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4 razones para construir análisis predictivo en su negocio retail

big-data-retailLa ciencia de datos está jugando un papel cada vez más importante en cómo las empresas utilizan la tecnología en la estrategia, planificación y operaciones. Todo el mundo está tratando de recopilar datos, analizar y aplicar la inteligencia en las actividades del negocio.

Una de las áreas donde el valor de los datos – en particular en el análisis predictivo – ha estado haciendo su marca es en el comercio minorista. Este es un sector difícil, sobre todo por el comercio electrónico. Con un récord de $ 3 billón en ingresos de ventas digitales, el más reciente evento de ventas del Viernes Negro indica que los clientes les gusta evitar la fiebre de compras, optando en su lugar ordenar a través de la web y sus dispositivos móviles.

Estas tendencias están impulsando a los minoristas, especialmente las tiendas físicas, para aplicar las tecnologías digitales con el fin de competir mejor contra los minoristas digitales. La llamada offline – online o fuera de esfuerzos O2O puede ayudar a cerrar la brecha entre las operaciones digitales y tradicionales para asegurar que incluso fuera de línea las empresas pueden obtener beneficios de las aplicaciones en línea.

Los datos y análisis prometen una visión más profunda que estas empresas pueden usar para tomar decisiones mejor informadas y posiblemente incluso dirigir su negocio hacia direcciones más rentables.

Para los minoristas, un desafío clave en el uso de análisis es la recopilación de datos. A diferencia de una configuración de tienda en línea, donde las plataformas de análisis se pueden implementar fácilmente, las tiendas físicas tienen que utilizar sensores inteligentes, con el fin de recopilar datos sobre el comportamiento del cliente. Para los jugadores más pequeños que no tienen la opción de desplegar sensores a través de sus instalaciones, una buena alternativa que puede ayudar a gestionar mejor los datos sería digitalizar el flujo de trabajo al por menor. Esto puede hacerse a través de aplicaciones de gestión de venta al por menor.

Aquí hay cuatro razones por qué el análisis de clientes predictivos, y el uso de plataformas que aprovechan esto beneficiará a su negocio:

1 – Manejo de la mejor y Abastecimiento

Uno de los asesinos silenciosos de venta al por menor es el hecho de que las acciones fuera de uso en almacenes y trastiendas durante demasiado tiempo. La solución tradicional para determinar las existencias e inventario solían ser los datos históricos de ventas, aunque esto sólo se puede hacer tanto en términos de determinar el movimiento futuro de las mercancías.

El análisis predictivo mejora mediante la creación de las previsiones de demanda precisas para que las empresas pueden gestionar el inventario mejor.

Con el surgimiento de enfoques en todos los canales a hacer el comercio electrónico y la venta al por menor, es aún más crítica para mantener inventarios integrados para eliminar la necesidad de realizar un seguimiento de existencias separadas para las tiendas físicas y en línea. Tales sistemas pueden generar de forma automática, sobre la base de condiciones personalizables para que no se agoten. De esta manera, las empresas pueden optimizar el flujo de productos dentro y fuera de los almacenes y almacenes.

2 –  trabajadores de manera más eficiente

Operaciones es otro aspecto en el análisis que puede ayudar a dirigir un negocio minorista. Incluso con los productos de inventario que están en alta demanda, se corre el riesgo de ineficiencias o incluso el fracaso si su tienda no se hace funcionar bien.

Tome la dotación de personal, por ejemplo. ¿Tiene suficientes empleados para dar servicio al flujo y reflujo de los clientes sobre una base estacional? Las interacciones cara a cara siguen siendo importantes en la construcción de relaciones duraderas con los clientes leales. Sobre la base de los datos de ventas, el uso adecuado de la analítica le permitirá ir en los días y horas exactas en que los negocios tiende a recoger.

Con base en esto, se puede anticipar el número de empleados que necesita en un momento dado, y se puede configurar horario trabajador en consecuencia. De esta manera, usted sólo paga por las horas que sean rentables. Mediante el etiquetado de ventas facilitados por los miembros del personal en particular, el análisis también puede realizar un seguimiento de quién de ellos están funcionando bien.

3 – Responder a las necesidades de los clientes a medida que estas ocurren

Más allá de los productos, servicio y post-venta son las zonas críticas de la cadena de valor en el análisis puede ayudar a arrojar luz sobre las oportunidades. El aumento de la popularidad de los dispositivos inteligentes puede ser muy perjudicial.

Un área de oportunidad aquí es Internet-de-de las cosas (IOT). Los dispositivos conectados pueden proporcionar información si los productos o sus partes van a necesitar reemplazo o reparación. Tales datos pueden guiar a los minoristas para anticipar la demanda e incluso actuar de forma proactiva al iniciar el contacto con los clientes.

Otra aplicación avanzada de Big Data para las empresas es la segmentación geográfica. Esto puede incluir la factorización en las búsquedas en línea desde las inmediaciones de tiendas para que puedan abastecerse de productos necesarios justo en el momento que hay demanda. Estos pueden incluso permitir una mejor colaboración entre los proveedores y fabricantes y minoristas sobre cómo compartir sus datos y puntos de vista puede ayudar a todos a hacer mejores negocios.

4 – ofrecer experiencias mejoradas al cliente

Ofrecer una excelente experiencia al cliente que cuenta, y aquí es donde la personalización puede ser un elemento de cambio. Las analíticas pueden rastrear las preferencias y hábitos de los clientes particulares a través de sus datos de interacción de ventas individuales y mientras que otros pueden encontrar seguimiento del comportamiento de los clientes particulares y preferencias intrusivo con la información para satisfacer a los clientes a través de interacciones personales que los clientes aprecian este tipo de gestos personalizados .

Esto va más allá de los programas de fidelización de clientes habituales, en los que los clientes simplemente se ganan puntos en sus compras. Un enfoque más impulsado por los datos es que aquí se convertirían  dichas interacciones con los clientes en formas más proactivas y personales para involucrar al hacer sugerencias para los productos que se podría considerar actualmente. Esto puede tanto, ya sea en línea o sin conexión enfoques. Saber lo que el cliente quiere incluso antes de saber que es uno de los principales beneficios de los datos.

Al final del negocio, esta es una gran manera de la venta cruzada, aumentar las ventas o, al menos, garantizando la repetición. Los clientes van a mejorar la satisfacción con la capacidad de su marca para anticiparse a sus necesidades y deseos.

En esencia: una línea de fondo Mejor

Hay muchos más aspectos de un negocio en el análisis predictivo se pueden aplicar. Las empresas más pequeñas pueden beneficiarse del uso de la analítica para tomar decisiones más concretas. Gracias a la tecnología, estas son formas eficientes y económicas para obtener los beneficios de grandes volúmenes de datos sin tener que realizar inversiones sustanciales. El uso de datos para optimizar sus líneas de productos y optimizar las operaciones pueden aumentar la eficiencia y las ventas. En esencia, todo ello conduce a un mejor resultado final.


Fuente: Data Informed

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