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¿Cómo el Big Data Analytics puede ayudar a tus clientes de venta al por menor?

Publicado en 29-oct-2018 5:00:00

Tanto tiendas online como físicas pueden beneficiarse de la tecnología.

 

¿Cómo el Big Data Analytics puede ayudar a tus clientes de venta al por menor?

 

La previsión de compra para organizar pedidos e inventario es uno de los beneficios ofrecidos por la utilización del Big Data Analytics en el comercio de venta al por menor.


A partir de la validación de datos generados a lo largo del año sobre el perfil de cada cliente, sumado a sus comportamientos de compras online, la tecnología es capaz de mostrar a los vendedores las tendencias para un determinado período.


Esta herramienta es fundamental para grandes cadenas de venta al por menor, pero también se ajusta perfectamente para los pequeños negocios en que el número de clientes es menor, pero la complejidad de las operaciones es semejante.


Además de una mayor conversión en ventas, el Big Data Analytics puede ayudar también al empresario en otros ámbitos como, por ejemplo:

 

 

1. Optimización de los inventarios con Inteligencia Artificial y Machine Learning


Al detectar patrones de consumo, las máquinas que aprenden solas son capaces de trabajar de manera autónoma, generando reportes con una compleja variedad de datos, que colaborarán con las decisiones del negocio. El control del inventario disminuye costos con el almacenamiento, administración y logística de los productos, teniendo menores oportunidades de contar con artículos estancados en los anaqueles.

 

La satisfacción del cliente es un beneficio que viene incluido en esta cuestión, una vez que éste llega a la tienda y encuentra lo que busca.


De acuerdo con una investigación de la Americana Blue Yonder, el 81% de los consumidores no consiguen obtener exactamente los productos que están buscando, ya sea en la tienda física u online. Además de eso, el 30% de las personas investigadas dicen que abandonaron sus carritos por no haber encontrado el producto que querían. El 28% de ellos se manifestaron insatisfechos cuando tuvieron que comprar un producto genérico o semejante a lo que estaban buscando.

 

 

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2. Mejora en la estrategia de compra

Contar con información de mercado a partir del Big Data Analytics, en el que es posible buscar datos relevantes sobre compras, inventarios e información financiera para una determinada estación, define completamente la estrategia de compra de cualquier empresa, ya sea ésta de venta al por menor, alimenticia, de industria, farmacéutica y hasta de los canales de TI.

 

3. Creación de campañas de marketing precisas para tu público

Conociendo mejor al público y sus comportamientos de compra, es posible ofrecer el producto adecuado en su mejor enfoque, en el lenguaje que el público quiere escuchar. Si el perfil del cliente es más joven, los clientes querrán recibir información de la tienda, tal vez por redes sociales en vez de e-mail. Esta es una posibilidad de filtro ofrecida por el Analytics.


4. Mapeo del establecimiento

Tiendas de e-commerce tienen la tecnología a favor cuando el tema es la generación de datos. Por medio de sencillas herramientas es posible saber cuántas personas navegan en el sitio web por día, cuáles son los horarios pico, cuáles son los productos más buscados, cuáles son las partes del sitio web más visitadas. En fin, innumerables posibilidades de análisis.


Debido a ello, también es posible buscar las mismas medidas en las tiendas físicas utilizando, por ejemplo, cámaras internas.


Esas cámaras que son inteligentes consiguen identificar el rostro de un cliente y vincularlo con el banco de datos para mostrar cuándo fue su última visita, las últimas compras y el gasto promedio. Con esa información, uno de los consultores de la tienda puede ofrecer productos específicos.


Con las cámaras, es posible también hacer el conteo de visitantes, la atracción de las vitrinas, el tiempo de visualización, determinar los puntos más calientes de la tienda para exhibir los productos de mayor margen de lucro, así como la tasa de conversión, que relaciona la cantidad de personas que entran en la tienda, con la cantidad de clientes que realizaron compras. Con este ejemplo, se puede indicar el índice y la eficiencia en la atención ofrecida.


Finalmente, en tiempos de inestabilidad económica, invertir en Big Data Analytics no es un gasto, más bien, una inversión precisa, que traerá al vendedor al por menor un aumento en las ventas, disminuyendo los costos operacionales, además de generar mayor satisfacción y retención de clientes.



Categorias: Big Data