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La analítica avanzada y su importancia en el sector RETAIL

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La industria RETAIL sigue recuperándose después de la pandemia y viene afirmándose como un sector complejo y altamente competitivo. Las dificultades del sector como la estacionalidad, inestabilidad de la demanda, gestión del stock, entre otros, requieren diariamente de una gran cantidad de decisiones influenciadas por una suma de variables. Las herramientas tradicionales ya no resultan suficiente para sacar a flote el valioso conocimiento escondido en el gran volumen de datos disponible. En ese sentido, el éxito de los negocios RETAILERS  depende de ofrecer la mejor experiencia a los clientes para mejorar las ventas y este objetivo viene presentando una baja aprobación. En este punto, la analítica avanzada tiene una importancia relevante para optimizar los procesos del sector.

El aporte de la analítica avanzada

Diariamente, las organizaciones producen una enorme cantidad de datos y estos esconden conocimientos de valor, que pueden ayudarnos a tomar mejores decisiones generando un impacto directo en el resultado del negocio. Por ejemplo, con el uso de los datos, la analítica avanzada puede arrojarnos información precisa sobre el volumen de visitas que tendrá la tienda. Entre otros beneficios, también puede predecir el volumen de ventas e incluso puede optimizar la atención del cliente.

Cómo la analítica avanzada puede optimizar la experiencia del cliente

La analítica avanzada puede optimizar la experiencia del cliente, trabajando en los cuatro pilares fundamentales del sector RETAIL.

1. La tienda

La tienda puede ser física u online, siendo el contacto directo con los clientes el punto de diferenciación que ofrece mayor valor a las tiendas físicas. Aunque queda claro que el interés principal del consumidor es encontrar lo que busca de forma rápida, considerando que durante el trayecto puede adquirir otro producto de su interés.

Por ejemplo, gracias a los datos, el historial de visitas o los movimientos de los consumidores dentro de la tienda pueden generar mapas de calor, indicando las zonas de alto tránsito y visibilidad de la tienda. La analítica avanzada se nutre de esta información y es capaz de crear una configuración ponderada de los productos de la tienda, logrando optimizar la ubicación de los productos para mejorar las ventas.

2. Los empleados

Gracias a los empleados se puede ofrecer una mejor experiencia a los clientes. Son los únicos que pueden convencer al cliente de realizar la compra en el momento clave de decisión. Por este motivo, la formación y gestión de empleados en tienda, debe estar enfocada a conseguir una alta satisfacción del cliente.

Planificar a los empleados resulta adecuado al momento dimensionar al personal en las horas de mayor afluencia, por ejemplo, contar con los colaboradores de mayor rendimiento y dejar de lado al resto para las horas menos productivas, nos ayuda a optimizar los recursos y maximizar las ventas.

Muchas veces, la gestión del personal únicamente considera automatizar los horarios de los trabajadores, sin considerar los perfiles de los vendedores o las predicciones de visitas por tipos de cliente, disminuyendo la oportunidad de mejorar las ventas y satisfacción de los clientes.

Utilizando la analítica avanzada y la inteligencia artificial, se puede conseguir el objetivo de tener al empleado indicado en el momento indicado y en el lugar indicado, pues son capaces de predecir el volumen de visitas de cada tienda, en cada momento y así ajustar los horarios y tareas de cada empleado con las necesidades reales. De esta manera, se logra mejorar la tasa de conversión, sin descuidar la satisfacción de los empleados y el costo salarial.

3. El producto

Confirmar la disponibilidad de productos para no perder ventas y evadir un alto número de stock, resulta vital a la hora de ahorrar costos y optimizar resultados.

Las herramientas utilizadas por los RETAILERS, en algunos casos, no consiguen asegurar que el producto correcto este en la tienda correcta y en el momento correcto. Más bien, el resultado es un exceso de stocks, agotamiento de mercadería y grandes excedentes al final de cada campaña, traduciéndose en altos costos, pérdidas de ventas, baja rentabilidad y clientes insatisfechos.

A través de la aplicación de la analítica avanzada y la inteligencia artificial, se puede gestionar en tiempo real y de manera adecuada los inventarios, la reposición de los productos y los stocks, mejorando la distribución, maximizando las ventas y el ratio de conversión.

4. El cliente

Comprender a los clientes, ofrece la oportunidad de personalizar y ofrecerles la mejor experiencia posible. El objetivo es conocer sus preferencias a través de los datos que ellos mismos generan durante las múltiples iteraciones en los diferentes canales, incluyendo las redes sociales.

Instalar un repositorio en el que se consoliden las interacciones y experiencias del cliente en los diversos canales, nos permite tener una visión completa que nos puede proporcionar la información sobre el servicio o producto adecuado para el cliente, cuando éste llegue a nosotros por cualquier punto de contacto.

La analítica avanzada puede ayudarnos a ser más eficaces, descubriendo tendencias, patrones de consumo y cualquier información relativa a nuestros clientes, motivando a la creación de nuevos productos y servicios.

Cabe resaltar que RSK Consulting es una empresa que presta servicios especializados en datos y análisis de datos, orientados a acompañar a las empresas en su proceso de desarrollo de inteligencia analítica como elemento clave para mejorar su competitividad. Tiene más de 9 años en el mercado y más de 500 proyectos y servicios a nivel nacional e internacional. Asimismo, cuenta con expertos en distintas tecnologías que dan soporte a nuestras soluciones: SAS, SAP, Amazon (AWS), Google (GCP), Microsoft, entre otros.