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Imagine esto en una tienda minorista de lujo mientras un comprador está navegando y otro, sentado en un sofá, navegando en su tienda web a través de su teléfono inteligente y comparando las marcas y los precios del producto. Este es el comercio minorista en el mundo digital donde los compradores esperan una experiencia consistente en varios canales de la marca.
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Más allá de la división de ladrillos contra clics, los minoristas líderes como Walmart, Costco, Target, por nombrar algunos adoptantes de grandes datos, representan las fuerzas contrarias que los científicos están aprovechando al extraer información digital para dar forma a las decisiones de precios. Estos movimientos para desbloquear el poder de los grandes datos están rediseñando cada vez más la relación entre los minoristas y los consumidores.
La industria minorista tradicionalmente ha estado generando datos detallados sobre el comportamiento del consumidor y el historial de compras a través de varios sistemas de relaciones transaccionales y de clientes. La explotación de estos datos para aumentar el valor de la cesta y optimizar el margen sigue siendo un desafío con las tecnologías tradicionales de herramientas de inteligencia empresarial y arquitecturas de almacenamiento de datos. A medida que los consumidores se empoderan con los datos y la movilidad, con acceso a precios e información competitivos mientras visitan las tiendas, la capacidad de los minoristas para integrar los datos en línea (patrón de navegación, clics, redes sociales) y la experiencia del cliente en la tienda (POS, encuestas, CRM, etc.) ) y poder reaccionar en tiempo real es clave.
Conductores comerciales en el comercio minorista
- Ofrezca una combinación de productos y precios consistentes y personalizados a los clientes en todos los canales
- Ofrecer una experiencia diferenciada al cliente
- Obtenga una comprensión profunda del comportamiento del cliente para aumentar la lealtad
- Aumente la tasa de conversión y el valor promedio de la canasta debido a campañas de marketing eficientes y específicas
- Reduzca los costos optimizando la gestión de inventario, planograma y cadena de suministro .
- Próximas ofertas mejores y personalizadas: motor de recomendación
Big Data permite perfilar mejor al cliente y usar filtros colaborativos y basados en el contexto para ofrecer el producto, paquete de productos u oferta más apropiados en cualquier momento.
El uso de tecnologías de Big Data para almacenar todos los datos de los clientes, incluidas todas las interacciones con los clientes, y la incorporación progresiva de redes sociales y análisis de redes sociales ayudará a los minoristas a optimizar la experiencia del cliente en todos los canales y mejorar el sentimiento hacia la marca. Para los equipos de comercialización de minoristas, significa finalmente poder involucrar a su consumidor final a un nivel más personal, impulsando efectivamente el producto correcto o la recomendación de promoción en el momento correcto. Cuando el cliente da permiso, la aplicación de aprendizaje automático utiliza historiales de gastos recientes y datos de perfil de clientes para una gran cantidad de transacciones para capacitar un modelo de recomendación. El modelo predice qué productos y ofertas puede disfrutar un cliente en particular y hace esas recomendaciones a través de diferentes canales: móvil o ejecutivo en la tienda.
2. Diseño y ergonomía de la tienda: Planograma optimizado para una participación efectiva del cliente
Las técnicas de Big Data permiten capturar datos geoespaciales para obtener información sobre los movimientos de los clientes dentro de las tiendas. Esto permite el mapeo de puntos calientes y fríos. Con esta información, un minorista puede mejorar el diseño del piso al atraer a los clientes a puntos fríos o al trasladar productos que generan altos ingresos a puntos calientes.
Los minoristas pueden usar esta información de planificación de espacio y piso para impulsar una gestión de categoría más impactante y más eficiente. Los datos sobre los planos de planta también se pueden combinar con información sobre comportamientos de ventas anteriores (historial de compras, actividad en línea, etc.) para crear rutas de navegación personalizadas y listas de compras para los clientes, que los conducen a través de una tienda de la manera más eficiente.
Las tecnologías de navegación en la tienda permiten a los minoristas crear aplicaciones móviles que mejoran significativamente la experiencia del cliente en la tienda. Los minoristas podrían hacer esto ofreciendo a los clientes la forma más óptima de comprar artículos en su lista de compras, y destacando productos o promociones complementarias apropiadas en el camino.
3. Inventario en tiempo real: inventario y pedidos basados en datos
La solución Big Data puede ayudar a los minoristas a optimizar las cadenas de suministro para reducir costos, mejorar el servicio y obtener información vital. El análisis de Big Data se usa para predecir las posiciones de inventario en tiendas y canales de distribución. Esto se logra mediante la utilización de planes y pronósticos de demanda, historial de ventas, predictores externos de rendimiento futuro, como tendencias de categoría, patrones climáticos, eventos locales, etc., lo que permite a los minoristas reducir tanto las existencias agotadas como las excesivas.
El análisis de Big Data también puede ofrecer una visibilidad completa de la cadena de suministro al capturar posiciones de inventario en tiempo real en toda la empresa y a través de la cadena de suministro extendida. Los datos que se aprovecharán incluyen órdenes de compra abiertas, inventario en tránsito o inventario de proveedores y distribuidores. Esta información es crítica para los minoristas que buscan ofrecer una experiencia de compra omnicanal a sus clientes. .
4. Optimización de surtido
Decidir qué productos llevar en qué tiendas (optimización de surtido) en función de la demografía local, la percepción del comprador y otras entradas de big data puede aumentar significativamente las ventas. Un minorista líder con el que trabajé, por ejemplo, utilizó investigación de consumidores, análisis de mercado y competitivos, y modelos económicos detallados para identificar las causas de su crecimiento plano y decreciente a nivel de categoría. Para el minorista de ladrillo y mortero, se pueden obtener ganancias sustanciales al optimizar la colocación de bienes y diseños visuales, como tapas finales y colocación en estantes, al extraer datos de ventas a nivel de SKU. En esencia, un minorista tradicional puede construir una versión más granular y localizada de los tipos de optimización que aprovechan los datos agregados de tráfico peatonal. Para los minoristas en línea, los comerciantes pueden ajustar las ubicaciones de los sitios web en función de los datos sobre la interacción de la página, como desplazamiento, clics y mouse-over. Herramientas como Apache Spark pueden permitir que tanto los modelos de aprendizaje automático basados en SQL como los más avanzados se ejecuten en conjuntos de datos grandes y diversos.
5. Optimización de precios en tiempo real
Los minoristas de hoy pueden capitalizar la granularidad de los datos, y el cambio a un modelo de participación del consumidor más fino y relevante, para fijar precios y usar niveles más altos de potencia analítica para llevar la optimización de precios a un nuevo nivel. Los analistas empresariales pueden emplear modelos complejos de elasticidad de la demanda que examinan los datos históricos de ventas para obtener información sobre los precios a nivel de SKU, incluidos los precios y la programación de rebajas, e incluso correlacionar los cambios de precios de los productos con segmentos más detallados, si no para el consumidor individual. Con este enfoque, los minoristas pueden comenzar a realizar esquemas de precios personales impulsados por modelos de participación multicanal. Los minoristas también pueden usar los datos resultantes para analizar eventos de promoción, evaluar las fuentes de aumento de ventas e interrogar los costos subyacentes que estas actividades pueden conllevar. Estos modelos sofisticados pueden crearse con aprendizaje automático en Spark y ejecutarse de forma nativa en Apache Hadoop.
Resumen y conclusión
Los ‘minoristas físicos’ han estado lidiando durante años con la realidad de que un número cada vez mayor de consumidores está comprando de todo, desde ropa y libros hasta muebles de diseño en línea, y muchos aún no han ideado una estrategia ganadora para integrar sus tiendas físicas y de comercio electrónico.
Ahora es el momento adecuado para que los minoristas comiencen su iniciativa de big data. Hay muchos casos de uso diferentes y beneficios sustanciales que se obtienen del análisis de Big Data.
Los minoristas que han implementado estos casos de uso de Big Data han obtenido información que impulsa la innovación en los procesos de comercialización, comercialización, ventas, inventario y cadena de suministro para generar más de millones de dólares en ganancias incrementales. Por ejemplo, la minería de texto y el análisis de sentimientos están ayudando al personal a identificar tendencias en los canales digitales. Esto está ayudando a permitir decisiones de tendencia dirigidas por el cliente e impulsar un aumento múltiple en la venta de artículos de marca de la tienda. Del mismo modo, con un análisis más completo de la canasta de mercado relacionado con artículos promocionales, los minoristas han logrado un aumento sustancial en el volumen de ventas y los ingresos.
Me gustaría concluir con otra cita ejemplar de Sam Walton, fundador de Walmart “Las altas expectativas son la clave de todo”. Las tecnologías Big Data impulsadas por las capacidades de Apache Spark y Machine Learning pueden ayudar a los minoristas a cumplir con las altas expectativas de los clientes en este mundo digital moderno.
Notas al pie
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