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.
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.
Los minoristas OnLine saben cómo aprovechar el análisis avanzado
Las herramientas de retail analytics dan respuesta a las crecientes necesidades de los retailers, para quienes conocer exactamente qué quieren y qué esperan sus clientes es un pilar básico y fundamental en el diseño de sus estrategias comerciales.
¿Qué es analítica de retail en puntos de venta?
Hoy en día la cantidad de datos que puede llegar a gestionar un punto de venta o cadena comercial es enorme. No obstante, si los datos no van acompañados de un análisis, no valen nada. En este sentido, los retailers tienen a su disposición actualmente distintas soluciones tecnológicas que les ayudan a recopilar, organizar y analizar ese volumen ingente de datos.
Hoy en día la cantidad de datos que puede llegar a gestionar un punto de venta o cadena comercial es enorme. No obstante, si los datos no van acompañados de un análisis, no valen nada. En este sentido, los retailers tienen a su disposición actualmente distintas soluciones tecnológicas que les ayudan a recopilar, organizar y analizar ese volumen ingente de datos.Gracias a la incorporación de estas herramientas de analítica, los retailers obtienen información fiable para planificar sus campañas y gestionar de forma correcta su stock, maximizando sus beneficios y rentabilidad. Además, estas soluciones permiten recopilar datos desde múltiples ubicaciones y en tiempo real, lo que agiliza el proceso y posibilita la toma rápida de decisiones ante eventuales problemas en el inventario o alteraciones en los patrones de tráfico de los clientes.
En los tiempos digitales que corren, analizar los trillones de gigabytes que se producen diariamente no es una labor sencilla. De hecho, se estima que en la actualidad, por diversas causas, se estudia y aprovecha menos del 0.5% de la información generada.
No está de moda, pero nunca se fue. Foursquare vuelve a la carga con un enfoque cada vez más orientado al mundo empresarial. Y lo hace, esta vez sí, con una herramienta interesante: Foursquare Analytics. Sobre el papel, la nueva herramienta de Foursquare está pensada para que los retailers, las empresas de a pie de calle, puedan comprender mejor de qué forma se comportan las personas que entran en su establecimiento.
El internet de las cosas (IoT, por sus siglas en inglés) en conjunto con la inteligencia artificial, crea una industria emergente y convergente de “facturación de datos”, reforzada por el análisis de la información, lo que abre el camino para una completa revisión de la producción global y su alcance económico.
Hace tiempo que las empresas utilizan, en mayor o menor medida, técnicas de Data & Analytics (D&A). Aunque pocas están sacando jugo a esta metodología, que consiste en capturar, tratar y analizar ingentes volúmenes de datos para intentar predecir el futuro. Ése es el objetivo. Anticiparse. Encontrar patrones de comportamiento que se repitan en tal cantidad de casos que se pueda determinar, casi con toda certeza, que hay una íntima relación entre A y B. Salen a la luz relaciones y correlaciones, realidades que estaban ocultas. “La genialidad del Data & Analytics no estriba en las montañas que permite escalar, sino en la vista que proporciona cuando uno está en la cima”, explican los expertos en Big Data de KMPG.