{"id":6695,"date":"2022-11-06T19:39:26","date_gmt":"2022-11-07T01:39:26","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pabisretail.com\/?p=6695"},"modified":"2024-01-05T19:32:27","modified_gmt":"2024-01-05T22:32:27","slug":"big-data-retail-optimizacion-6-estrategias","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.teamcore.com\/br\/articulos-estrategias\/big-data-retail-optimizacion-6-estrategias\/","title":{"rendered":"Big data y Retail: Optimizaci\u00f3n y 6 mejores estrategias"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"6695\" class=\"elementor elementor-6695\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t<section class=\"elementor-section elementor-top-section elementor-element elementor-element-554aa56 elementor-section-boxed elementor-section-height-default elementor-section-height-default\" data-id=\"554aa56\" data-element_type=\"section\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-container elementor-column-gap-default\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-column elementor-col-100 elementor-top-column elementor-element elementor-element-a748d61\" data-id=\"a748d61\" data-element_type=\"column\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-widget-wrap elementor-element-populated\">\n\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-c6c194a elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"c6c194a\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<p>La aplicaci\u00f3n de Big data en el Retail implica que ya no es necesario dejar a la intuici\u00f3n o estimados con informaci\u00f3n limitada los aspectos relativos a la operaci\u00f3n de una empresa de retail. Ya no es necesario arriesgarse y planificar con datos incompletos o parciales de lo que realmente est\u00e1 pasando con la demanda del cliente\/shopper. Idealmente y bajo la aplicaci\u00f3n \u00f3ptima todas las decisiones podr\u00edan tener un sentido, cada circunstancia debiera de responder a la estrategia generada a trav\u00e9s de <a href=\"https:\/\/www.pabisretail.com\/big-data-en-retail-3-claves-usarlo-y-triunfar\/\"><strong><u>Big data<\/u><\/strong>:<\/a>\u00a0Demanda, surtido, inversi\u00f3n promocional, recursos humanos y tecnol\u00f3gicos, planogramas, descuentos, etc\u00e9tera.<\/p><p><span style=\"font-size: x-large;\"><strong>La evoluci\u00f3n del Big data<\/strong><\/span><\/p><p>Las herramientas del Big data (<a href=\"https:\/\/www.pabisretail.com\/\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Pabis Retail<\/strong><\/span><\/a>), est\u00e1n ofreciendo la capacidad de medir infinidad de datos en toda la operaci\u00f3n de los negocios que venden en retail (marcas) y las cadenas de retail (tiendas f\u00edsicas y el e-commerce), y el poder de la informaci\u00f3n ha tenido un gran impacto. Con el Big Data se recopila, procesa, homologa y enriquece todo tipo de datos relacionados con los usuarios internos (colaboradores en la operaci\u00f3n), as\u00ed como los clientes\/shoppers. Lo que permite lograr el objetivo de entender la din\u00e1mica de la operaci\u00f3n del negocio y el comportamiento de los clientes para crear planes y estrategias totalmente personalizadas, que est\u00e1n evolucionando a la <a href=\"https:\/\/www.pabisretail.com\/hiperpersonalizacion-4-claves-para-implementar\/\"><strong><u>hiperpersonalizaci\u00f3n<\/u><\/strong>.<\/a><\/p><p>La creaci\u00f3n de todas estas herramientas del Big data, est\u00e1 anulando la dificultad con la que se encuentran las empresas para interpretar los datos. Muchas empresas no tienen capacidad ni conocimiento de c\u00f3mo hacerlo y tampoco tienen la gente con el expertise necesario que pueda resolver la situaci\u00f3n internamente, ya que ser\u00eda una enorme inversi\u00f3n. La tecnolog\u00eda y personas calificadas para dise\u00f1ar Big data, suelen ser un gasto que no todas las empresas pueden afrontar.<\/p><h2><span style=\"font-size: x-large;\"><strong>Datos que recolecta el Big data<\/strong><\/span><\/h2><ul><li>Los datos EPOS que son recopilados en tienda al escanear un art\u00edculo en caja, como:<ul><li>N\u00famero de art\u00edculos vendidos<\/li><li>El precio de los art\u00edculos vendidos<\/li><li>Hora de la transacci\u00f3n<\/li><li>Lugar de la transacci\u00f3n<\/li><li>Modalidad de pago<\/li><\/ul><\/li><li>Tambi\u00e9n se obtienen datos de panel como lo son diversos datos demogr\u00e1ficos de los clientes, edad, g\u00e9nero, preferencias de pago, etc\u00e9tera. Datos que recopilan y procesan las agencias de investigaci\u00f3n de mercados.<\/li><li>Est\u00e1n tambi\u00e9n los datos que se suministran con el uso el uso de tarjetas bancarias, descuentos y fidelizaci\u00f3n, as\u00ed como herramientas que extraen datos derivados de las b\u00fasquedas que los clientes\/shoppers hacen en buscadores o redes sociales de las marcas, cuyos ejemplos m\u00e1s claros y evolucionados podr\u00edan ser Amazon y Mercado Libre.<\/li><\/ul><h2><span style=\"font-size: x-large;\"><strong>Actividades donde hoy Big data ya es muy aplicado <\/strong><\/span><\/h2><p><strong>Transacciones de venta<\/strong><\/p><p>En la actualidad es posible recopilar informaci\u00f3n acerca de todos los productos que compra una persona, a trav\u00e9s de qu\u00e9 tipo de ambiente (f\u00edsico\/digital), a qu\u00e9 hora, sus preferencias, correlaciones de productos en la misma cesta o \u201ccarrito\u201d y c\u00f3mo paga.<\/p><p><strong>Social Big data<\/strong><\/p><p>El an\u00e1lisis de la informaci\u00f3n que generamos en redes sociales permite conocer nuestro comportamiento como usuarios, para as\u00ed adaptar la comunicaci\u00f3n con nuestras preferencias, pero tambi\u00e9n, permite a los negocios anticiparse a las tendencias y cambios en la demanda, generando una ventaja competitiva para aquellos que saben extraer y utilizar esta informaci\u00f3n.<\/p><p><strong>Comportamiento del cliente\/shopper<\/strong><\/p><p>Utilizando varias herramientas y sensores, e incluso, el WIFI que ofrecen las tiendas f\u00edsicas y centros comerciales, los retailers recopilan informaci\u00f3n sobre c\u00f3mo interact\u00faan los shoppers en tienda, sea con los productos, la comunicaci\u00f3n, las \u00e1reas. Aplicando ello, tanto en el punto de venta f\u00edsico como en las plataformas del e-commerce.<\/p><p><strong>Programas de fidelizaci\u00f3n<\/strong><\/p><p>En este punto es muy importante recolectar la m\u00e1xima cantidad de informaci\u00f3n posible sobre los shoppers, de tal manera, que se puedan conocer en profundidad sus preferencias y necesidades para tomar decisiones, dise\u00f1ar estrategias e implementar acciones muy enfocadas y precisas, de tal forma que los clientes se sientan escuchados por la marca o el retailer cada vez que se tenga contacto, haciendo que la experiencia sea tan satisfactoria que genere un <a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Engagement\"><strong><u>&#8220;engagement&#8221;<\/u><\/strong><\/a>\u00a0definitivo.<\/p><h2><span style=\"font-size: x-large;\"><strong>Ventajas del Big data en el Retail<\/strong><\/span><\/h2><ol><li>Ser\u00e1 posible determinar patrones de comportamiento y preferencias de los diferentes para determinar segmentos.<\/li><li>Generar experiencias altamente personalizadas (hiperpersonalizaci\u00f3n), basados en el conocimiento de las preferencias de cada uno de nuestros clientes\/shoppers.<\/li><li>Optimizar los Buyer Persona de nuestros productos. Mientras m\u00e1s informaci\u00f3n recopilada tenemos, se genera una imagen m\u00e1s clara de qui\u00e9nes y c\u00f3mo son estos nuestros Buyer Persona m\u00e1s habituales y rentables.<\/li><li>Promueve la mejora continua en todas nuestras \u00e1reas de planeaci\u00f3n, producci\u00f3n y comercializaci\u00f3n de nuestros productos, siendo que el an\u00e1lisis de los datos en tiempo real permite reacciones r\u00e1pidas y precisas acerca de las tendencias de demanda.<\/li><li>La optimizaci\u00f3n de la inversi\u00f3n en Marketing que se va ajustando tanto en comunicaci\u00f3n, como en inversi\u00f3n, dependiendo del desempe\u00f1o de estos elementos en cada canal de contacto con los shoppers.<\/li><\/ol><h2><span style=\"font-size: x-large;\"><strong>Estrategias del Big data en el Retail<\/strong><\/span><\/h2><p><strong>1.-Definici\u00f3n de la estrategia de precio<\/strong><\/p><p>Usando herramientas como lo son los algoritmos y el <a href=\"https:\/\/www.pabisretail.com\/analisis-predictivo-7-etapas-implementa-retail\/\"><strong><u>an\u00e1lisis predictivo<\/u><\/strong><\/a>\u00a0es posible adaptar la estrategia de precios m\u00e1s adecuada a la demanda (<a href=\"https:\/\/www.pabisretail.com\/descarga-y-analisis-de-la-informacion-retail\/\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Pabis Forecast<\/strong><\/span><\/a>). Hasta ahora, la estrategia de precios de los productos se defin\u00eda en base a varios m\u00e9todos tradicionales basados en costo o el an\u00e1lisis de la competencia, pero con estas herramientas tecnol\u00f3gicas de vanguardia, podremos determinar temporadas y canales mejores para ofrecer descuentos personalizados en base al perfil de cada cliente, as\u00ed como entender los patrones de \u201cpicos de demanda\u201d y decidir el mejor precio de venta.<\/p><p><strong>2.-Optimizaci\u00f3n del Mix de Marketing<\/strong><\/p><p><strong>Producto:<\/strong> Si se conocen las preferencias de los clientes\/shoppers, es posible crear productos personalizados o anticipar tendencias que se adapten a sus necesidades, permitiendo la mejora continua y la <a href=\"https:\/\/www.pabisretail.com\/big-data-e-innovacion-5-estrategias-analisis\/\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>innovaci\u00f3n<\/strong>.<\/span><\/a><\/p><p><strong>Precio:<\/strong> Como ya vimos arriba, las herramientas del Big data nos permiten definir el precio m\u00e1s adecuado para nuestros productos, pero tambi\u00e9n responder con incrementos o descuentos en el precio de acuerdo con las variaciones de la <a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Demanda_(econom%C3%ADa)\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>demanda<\/strong><\/span><\/a>\u00a0y sus temporalidades.<\/p><p><strong>Plaza:<\/strong> El Big data nos permitir\u00e1 mostrar o destacar productos de acuerdo con las preferencias detectadas en cada cliente. Esto es parte de lo que se ha llamado \u201chiperpersonalizaci\u00f3n\u201d, siempre basado en la informaci\u00f3n recopilada de los clientes\/shoppers. Tambi\u00e9n es posible generar segmentos que pueden atenderse de manera similar, aunque no la experiencia no sea tan personalizada.<\/p><p><strong>Promoci\u00f3n:<\/strong> Claramente se trata de construir ofertas y promociones que mejor se adapten a cada cliente en cada momento, lo que puede tener un impacto extraordinario dentro de una experiencia \u201c<a href=\"https:\/\/www.pabisretail.com\/omnicanal-que-es-como-funciona-3-beneficios\/\"><strong><u>omnicanal<\/u><\/strong>\u201d,<\/a>\u00a0donde el shopper podr\u00e1 sentir la coherencia y consistencia en la comunicaci\u00f3n, sino en la oferta comercial de las marcas y retailers.<\/p><p><strong>3.-Previsi\u00f3n de ventas y gesti\u00f3n de inventario<\/strong><\/p><p>Como ya mencionamos arriba en la parte de precio, el uso de herramientas del Big data que usan algoritmos, <a href=\"https:\/\/www.pabisretail.com\/machine-learning-4-beneficios-para-empresas\/\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>Machine Learning<\/strong><\/span><\/a>\u00a0e <a href=\"https:\/\/www.pabisretail.com\/inteligencia-artificial\/\"><span style=\"text-decoration: underline;\"><strong>IA<\/strong><\/span><\/a>\u00a0(Pabis Forecast) para realizar an\u00e1lisis predictivo que utiliza los datos de sell out para obtener una estimaci\u00f3n de demanda de los productos, lo que permite un dise\u00f1o de planeaci\u00f3n de la demanda muy preciso que mantenga un equilibrio en el stock evitando cualquier rotura y optimizando todo el proceso. De esta manera, los art\u00edculos de una tienda se pueden clasificar en base a:<\/p><ul><li>Beneficio que generan (<a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Margen_de_beneficio\"><strong><u>margen<\/u><\/strong>)<\/a><\/li><li>Volumen de ventas<\/li><\/ul><p>Dividi\u00e9ndolos en dos grupos de art\u00edculos:<\/p><ul><li><strong>Productos centrales<\/strong>: productos que los clientes\/shoppers han ido a comprar a la tienda<\/li><li><strong>Productos accesorios<\/strong>: son los productos que los clientes\/shoppers \u201c<a href=\"https:\/\/es.wikipedia.org\/wiki\/Compra_por_impulso\"><strong><u>compra por impulso<\/u><\/strong>\u201d.<\/a>\u00a0Dicho de otra manera, productos que no pensaban comprar hasta verlos en la tienda, o ser sugeridos por el retailer, como sucede normalmente en el e-commerce.<\/li><\/ul><p><strong>5.-Planogramaci\u00f3n<\/strong><\/p><p>No es raro que lleguen a casa m\u00e1s productos de los previstos en la lista b\u00e1sica del shopper, derivado de ofertas, promociones y compra por impulso.\u00a0El an\u00e1lisis detallado de esta informaci\u00f3n\u00a0que premite Big data,\u00a0hace posible optimizar el surtido de una tienda (f\u00edsica o virtual), as\u00ed como:<\/p><ul><li>La ubicaci\u00f3n de cada grupo de productos (categor\u00edas).<\/li><li>Colocaci\u00f3n de las distintas marcas\u00a0dentro de una misma categor\u00eda.<\/li><li>La forma de distribuir los productos\u00a0centrales y accesorios dentro de la tienda.<\/li><\/ul><p>El profundo an\u00e1lisis y conocimiento del volumen de ventas de cada tipo de producto y categor\u00eda, as\u00ed como los\u00a0beneficios\u00a0de venta y margen que se derivan, define otra actividad clave hoy en el retail: el <a href=\"https:\/\/www.pabisretail.com\/category-management-beneficios-y-5-kpis\/\"><strong><u>category management<\/u><\/strong>.<\/a>\u00a0Es por todo ello, por la profundidad del an\u00e1lisis necesario que el Big data ser\u00e1 cada d\u00eda m\u00e1s importante en retail, determinando cada decisi\u00f3n.<\/p><p><strong>6.-Estudio de la fidelidad de los clientes<\/strong><\/p><p>Ya es de todos conocido que es mucho m\u00e1s costoso conseguir nuevos clientes que mantener a los que ya lo son y hacerlos clientes de otros productos (cross-selling\/up-selling). Es por esto que Big data permite conocer detalles importantes como: clientes m\u00e1s fieles a la marca y sus patrones de comportamiento, con el objetivo de crear segmentaci\u00f3n en base a las preferencias de los clientes y a sus caracter\u00edsticas demogr\u00e1ficas para aplicarla con shoppers que correspondan con estos perfiles. De esta manera, se puede ofrecer ofertas y estrategias personalizadas que alienten la compra o detectar los puntos de \u201cabandono\u201d o p\u00e9rdida de inter\u00e9s para dise\u00f1ar estrategias de retenci\u00f3n.<\/p><p>En resumen, est\u00e1 claro que el Big data y sus herramientas han llegado para quedarse y ayudar a las marcas y retailers a proporcionar una mejor experiencia de compra y uso a sus shoppers. Una experiencia totalmente satisfactoria que genere una relaci\u00f3n ganar-ganar de largo plazo en el ecosistema del retail.<\/p><p>En <b>Pabis Retail<\/b> te ayudamos a\u00a0 lograr la madurez anal\u00edtica, convertir tus datos de retail en ventas y rentabilidad\u00a0<u><\/u><br \/><u><\/u><b>\u00a1Con\u00f3cenos y solicita una demo!\u00a0<\/b><a href=\"https:\/\/www.pabisretail.com\/contacto-pabis-retail\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">da clic aqu\u00ed<\/a><\/p><p>\u00a0<\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<\/section>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La aplicaci\u00f3n de Big data en el Retail implica que ya no es necesario dejar a la intuici\u00f3n o estimados con informaci\u00f3n limitada los aspectos relativos a la operaci\u00f3n de una empresa de retail. 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