La industria retail se caracteriza por enfrentar constantes retos y dificultades. En los últimos años, las empresas han tenido que reinventarse a raíz de factores como, los cambios de consumo a partir de la pandemia, la escases de materias primas, la incertidumbre económica global y las consecuencias de los conflictos políticos en distintos países.
Las marcas que han logrado crecer durante este periodo se han dado cuenta de la importancia de centrar sus esfuerzos en el mercado y en el cliente. Monitorear en tiempo real el comportamiento de los usuarios se ha convertido en una necesidad dentro de la industria, ya que de esta forma se pueden identificar a tiempo, tendencias, necesidades y preferencias de consumo y compra.
“Existe un mayor sentido de urgencia para comprender y anticipar las interacciones de los consumidores con los productos. Cada interacción debe contar y cumplir el propósito de involucrar al consumidor a largo plazo.»
Entrepeneur
¿Qué es la analítica retail?
La analítica retail consiste en el proceso de recolectar, segmentar y analizar los datos que tiene una empresa sobre sus niveles de inventario, el movimiento de en su cadena de suministro, la demanda de sus consumidores, el registro de sus ventas y más.
Esta información es crucial para todas las áreas que conforman la empresa. Desde el departamento de compras y adquisiciones, hasta el área de marketing, los tomadores de decisiones necesitan de dicha data para desarrollar y ejecutar sus estrategias.
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Big Data y Analítica Retail
La tecnología Big Data y los datos alternativos se han convertido en grandes aliados para la industria Retail. Hoy en día, las empresas pueden recolectar grandes volúmenes de información provenientes de su operación, sus clientes, la competencia y el entorno, y con ellos tomar mejores decisiones de manera más rápida y precisa.
Dicho lo anterior, el Big Data permite generar analítica retail enfocada en anticipar problemas en la cadena de producción, identificar puntos de oportunidad para incrementar la eficiencia operativa y alinear la oferta en relación a las verdades intenciones de consumo de los clientes.
Al disponer de este tipo de información, las empresas se vuelven “más inteligentes” y acertadas. Por ejemplo, a través de analítica retail en tiempo real y utilizando modelos predictivos, una empresa puede ser capaz de optimizar sus niveles de stock con respecto a las estacionalidades, la merma de producto y los cambios en la demanda.
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Esto es clave si tenemos en cuenta que el 31% de los compradores en línea están dispuestos a cambiar de marca, si un producto no se encuentra disponible en el momento que lo necesitan.
“La necesidad de gratificación instantánea de los consumidores genera menos compradores dispuestos a tolerar los desabastecimientos; en cambio, están favoreciendo la conveniencia sobre la lealtad.
BigCommerce
Ventajas de utilizar analítica retail en tiempo real
Mejor experiencia de compra en el punto de venta
El uso de analítica retail, en sinergia con herramientas de Big Data, como el geomarketing y los mapas de calor, genera una visión integral del comportamiento de los consumidores, dentro y fuera del punto de venta.
¿Cómo se mueve el usuario dentro de mi punto de venta? ¿Qué lugares visitó antes de entrar a mi tienda? ¿El usuario terminó comprando o se fue con la competencia? Estas son algunas preguntas que los tomadores de decisiones pueden responder.
Con el uso de analítica retail, las marcas pueden:
- Localizar sus puntos de ventas en ubicaciones con alto potencial de éxito.
- Generar una ruta de circulación óptima dentro del punto de venta.
- Desarrollar planogramas más efectivos.
- Generar acciones de marketing de mayor impacto.
Por ejemplo, Starbuck utiliza este tipo de analítica para colocar sus cafeterías en puntos estratégicos que garanticen, tanto el éxito del lugar, como una mayor experiencia al consumidor. De esta manera, la marca logra reducir el riesgo de abrir una ubicación en un lugar no rentable y, eventualmente, evitar cualquier tipo de quiebra de la tienda.
Mayor control del ciclo de venta y distribución
Marcas como Zara han integrado sistemas de analítica, mediante la recolección de datos obtenidos de sus etiquetas, códigos de barras y tarjetas inteligentes. Esto les permite determinar el tiempo de vida óptimo de una prenda en anaquel, el tipo de productos que más se venden, los diseños y colores con mayor demanda y la colocación ideal de sus productos dentro de cada tienda.
Igualmente, utilizan analítica retail en tiempo real para optimizar sus rutas de acuerdo a los tiempos de traslado que tienen los cargamentos. De la misma manera, han desarrollado un sistema de alertas que les permiten anticipar problemas de desabasto.
Incremento en los volúmenes de compra y en los niveles de fidelidad de los clientes
Una de las mayores ventajas del uso de analítica retail es el nivel de personalización que se puede lograr en cuanto a experiencia al cliente. El Big Data se ha vuelto tan útil y eficiente que está permitiendo que las marcas logren una mayor sinergia entre sus canales físicos y digitales.
Asos, uno de los retailers de ropa más famosos de Inglaterra, utilizó herramientas de Big Data para desarrollar un app que permite a los usuarios escanear una prenda y automáticamente obtener recomendaciones similares de acuerdo al color, la talla, tela y estilo.
Mayor ventaja comercial con respecto a la competencia
De la misma manera en la que se puede analizar el comportamiento de nuestros puntos de venta, también se puede analizar los de la competencia.
A través de un análisis retail se puede entender cuál es el comportamiento de consumo que tienen los consumidores dentro de los puntos de venta de la competencia. Igualmente, se pueden identificar cuáles son sus estrategias de marketing y comercialización, y qué tipo de resultados están teniendo.
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En PREDIK Data-Driven, contamos con más de 14 años de experiencia apoyando a las empresas líderes dentro de la industria retail a desarrollar modelos de analítica que les permitan tomar mejores decisiones.
Nuestra metodología basada en Big Data y análisis de datos nos han permitido trabajar con marcas como Adidas, Panasonic, Shell y Bayer.
