A medida que los consumidores revelan cada vez más sus hábitos de compra en línea, los minoristas pueden acceder a las redes sociales, el historial de compras, la demanda de los consumidores y las tendencias del mercado para comprender mejor a sus clientes, maximizar el gasto y alentar las compras repetidas. Los minoristas se consideran los primeros en adoptar la tecnología de big data, integrándola en cada proceso comercial imaginable para lograr una comprensión más profunda de los consumidores y las tendencias de compra asociadas.
Para obtener una comprensión profunda sobre el consumidor, los minoristas deben acceder y analizar toda la información pertinente disponible. Y si bien existe una cantidad de datos sin precedentes que los minoristas recopilan con respecto a los patrones del consumidor, la capacidad de administrar y extraer información de estos datos presenta un desafío abrumador.
Los minoristas están implementando tecnologías como Hadoop para construir esta solución de big data, y rápidamente se dan cuenta de que eso es solo el comienzo. También necesitan una solución que pueda dar sentido a los datos en tiempo real y proporcionar información que se traduzca en resultados tangibles, como compras repetidas. La tecnología de aprendizaje automático procesa de manera inteligente grandes cantidades de datos y automatiza el análisis en toda la cadena de suministro para hacer posible este elevado objetivo.
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En manos de minoristas con visión de futuro, las posibilidades de aprendizaje automático avanzado son ilimitadas, desde el abastecimiento, la compra y la cadena de suministro hasta la comercialización, comercialización y experiencia del cliente, los minoristas pueden realizar mejoras significativas mediante la implementación de una solución de aprendizaje automático. Tomemos el ejemplo de una compañía que intenta predecir qué comprarán los consumidores el próximo invierno. Los algoritmos de aprendizaje automático pueden determinar la disponibilidad de materiales de proveedores externos, incorporar condiciones climáticas pronosticadas que afectarían el transporte o crear una mayor necesidad de ropa exterior, y recomendar la cantidad, el precio, la ubicación en el estante y el canal de comercialización que mejor llegue al consumidor objetivo en un particular zona. Incluso pueden incorporar métricas basadas en el volumen o en el margen para optimizar las ventas en función de la tienda individual o los objetivos corporativos.
