¿Podemos medir todo en el Retail?

Hace años que algunas empresas han aprendido a utilizar los datos de sus clientes en el sector retail.

Hacernos una idea de lo que se puede medir gracias al comportamiento, su retailer de cabecera puede descubrir muchas cosas sobre usted. Solamente es necesario que le facilite sus datos empleando una tarjeta de fidelización, pagando con tarjeta de crédito o similar.

Que algo sea medible no significa que deba medirse; podemos sacar cientos de métricas pero no todas serán útiles

De hecho, cada vez hablamos con más frecuencia de la hiperpersonalización, que la lleva un paso más allá y es una de las consecuencias del análisis de datos. Pensemos en cómo Amazon responde a nuestras compras de libros… Amazon analiza lo que estamos buscando cada vez que entramos en su web y la siguiente recomendación se (hiper)personaliza para la necesidad del momento.

En el campo analítico, los competidores online llevan años de ventaja. Podemos medir absolutamente todo, cuánto tiempo pasa cada visitante, en qué página/s, desde que dispositivo y sistema operativo accede, qué días y en qué franja horaria… Sin embargo, no debemos volvernos locos. Que algo sea medible no significa que deba medirse. Podemos sacar cientos de métricas pero no todas serán útiles.

Con 3 KPIs, como número de pedidos, importe medio por pedido y tasa de conversión tendremos la información básica que necesitamos. Podremos añadir otras métricas útiles pero no medir todo porque sí. Al igual que al hacernos análisis de sangre nos centramos en indicadores de salud clave como azúcar y colesterol, pero nuestro médico no solicita marcadores tumorales si no hay una sospecha fundada de un posible cáncer.

Que los competidores online lleven ventaja, no significa que no se pueda medir también lo que se hace en el comercio físico tradicional.


Fuente: InfoRetail

El Machine Learning: cómo afecta a los minoristas y consumidores

El mundo de los negocios ha sido impulsado por los avances tecnológicos que han tenido un gran impacto en la economía.  Las empresas han utilizado estos avances para crear nuevos sistemas comerciales rentables. La capacidad de adaptación ha determinado qué empresas han prosperado y cuáles han cerrado debido a sistemas o procesos desactualizados.

La adaptación no podría ser más importante cuando se habla de Machine Learning (ML). El ML es un tipo de inteligencia artificial en el que la máquina mejora su rendimiento sin la dirección de sus contrapartes humanas. Esto impacta las formas en que los humanos trabajan, así como no siempre podemos verbalizar lo que estamos pensando.

El hecho es que estas máquinas pueden aprender una multitud de cosas que una persona podría tomar toda la vida para dominar. El gran obstáculo para muchas empresas es administrar el aprendizaje automático e implementarlo de la manera más efectiva. En los próximos años, los sistemas se configurarán para hacer esto y el ML se usará en casi todas las industrias.

La inteligencia artificial si es una oportunidad para México

La inteligencia artificial (IA) , también conocida como “inteligencia computacional”, se refiere básicamente la inteligencia de las maquinas. IA es una idea no tan nueva pero con mucho futuro por delante. Más que nada se trata de resolver problemas a través de las matemáticas y las computadoras.

Puede ser considera como una ciencia ya que se enfoca a la elaboración de programas que, al compararse con la eficiencia humana, contribuyen a un mayor entendimiento de nuestro propio conocimiento.

Los minoristas y marcas utilizan al Big Data para triunfar

Los minoristas y las marcas tienen las herramientas necesarias para combatir y triunfar en el competitivo escenario actualBig Data tiene el potencial de ser el gran nivelador en el actual momento de transformación, donde los especialistas de marketing cada vez tienen más dificultades a la hora de conquistar el tiempo, la atención y la “billetera” de los consumidores. Ahora, más que nunca,  es necesario que rompan con los enfoques tradicionales y replanteen sus estrategias.

A continuación se plantean tres pasos clave para garantizar el camino correcto:

Adoptando el análisis avanzado en tiempo real

Los minoristas OnLine  saben cómo aprovechar el análisis avanzado

Las primeras empresas en línea tienen una serie de ventajas cuando se trata de adoptar análisis. Por un lado, estas empresas tienden a ser administradas por personas con mentalidad matemática y técnica, habilidades que son altamente ventajosas cuando se implementan y usan soluciones de análisis tradicionales.

¿Cuál es el camino a seguir del Big Data en el comercio minorista?

Según Techopedia, Big data se refiere a un proceso que se utiliza cuando las técnicas tradicionales de extracción y manejo de datos no pueden descubrir los conocimientos y el significado de los datos subyacentes. Los motores de bases de datos relacionales no pueden procesar los datos que no están estructurados o son muy sensibles al tiempo o simplemente muy grandes.

 

Uso estratégico del Big Data por las cadenas comerciales

Las cadenas comerciales se están topando con una gran tarea a la hora de analizar la información, ya que primero deben decidir qué tipo de información les es útil, qué tipo de combinaciones de data sería relevante hacer para obtener qué tipo de insights y sobre todo, qué decisiones tomar frente al consumidor, para poder ofrecer el producto o servicio adecuado para sus necesidades, las cuales pueden cambiar de un momento a otro.

¿Big data o Small data?

Existen razones claras para inclinarte hacia el Small data:

1.- Tu audiencia quiere una experiencia verdaderamente personalizada

No queremos que sólo una parte de nuestra experiencia con una marca sea ligeramente personalizada, queremos que lo sea en todos los aspectos posibles. Y al observar el Small data de tu audiencia (por ejemplo, el trayecto de cada usuario y la forma en la que interactúan individualmente contigo), no hay razón alguna por la que esto no pueda ser posible.

¿Pero cómo recolectarla? Dependiendo del tipo de data que requieras podrás elegir el sistema de recolección. Con una investigación de mercados por ejemplo, podrás conseguir data cuantificable y no cuantificable, Insights de tus prospectos y clientes que te servirán para armar campañas, estrategias de productos o fijar nuevos precios. Por supuesto, necesitas contar con los sistemas necesarios para poder darle seguimiento a este comportamiento y hacer un análisis de datos.

¿El Big Data salvara al comercio tradicional?

En los últimos cinco años, el auge del ecommerce ha supuesto un reto para las tiendas físicas, no tanto por la amenaza a sus ventas o cuota de mercado, como por los nuevos hábitos que ha generado en el consumidor. Imprevisible, desleal, escéptico, desarraigado… las tiendas físicas desconocen cómo se comporta el nuevo consumidor empoderado, inseparable de su celular donde navega constantemente buscando la mejor opción al mejor precio.

¿Que se necesita para convertir cantidades masivas de datos en un mejor análisis y toma de decisiones?

Technavio ha presentado un nuevo informe, en esta ocasión sobre el mercado mundial de servicios de Big Data, según el cual este sector experimentará una tasa de crecimiento anual compuesta superior al 24% hasta el año 2021. En el documento, la compañía divide su análisis en tres grandes áreas correspondientes a distintos sectores.