DATA ANALYTICS EN EL MUNDO DEL RETAIL

El sector retail es uno de los sectores que más provecho le está sacando a la tecnología con el e-commerce y ahora con el análisis de datos para optimizar procesos y mejorar experiencias de clientes dentro y fuera de las tiendas. Una de las razones de este fenómeno es el empoderamiento del consumidor, que está cada vez más conectado e informado y espera que las marcas le ofrezcan una experiencia personalizada. Por esto, el gran reto para el sector retail con tiendas físicas es poder recolectar e interpretar los datos de su entorno para idear estrategias acorde al análisis realizado, lo que traerá beneficios como manejar y distribuir suministros óptimamente, mejorar la calidad del servicio, segmentar el cliente con mayor exactitud y supervisar el Customer Journey Map o movimientos del consumidor.

En el 2021 contamos con un consumidor activo, que deja su huella digital en cada momento del proceso de compra, desde la consideración hasta la venta o incluso posventa, lo que significa que los datos ya existen, la tarea de las empresas es utilizarlos a su favor para garantizar el éxito. Los datos que utilizan las compañías provienen de varias fuentes como los servicios de geolocalización, las redes sociales de los consumidores y de la marca o vídeos de cámaras dentro de las tiendas. Con un análisis de datos óptimo el resultado será adelantarse a las demandas del cliente incluso antes de que entre a la tienda para aumentar la posibilidad de compra. Para la recolección de datos, el consumidor está del lado de las tiendas, ya que el 83% de ellos están dispuestos a dar consentimiento y compartir sus datos para adquirir una experiencia personalizada al momento de la compra.

Algunas de las tendencias en análisis de datos para el mundo del retail es el uso del Big Data para:

1. 1. Identificar patrones de compra: Personalizar la manera en la que vendemos y ofrecer una experiencia diferente para cada cliente es una de las grandes tendencias en el mundo del retail, por eso, con la ayuda del análisis de datos las empresas pueden realizar una curaduría de sus propios productos para individualizar la oferta. 
   2. Microsegmentación: uno de los ejemplos más claros para esta tendencia, es la cadena de almacenes estadounidense Target, que han invertido en el análisis de datos para encontrar relaciones entre perfil de cliente y productos comprados. Gracias a los estudios, Target identificó 25 productos que compran las mujeres dependiendo de la semana de gestación en la que se encuentran. Con estos hallazgos la cadena de almacenes asegura que si una mujer sigue las pautas, hay un 85% de probabilidad que esté embarazada. Esto les permite segmentar este grupo de consumidores y poder enviarle descuentos o recomendaciones de productos populares dentro del segmento.
   3. Omnicanalidad: Integrar datos entre clientes de compra online con clientes de tiendas físicas para aumentar la probabilidad de compra en ambos canales. De esto sacó provecho la marca de ropa Burberry, que con la información recaudada en tiendas físicas y los patrones de compra en la página web y en redes sociales, se dieron cuenta que había un bolso que mientras en tiendas era uno de los más vendidos, en la página web no era muy popular. Esto se debía a que las fotos en línea del producto no eran atractivas para sus clientes y al cambiarlas, doblaron sus ventas online.
   4. Mejora del punto de venta físico: A través del geoanálisis, las marcas pueden analizar volúmenes de datos y determinar la mejor ubicación para las tiendas físicas, si tienen competencia cercana, si hay gran probabilidad de compra por las personas que transitan por la zona o incluso dentro de la tienda la ubicación de los productos. Además, todos los días se están creando herramientas que permiten agilizar y mejorar la experiencia de compra del usuario a través de la tecnología, lo que permite una recolección y análisis de datos más ágil. Uno de los grandes ejemplos es el dispositivo Beacon, que trabaja de la mano con una aplicación, funciona rastreando al cliente dentro del centro comercial y dependiendo de su segmentación, con notificaciones le ofrece descuentos y productos seleccionados exclusivamente para él a medida que va recorriendo el lugar.
   5. Eficiencia operativa: Walmart, otra cadena de almacenes reconocida de Estados Unidos y con presencia en más de 20 países, crea el centro de datos más grande del mundo, “Data Café”, que cuenta tanto con servidores externos como internos para la recolección y procesamiento de datos. Esto les permite mantenerse al tanto del comportamiento de sus consumidores y competencia en tiempo real y ofrecer soluciones a ciertos problemas operacionales instantáneamente.