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Estrategias de Big Data Para el Sector Retail

retail big data

Información muy valiosa que puedes obtener a través de grandes datos:

  • Conocer a qué hora se compra qué.
  • Saber lo que va en el carrito de la compra de cada Cliente.
  • Conocer todos los tickets que un gran supermercado con presencia a nivel nacional ha generado en un día.
  • Descubrir que más productos adquieren cuando van a comprar cerveza.

¿De donde puedes obtener tanta información y valiosa de los Clientes?

  • Compras presenciales.
  • El Shopping en linea.
  • Los pagos que realizan.
  • Publicaciones en redes sociales
  • Sus teléfonos

Y si tu dispones de todo este conocimiento, puedes…

  • Alcanzar una visión más completa del cliente.
  • Lograr una mayor penetración en los mercados.
  • Contar con más criterios para identificar y clasificar los riesgos.

 

Estrategias infalibles de big data retail

 

Optimización del surtido.

Los diferentes productos se deben clasificar en función de:

  • Beneficios que reportan
  • Volumen de ventas
  • Las preferencias de los Clientes en base a segmentos

Es necesario llevar a cabo un análisis para clasificar los productos y obtener información acerca de la función de cada uno. En éste sentido, se pueden distinguir dos grandes grupos:

  • Producto central: es el producto primario que losa clientes han ido a comprar
  • Productos accesorios: productos de complemento, productos por impulso, y artículos que nos son importantes, pero con potencial para llegar a convertirse en productos centrales.

En función de éste análisis se puede diseñar la colocación en las estanterías más efectiva y la distribución de las existencias en lugares más adecuados para llamar la atención del Consumidor.

 

Previsión de ventas.

El modelo autorregresivo integrado de media móvil es uno de éstos métodos que ayudan a mejorar la planificación en lo relativo a:

  • Reposición de las existencias por categorías y referencias.
  • Necesidades de abastecimiento, para evitar el exceso de existencias en stock, como los problemas de abastecimiento
  • Aprovechar al máximo las horas pico de ventas semanales o de temporadas especiales, gracias a la previsión de ventas a nivel de categorías y a nivel de referencia.

 

Análisis del carrito de compra.

No todos compramos igual, aunque compremos lo mismo. En estos detalles se esconden las claves para descubrir nuevas tendencias, descubrir hábitos y poder entender aún más a nuestros Clientes.

De un análisis de éstas características se pueden extraer conclusiones a dos niveles:

  • Productos relacionados: identificar qué artículos se adquieren de forma conjunta en cada compra.
  • Modelos de carrito de compra: es el punto de partida para elaborar perfiles de clientes

 

Reporting y análisis de grupos de productos.

El conocimiento del negocio que se obtiene gracias a las nuevas técnicas analíticas y la perspectiva que se puede disfrutar en cada faceta de la información almacenada permite:

  • Identificar qué categorías, productos y referencias se venden más.
  • Analizar los patrones de compra de los clientes y sus tendencias a largo plazo.
  • Determinar el potencial de crecimiento de la cartera de producto.

Entre las técnicas más extendidas se encuentran el análisis de las relaciones causa y efecto entre las ventas, el beneficio de forma bidireccional y el análisis a nivel de categorías, que ayuda a los minoristas a conocer las preferencias generales de los clientes.    

 

Segmentación de Clientes.

La segmentación de clientes divide el mercado en grupos que comparten características similares. Algunas de las más empleadas son:

  • Demografía
  • Perfil
  • Historial de transacciones.

¿Cómo lo hacen?:

  • Recoger datos
  • Almacenar datos
  • Aplicación de algoritmos estadísticos de segmentación (como CHAID, CART o Clustering)
  • Diseño de modelos manejables, precios y previendo la respuesta de los mercados y en función de los objetivos de las campañas de marketing.
  • Creación de grupos de clientes.
  • Optimización de acciones comerciales.

 

Fuente: PowerData

 

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