicar lo aprendido de una categoría de productos a otras. a otras. Recopile continuamente información, actualice los modelos y perfeccione las estrategias para adaptarse a los cambios del mercado. del mercado.

Big data en el comercio minorista: retos y oportunidades

El uso de análisis de macrodatos en el comercio minorista suena muy bien en teoría, pero la complejidad técnica y los problemas organizativos pueden ponerle en un aprieto. A continuación, describimos los retos más comunes y sugerimos enfoques para resolverlos.

Integración y gestión de datos

Desafío: Si los datos están incompletos o duplicados, los análisis serán sesgados. Y cuando sistemas como los dispositivos de punto de venta, las transacciones en línea y las redes sociales no están sincronizados, es imposible ver el panorama completo.

Solución: Establezca una sólida gobernanza de los datos con políticas y normas claras para su gestión. Mantenga los datos limpios y precisos con auditorías periódicas y herramientas automatizadas que los comprueben en tiempo real.

Ciberseguridad y cumplimiento

Desafío: Los macrodatos en el comercio minorista almacenan mucha información personal, lo que desgraciadamente los convierte en un objetivo prioritario para los ciberataques. Las filtraciones pueden costar millones y dejarte luchando por controlar los daños.

Solución:
Utilice autenticación multifactor, cifre los datos y limite el acceso. Considera la posibilidad de anonimizar los datos y hacer transparentes tus prácticas de recopilación de big data para evitar problemas en el futuro.

Escalabilidad e infraestructura tecnológica

Desafío: Durante las épocas de mayor actividad (¡hola, compras navideñas!), sus sistemas deben gestionar la explosión de datos. Sin la tecnología adecuada, puede perder oportunidades de venta o sufrir retrasos en el análisis de los datos de ventas.

Solución:
La informática Cloud se amplía o reduce según sea necesario y facilita la gestión de datos. Añade microservicios para mayor flexibilidad, de modo que puedas actualizar una parte del sistema sin que afecte al resto.

Falta de profesionales cualificados

Desafío: Los buenos científicos e ingenieros de datos son difíciles de encontrar. Sin ellos, optimizar los big data o utilizar el aprendizaje automático es como navegar sin un mapa.

Solución:
Puede mejorar las competencias de su equipo (si tiene tiempo y paciencia) o subcontratar su proyecto a una empresa que pueda colmar esas lagunas y garantizar que sus datos trabajen para usted.

Permítanos ayudarle a convertir los macrodatos en grandes beneficios para su empresa.

Big data en el comercio minorista: ejemplos

Los grandes minoristas están sacando partido de los macrodatos para eclipsar a la competencia y lograr resultados impresionantes. Aprovechan los datos operativos y de clientes para perfeccionar la gestión de inventarios, impulsar la personalización y elevar las estrategias de marketing. He aquí cómo los principales minoristas del mundo están triunfando con los macrodatos.

Walmart aplica Análisis basados en IA para ajustar los precios de forma dinámica en función de la oferta y la demanda. Por ejemplo, durante la pandemia, los sistemas automatizados de fijación de precios en el pasillo de la carne mejoraron la eficiencia operativa en 90%, aumentando las ventas en 30% y reduciendo al mismo tiempo los residuos.

Amazon recopila grandes cantidades de datos sobre cada cliente. Esto incluye lo que ven, compran e incluso su dirección de envío, lo que puede proporcionar información sobre niveles de ingresos y preferencias. Estos datos ayudan a Amazon a crear una "visión de 360 grados" de cada cliente, lo que permite recomendaciones altamente personalizadas.

Starbucks utiliza la IA para personalizar la experiencia de sus miembros de Starbucks Rewards. El sistema tiene en cuenta varios factores, como el historial de pedidos, las condiciones meteorológicas, la hora del día y el día de la semana. El resultado son sugerencias personalizadas de bebidas y comidas.

Zara aprovecha la IA para la escucha social y el análisis de opiniones con el fin de identificar rápidamente las tendencias emergentes de las redes sociales y las comunidades en línea. Esto reduce el tiempo de comercialización y permite a Zara responder a las cambiantes demandas de los consumidores con mayor rapidez que sus competidores.

Sephora aprovecha los algoritmos de IA para optimizar la gestión del inventario, haciendo que los productos más populares estén siempre disponibles y reduciendo al mínimo el exceso de existencias de los artículos más lentos. Esta estrategia elimina el riesgo de ruptura de existencias y mantiene una disponibilidad constante de los productos.

Conclusión

La gente está preparada para experiencias de compra rápidas gracias a los avances tecnológicos y a servicios como la entrega al día siguiente o los pagos sin contacto. A medida que más comercios ofrecen estas comodidades, aumentan las expectativas y los niveles de exigencia de los clientes. Con el aumento de la competencia, las empresas tienen que adaptarse rápidamente o arriesgarse a perder clientes en favor de las que ofrecen todas estas ventajas.

Los macrodatos en el comercio minorista le ayudan a ofrecer una experiencia de cliente excepcional al comprender mejor el comportamiento de los consumidores. Le permite anticipar tendencias, controlar a la competencia y convertirse en una empresa ágil y con gran capacidad de respuesta. Basarse en los datos significa tomar mejores decisiones, obtener mayores beneficios y tener la oportunidad de escalar. No se quede atrás, hable hoy mismo con nuestros expertos y descubra cómo los macrodatos pueden ayudar a su empresa a salir adelante.

FAQ

¿Qué es big data?

Big data se refiere a conjuntos de datos extremadamente grandes que son demasiado complejos para ser procesados por las herramientas tradicionales de gestión de datos. Se caracterizan por el volumen, la variedad y la velocidad de la información que contienen. Cuando se analizan, los big data revelan información importante que ayuda a las empresas a mejorar la toma de decisiones, perfeccionar los procesos y proyectar tendencias futuras.

¿Cuáles son ejemplos de big data?

El papel de los macrodatos y el análisis predictivo en el comercio minorista puede referirse al análisis de los comportamientos de compra, mientras que en la sanidad, apoya la atención al paciente mediante conocimientos basados en datos. Los ejemplos de big data abarcan los principales sectores e implican el procesamiento de información a gran escala para descubrir patrones, predecir resultados y mejorar las operaciones.

¿Cuáles son las cinco V de los macrodatos?

Las cinco V definen los aspectos clave de los big data y su complejidad. El volumen se refiere a la enorme cantidad de datos que se generan a diario. La velocidad se refiere a la rapidez con que se generan y analizan los datos, a menudo en tiempo real. La variedad abarca los distintos formatos y tipos de datos, incluidos los estructurados, como las hojas de cálculo, y los no estructurados, como vídeos e imágenes. La veracidad se refiere a la calidad y fiabilidad de los datos. El valor hace hincapié en la importancia de extraer de los datos información útil para la toma de decisiones.

¿Cómo se utilizan los macrodatos en el comercio minorista?

Los macrodatos ayudan a los minoristas a analizar los comportamientos de los clientes, optimizar el inventario, personalizar los esfuerzos de marketing y aplicar estrategias de precios dinámicas. También mejora la experiencia del cliente al predecir sus preferencias y detectar actividades fraudulentas.

¿A qué velocidad pueden integrarse los macrodatos en el comercio minorista?

Depende totalmente de la pericia de los consultores y del equipo. Un equipo fuerte sabe elegir con precisión las herramientas adecuadas y combinarlas eficazmente para elevar el rendimiento. La experiencia de nuestro equipo marca la diferencia. Desde las primeras semanas, ofrecemos soluciones listas para la producción y creamos valor ad hoc.

¿Es caro aprovechar los macrodatos en el comercio minorista?

El coste depende del tamaño y los objetivos del proyecto, pero con la amplia gama de herramientas disponibles hoy en día, es posible obtener plataformas de análisis asequibles pero potentes. Nuestros expertos pueden ayudar a seleccionar las herramientas adecuadas para mejorar la experiencia del cliente, optimizar las operaciones o impulsar las ventas, todo ello manteniendo unos costes manejables.

¿Es el big data una tendencia temporal en el comercio minorista?

A medida que la tecnología siga evolucionando y las expectativas de los clientes cambien, los macrodatos cobrarán cada vez más importancia. No se trata de un mero bombo publicitario, sino de un cambio real que ayuda a los minoristas a mantenerse a la vanguardia al conocer mejor las necesidades de los clientes, mejorar las operaciones y mejorar la experiencia de compra en general.

Volha Ralko Director de Entrega en eCommerce en Innowise

Date: 22 de enero de 2025

Volha Ralko Director de Entrega en eCommerce en Innowise

Date: 22 de enero de 2025

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