{"id":1823,"date":"2017-05-23T19:10:40","date_gmt":"2017-05-24T00:10:40","guid":{"rendered":"http:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/?p=1823"},"modified":"2017-05-23T19:10:40","modified_gmt":"2017-05-24T00:10:40","slug":"10-estrategias-de-big-data-que-favorecen-a-la-industria-del-retail","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/2017\/05\/23\/10-estrategias-de-big-data-que-favorecen-a-la-industria-del-retail\/","title":{"rendered":"10 estrategias de Big Data que favorecen a la industria del retail"},"content":{"rendered":"
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\"\"La evoluci\u00f3n y cambios del sector retail\u00a0es una cuesti\u00f3n necesaria, tanto en M\u00e9xico como en el resto del mundo, y es que la digitalizaci\u00f3n, nuevas tecnolog\u00edas, un mercado competitivo y\u00a0la versatilidad del target y sus h\u00e1bitos de consumo y modo de vida, han dado pie a que este sector econ\u00f3mico siga innovando.<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n

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Ahora, con el uso de Internet y dispositivos m\u00f3viles, as\u00ed como las compras en PDV y tiendas online, son factores para que los grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n aparezcan, y no necesariamente todos son datos importantes y que faciliten el desarrollo de estrategias de marketing, saber por cu\u00e1nto tiempo debe estar una promoci\u00f3n, y que permitan conocer con m\u00e1s detalle al target.<\/p>\n

Para optimizar la cantidad de informaci\u00f3n, analizarla y definir la que funciona y d\u00f3nde se podr\u00eda aplicar, el Big Data<\/strong> es una opci\u00f3n recomendable para hacerlo.<\/p>\n

Por tanto, para optimizar procesos de operaci\u00f3n, dar un mejor servicio al cliente y dise\u00f1ar estrategias mercadol\u00f3gicas m\u00e1s eficaces, a continuaci\u00f3n te enlistamos 10 estrategias de Big Data para beneficiar un retailer.<\/p>\n

Disposici\u00f3n de Producto<\/h2>\n

Contar con una buena planeaci\u00f3n, en cuanto a la distribuci\u00f3n de producto en PDV, permite no s\u00f3lo tener una imagen de tienda organizada, sino tambi\u00e9n facilita la rotaci\u00f3n de producto, as\u00ed como el aumento en ventas, definir el tama\u00f1o ideal de cada departamento y la ubicaci\u00f3n correcta dentro de la tienda.<\/p>\n

Optimizaci\u00f3n de stock<\/h2>\n

Con ayuda del Big Data se puede llevar a cabo un an\u00e1lisis para clasificar productos y obtener datos\u00a0en funci\u00f3n de ellos, tales como volumen de ventas, y saber si son productos protagonistas o que el target compra regularmente, o si se trata de un art\u00edculo accesorio.<\/p>\n

Previsi\u00f3n de ventas<\/h2>\n

Mediante el Big Data y aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de estad\u00edstica avanzada, los retailers son capaces de predecir la futura demanda\u00a0de los productos y\/ o servicios comercializados.<\/p>\n

Gesti\u00f3n de inventario<\/h2>\n

Permite la optimizaci\u00f3n del stock <\/strong>en bodega, saber cu\u00e1nto se tiene de cada producto, cu\u00e1ndo\u00a0requiere ser sacado a exhibici\u00f3n y si se cuenta con las unidades necesarias, y tambi\u00e9n permite saber si existe desabasto.<\/p>\n

An\u00e1lisis de lealtad<\/h2>\n

Mantener la fidelidad del shopper, as\u00ed como atraer a nuevos clientes es complejo hoy en d\u00eda, por lo que\u00a0el Big Data ayudar\u00e1 a identificar a clientes leales a una marca y productos, analizar sus transacciones, con qu\u00e9 frecuencia las hace, detecci\u00f3n de patrones de comportamiento y as\u00ed dise\u00f1ar estrategias de retenci\u00f3n, segmentaci\u00f3n de clientes, entre otros.<\/p>\n<\/div>\n

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An\u00e1lisis de precios<\/h2>\n

Se hace con el prop\u00f3sito de hacer m\u00e1s rentable el producto y maximizar ingresos, por lo que ser\u00e1n necesarios modelos predictivos que determinen variaciones en los precios, lo que dar\u00e1 pauta para establecer promociones y descuentos que no afecten los ingresos, tanto de retailers como de fabricantes.<\/p>\n

Dise\u00f1o de Marketing Mix<\/h2>\n

El Big Data tambi\u00e9n facilita el dise\u00f1o del marketing mix en PDV, optimizando\u00a0la combinaci\u00f3n de publicidad y estrategias\u00a0de promoci\u00f3n para incrementar los ingresos, conocer el impacto en ventas de los diversos modos de comunicaci\u00f3n,\u00a0entre otros elementos de marketing medibles.<\/p>\n

Monitoreo de compra<\/h2>\n

Como no todos los shoppers compran igual, el Big Data <\/strong>puede decirnos qu\u00e9 compra cada cliente, caca cu\u00e1nto tiempo y as\u00ed descubrir h\u00e1bitos de compra que a los retailers les d\u00e9 informaci\u00f3n para recomendar productos, saber en qu\u00e9 lugar del anaquel colocar ciertas marcas y productos, y c\u00f3mo se debe presentar el surtido, lo que tendr\u00e1 un efecto positivo en las ventas de la tienda.<\/p>\n

Reporte de categor\u00edas<\/h2>\n

A trav\u00e9s del Big Data tambi\u00e9n es posible conocer qu\u00e9 categor\u00edas, marcas y productos se venden m\u00e1s, analizar patrones de compra y predecir tendencias de consumo, y determinar si un producto o marca tiene el potencial para tener m\u00e1s stock en tienda.<\/p>\n

Segmentaci\u00f3n del shopper<\/h2>\n

Adem\u00e1s de los datos demogr\u00e1ficos, historial de transacciones y h\u00e1bitos de compra, segmentar<\/strong> con ayuda del Big Data permite tener un conocimiento m\u00e1s amplio del target, y al mismo tiempo conocer detalles de cada cliente.<\/p>\n

Tener un c\u00famulo de datos no tendr\u00e1 ning\u00fan resultado o efecto en un retailer. Llevar a cabo un an\u00e1lisis y saber qu\u00e9 tipo de informaci\u00f3n sirve y d\u00f3nde puede aplicarse, es una de las grandes ventajas que el Big Data tiene para los minoristas.<\/p>\n

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Fuente: InformaBTL<\/a><\/h6>\n<\/div>\n<\/div>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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