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¿Revolucionará el big data el sector retail en 2018?

Escrito por Julien hennico ·

En el caso del sector minorista, de entre todas las tendencias y cambios que van a marcar el 2018, el análisis se centra en el uso de los macrodatos. La realidad es que, si los datos juegan ya un papel importante en el sector, especialmente desde la proliferación de los canales digitales y los intentos de desarrollar un pensamiento estratégico, además de la experiencia del cliente, la importancia de los macrodatos va a incrementarse rápidamente.

No obstante, la clave para utilizar los macrodatos de forma efectiva es ser capaz de integrar la información. Sin embargo, los comerciantes minoristas recopilan cada vez más datos a través de una variedad de canales cada vez más amplia, lo que dificulta exponencialmente su análisis.

Por lo tanto, el debate sobre los canales omnidireccionales continúa abierto. Si durante los últimos años se ha centrado en la ruta de compra y la experiencia del cliente, en la actualidad se está extendiendo y se centra en el procesamiento de datos, ámbito en el que apuesta por el desarrollo de las bases de datos NoSQL, que podrían servir como base para la optimización de datos, en las ventas y en el punto de venta como origen de la fidelización del cliente.

El desarrollo tecnológico permite la recopilación de datos a una nueva escala

Esta recopilación es posible gracias a nuevas herramientas que permiten recopilar aún más datos y obtener más información sobre el papel de los canales digitales como puntos de venta. Nos referimos a las tecnologías relacionadas con el análisis de la experiencia, que analizan el comportamiento del cliente. Pueden ser herramientas de reconocimiento facial para detectar la satisfacción o la frustración de los clientes, como las que ya utiliza Walmart, pero también herramientas de rastreo visual o tipo «compra con un clic» para analizar el comportamiento online.

Sin embargo, ¿cómo se pueden integrar estos datos? ¿Cómo podemos establecer relaciones entre ellos? Aunque es posible analizar el comportamiento de un cliente en la tienda, sigue siendo un cliente anónimo que no podemos relacionar con ningún historial de comportamiento ni con ninguna compra.

La aparición de la omnicanalidad en los datos

La tecnología wifi y los dispositivos móviles permiten resolver este problema. Cuando se conectan directamente desde sus teléfonos móviles a la tienda, los clientes se identifican, y los datos recopilados sobre ellos en los canales físicos se integran con los datos relativos a su comportamiento online y sus programas de fidelización.

Por ejemplo, un informe de MarketsandMarkets prevé que el mercado de los datos wifi pase de 2,94 mil millones de dólares a 10,72 mil millones entre 2017 y 2022.

Del marketing predictivo al marketing prescriptivo

Esta descompartimentalización de la información, junto con el incremento de la cantidad de datos y los progresos en el campo del aprendizaje automático, traslada el foco de atención del marketing predictivo al marketing prescriptivo.

Si el análisis predictivo nos avanzaba lo que iba a ocurrir, el análisis prescriptivo nos indica las decisiones que debemos tomar en función de los acontecimientos futuros. De este modo, el análisis es más exacto y evita el sesgo emocional y humano, lo que simultáneamente le permite adaptarse a la velocidad y a la amplitud de análisis que se necesitan. Mediante los algoritmos, las decisiones se toman de forma directa o, al menos, son validadas por datos objetivos teniendo en cuenta un número de factores y de datos que no podrían analizarse a escala humana.

Los macrodatos están cambiando la forma de gestionar los puntos de venta

Las consecuencias de esta nueva era de las tecnologías de análisis ya se perciben en la gestión de los puntos de venta. De hecho, conocer al cliente y anticipar su comportamiento en función de sus hábitos permite ajustar la disposición de las estanterías y la ubicación de los productos (dos factores importantes a la hora de impulsar las ventas). Por ejemplo, una tienda podrá analizar los comportamientos que tienen lugar en la Red y en el punto de venta físico para determinar qué productos debe destacar en función de la hora o del día de la semana de forma precisa y con un nivel de eficacia diez veces mayor.

Además, en lo referente a la gestión de equipos, el análisis del comportamiento del cliente, junto con los datos y el aprendizaje automático, permite también adaptarse a las necesidades del personal, cuyo análisis puede resultar complejo según la estación, las horas, las semanas o las vacaciones.

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Avanzando hacia una relación más personalizada con el cliente

El análisis de datos debería mejorar la experiencia del cliente en la tienda, puesto que permite responder de la forma más adecuada a las necesidades del cliente en lo referente al servicio: el reconocimiento facial permite reducir el tiempo que pasa delante de las cajas y ofrecerle ayuda inmediatamente cuando parece estresado. Además, debería disfrutar de ofertas más individualizadas mediante notificaciones personalizadas, de productos a medida o de promociones en tiempo real vinculadas a sus anteriores búsquedas o compras nada más entrar en la tienda.

En resumen, el uso de la tecnología y de los macrodatos por parte del sector minorista y la reevaluación del punto de venta se perfilan como un vector de cambio. Se trata de una transformación durante la cual se pretende que la experiencia del cliente lidere el crecimiento, como muestra la tendencia al alejamiento de los indicadores de conversión y la aproximación a aquellos relacionados con la satisfacción.

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