La analítica avanzada y su importancia en el sector RETAIL

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. El éxito de los negocios RETAILERS  depende de ofrecer la mejor experiencia a los clientes para mejorar las ventas y en la actualidad, 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.

¿Por qué es importante el Business Intelligence en los negocios?

La importancia del uso de herramientas de BI se reduce fundamentalmente a la práctica de hacer que la toma de decisiones basada en datos, durante mucho tiempo de moda en los negocios y otros contextos, sea una realidad tangible y rápida.

“Los datos, flujos de trabajo y la colaboración se cruzan, ya sea ajustando las cadenas de suministro o decidiendo en qué líneas de productos enfocarse. Está claro que la intuición no es nada sin el conocimiento basado en datos”, dice Angshuman Guha, cofundador y director ejecutivo de Bipp.

Cuatro razones por las que la Inteligencia de Negocios (BI) es importante

1. BI cataliza decisiones rápidas.

El término “toma de decisiones basada en datos” no resume por completo uno de sus subtextos importantes. Las personas casi siempre se refieren a decisiones rápidas, tratando de seguir el ritmo de la velocidad a la que se producen los datos.

“Los datos ahora se producen tan rápido y en volúmenes tan grandes que es imposible analizarlos y usarlos de manera efectiva cuando se usan métodos manuales tradicionales, como hojas de cálculo, que son propensos a errores humanos”, dice Darren Turner, jefe de BI en Air IT. “La ventaja de BI es que analiza automáticamente los datos de varias fuentes, todos presentados con precisión en un tablero fácil de digerir”.

Claro, todos hablan sobre la importancia de la velocidad y la agilidad en los contextos tecnológicos y comerciales. Pero ese es el punto: si usted no lo está haciendo, es casi seguro que sus competidores lo hagan.

“La capacidad de actuar sobre los conocimientos previos, permite a las empresas detectar tendencias internas y mejorar las ineficiencias antes de que sea demasiado tarde”, dice Turner. “En un mercado donde el volumen de datos aumenta constantemente, la capacidad de procesarlos y traducirlos en decisiones comerciales sólidas es esencial para comprender mejor el comportamiento del cliente y superar a los competidores”.

2. Big data: BI convierte grandes conjuntos de datos en una forma utilizable

Todavía hay un lugar para la experiencia y el instinto en las decisiones comerciales, pero hay una diferencia entre una intuición y una suposición descabellada. BI trata de hacer que la información esté fácilmente disponible y accesible para las personas que la necesitan, para hacer su trabajo en cualquier nivel de la organización.

El desafío es que a menudo tenemos demasiada información. Además, mayormente es incomprensible en su forma cruda, o requeriría una cantidad increíble de tiempo para examinarlo en busca de valor. BI presenta la información en una forma utilizable que elimina gran parte de distracción, permitiendo a los usuarios finales utilizar realmente los datos que se les presentan.

“La visualización del conjunto de datos, guiada por la relevancia contextual y una experiencia de usuario intuitiva, garantizará que siempre obtengamos un valor significativo de BI”, dice Amy Hodler, directora de análisis gráfico y programas de IA en Neo4j.

Esto también se relaciona con la velocidad. Lo que una vez pudo haber sido un proceso de informes de fin de mes o incluso trimestral que requería mucho tiempo, ahora puede ocurrir continuamente, nuevamente de una manera que las personas puedan entender y actuar.

3. BI ofrece casos de uso y beneficios específicos de la industria

Como señaló Nadhan, arquitecto y estratega jefe de Red Hat, BI no es una propuesta única para todos. Las organizaciones lo adaptan a los contextos industriales y comerciales.

“Los beneficios de la inteligencia comercial pueden variar mucho según la industria y el tipo de aplicación que utiliza la empresa”, dice Bill Szybillo, Gerente de Inteligencia Comercial de VAI. “Por ejemplo, un distribuidor o procesador de alimentos puede usar herramientas de inteligencia comercial para obtener información sobre su cadena de suministro, como los niveles de inventario, las tendencias de oferta y demanda, el estado de los pedidos y más. Este tipo de datos no solo es valioso para agilizar las operaciones del almacén, sino que también puede ser utilizado por los equipos de ventas y marketing para comunicarse mejor con los clientes actuales y potenciales”.

Como señalamos anteriormente, una forma útil de pensar en las capacidades de BI es enmarcar sus objetivos como preguntas basadas en datos. BI puede proporcionar la respuesta, o al menos la base para una respuesta.

Turner señala que el propietario de una tienda minorista que desea determinar si una inversión en nuevos equipos será rentable puede ejecutar un informe ad-hoc para tomar una decisión informada. Un grupo de propietarios de restaurantes puede usar herramientas de BI para comparar la eficiencia en diferentes ubicaciones. BI es ampliamente aplicable; no hay muchas industrias en las que sea irrelevante.

4. BI está evolucionando para la era cognitiva y de Inteligencia Artificial

Una forma diferente de inteligencia impulsada por la tecnología, la inteligencia artificial, tiene decididamente más atractivo estelar que el BI tradicional. Pero BI e AI no son mutuamente excluyentes; están cada vez más entrelazados.

“Tradicionalmente, BI se ha referido a tableros y plataformas de visualización que representan datos en cuadros, gráficos y tablas dinámicas. Sin embargo, la IA ha acelerado en gran medida el análisis más allá de estas capacidades básicas”, dice Mike Finley, científico jefe de datos de AnswerRocket. “La IA puede automatizar el análisis de datos, generando visualizaciones, así como información de diagnóstico y predictiva. En pocas palabras, estos conocimientos explican los factores clave que afectan el rendimiento y pronostican las tendencias futuras, contando una historia más completa de lo que está sucediendo en los datos y por qué”.

El emparejamiento de BI e IA tiene como objetivo similar, aumentar la velocidad y mejorar los resultados frente a cantidades abrumadoras de información. “La inteligencia comercial junto con la inteligencia artificial puede marcar una gran diferencia en la resolución de problemas como la retención de clientes, el rendimiento y la gestión operativa, la visibilidad y más”, dice Szybillo de VAI.

La IA debería mejorar la BI, no reemplazarla. En última instancia, se ocupa de objetivos y desafíos comerciales similares. “Impulsar la inteligencia de los datos de los clientes y usar estos datos para tomar decisiones más informadas en nombre de los clientes es uno de los objetivos más importantes de implementar una estrategia de BI”, dice Szybillo. “Otros problemas comunes son el rendimiento o las ineficiencias operativas, como que los empleados tradicionalmente tengan que crear manualmente informes de clientes o realizar un seguimiento manual del inventario, perdiendo un tiempo valioso. Las herramientas de BI pueden hacer esto por los empleados, permitiéndoles pasar su tiempo de manera más eficiente”.

Fuente: Kevin Casey escribe sobre tecnología y negocios para una variedad de publicaciones.

La importancia de los datos no estructurados

En una empresa, la cantidad de datos generados diariamente es simplemente alucinante. Incluso, hasta el 90% de esos datos se definen como datos no estructurados, pero, ¿Qué significa eso y qué necesita saber sobre este tipo de datos?

¿Qué son los datos no estructurados?

Este tipo de datos están creciendo cada año y no pueden almacenarse fácilmente en una base de datos tradicional de columna-fila o en una hoja de cálculo como una tabla de Microsoft Excel. Por lo tanto, es más difícil de analizar y no se puede buscar fácilmente, por lo que no fue útil para las organizaciones hasta los últimos años. Hoy, sin embargo, tenemos herramientas de análisis de datos no estructurados con inteligencia artificial (AI) que fueron creadas específicamente para acceder a los conocimientos disponibles a partir de datos no estructurados.

Ejemplos de datos no estructurados

Piense en cualquier tipo de datos que no tengan una estructura reconocible, por ejemplo, entre los más comunes tenemos: Correos electrónico (Aunque incluyen la fecha, las direcciones del remitente y del destinatario y la información del asunto, el texto en el cuerpo del correo no sigue un formato), archivos de texto, fotos, archivos de video, archivos de sonido, páginas web y publicaciones de blog, páginas de redes sociales, presentaciones, transcripciones / grabaciones del centro de llamadas, respuestas de encuesta abierta, otros.

Importancia de los datos no estructurados

Dado que la mayor parte de los datos generados hoy son datos no estructurados, es importante que las organizaciones encuentren formas de administrarlos y analizarlos para poder actuar sobre los datos y tomar decisiones comerciales importantes. Esto ayuda a las organizaciones a prosperar en entornos altamente competitivos. Si se ignora esta información, las organizaciones no están utilizando todo lo que tienen disponible para tener éxito.

Herramientas de análisis de datos no estructurados

Si bien las organizaciones se han basado en conocimientos de datos estructurados durante años, no fue hasta que se desarrollaron las herramientas para analizar la gran cantidad de información que contienen este tipo de datos que se volvió accesible y utilizable para las empresas de manera significativa. Los algoritmos de inteligencia artificial ahora ayudan a extraer el significado automáticamente de los volúmenes de datos no estructurados que se crean diariamente. Las empresas utilizan herramientas y software de big data, para procesar, extraer, integrar, almacenar, rastrear, indexar e informar información empresarial a partir de datos no estructurados sin procesar. Sin estas herramientas, sería imposible para las organizaciones administrarlos eficientemente.

Un caso de uso para datos no estructurados es el análisis del cliente. Cuando las empresas pueden integrar datos no estructurados de una variedad de fuentes, como transcripciones de centros de llamadas, revisiones en línea de productos, conversaciones de chatbot y menciones en redes sociales, y usan inteligencia artificial para detectar patrones en la información de estas fuentes, tienen la información disponible tomar decisiones rápidas que puedan mejorar las relaciones con los clientes.

Inteligencia comercial

Los datos no estructurados pueden ser un tesoro de inteligencia de marketing. Con la capacidad de escanear rápidamente grandes conjuntos de datos y encontrar patrones en el comportamiento del cliente, los responsables de la toma de decisiones aprenden qué productos o servicios son más atractivos para su mercado objetivo. Esto tiene importantes aplicaciones para el desarrollo de productos, así como para descubrir qué iniciativas de marketing son más valiosas.

Para las organizaciones que están muy reguladas, los problemas de cumplimiento pueden ser costosos en tiempo, dinero y reputación. Con la información proporcionada por datos no estructurados al analizar correos electrónicos y conversaciones de chatbot, por ejemplo, las organizaciones podrían descubrir problemas regulatorios antes y antes de que haya un impacto comercial negativo significativo. Esta capacidad es posible gracias al procesamiento del lenguaje natural, el análisis de sentimientos, el reconocimiento de patrones, las conversiones de voz a texto a través del aprendizaje automático y los algoritmos de inteligencia artificial.

Para aprovechar plenamente el potencial de los datos no estructurados, las organizaciones deben eliminar los silos de datos a favor de un centro de datos escalable. Al tener los sistemas para almacenar, analizar e informar datos de una variedad de fuentes y compartirlos con los tomadores de decisiones en un negocio, las organizaciones finalmente pueden descubrir el enorme valor comercial de los datos no estructurados.

Fuente: Bernard Marr. Asesor estratégico de datos para empresas y gobiernos.