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.

El valor de los datos para su organización

Nuestras suposiciones tradicionales sobre los datos están evolucionando, al igual que nuestra comprensión de la alfabetización de datos. Los datos son más que números, tablas y gráficos, entonces podemos decir que la alfabetización en datos no es solo para los científicos de datos.

"Si está hablando con personas que aún no tienen fluidez en los datos, debe hacerles saber que los datos están en todas partes del mundo", explica Kirk Borne. "Incluso mi cara es de datos porque desbloquea mi teléfono móvil".

Borne, Director científico de Data Prime AI, dice: “Mire las diversas aplicaciones en su teléfono inteligente. Son todos datos. Una vez que te das cuenta de que todos estamos generando datos y consumiéndolos todos los días, es fácil preguntarte: "¿Por qué no eres parte de esa revolución también?"

Nunca ha sido más importante saber leer y escribir en datos, ya sea que trabaje con datos como parte de su labor o simplemente quiera navegar por la vida en la sociedad moderna. Comprender los datos que lo rodean puede ayudarlo a tener éxito.

Comprender el valor de los datos

"Todos en la organización deben comprender el valor que los datos aportan a la organización y cómo pueden usarlos para mejorar su función", comenta Ronald Van Loon, Director Ejecutivo y Analista Principal de Intelligent World.

Mucha gente hace suposiciones sobre los datos sin darse cuenta, dice Marcia Walker, consultora principal de la industria en SAS. “No todo el mundo se ha dado cuenta que ahora las imágenes y el sonido son datos. Incluso hace unos años, no podíamos aprovechar estas fuentes de datos porque no teníamos la capacidad informática. Ahora tenemos algoritmos integrados para poder manejar todo tipo de datos".

Walker recomienda buscar fuera de su caja normal los datos disponibles para usted. Piense más allá de Six Sigma (metodología basada en datos), la cadena de suministro y los datos del consumidor. Considere el audio, el video, las imágenes y más. "Una vez que vea que estas cosas son datos, entonces determine, ¿cómo puede usarlos?"

Las organizaciones con conocimientos de datos ya se están planteando estas preguntas y están encontrando nuevas fuentes de datos y nuevas tecnologías para comprenderlos mejor.

Durante el año pasado, la pandemia reveló que algunas organizaciones no estaban tan impulsadas por los datos como pensaban, dice Wilson Raj, Director de Inteligencia del Cliente en SAS. “Para bien o para mal, la pandemia aceleró la alfabetización de datos. Trajo más compras sin contacto, más variedades de datos e incluso aceleró el uso de la realidad aumentada para crear experiencias virtuales inmersivas. La alfabetización en datos es un elemento fundamental para lograr realmente algunas de estas experiencias de marca".

Alfabetización de datos

"Es muy importante que los empleados tengan conocimientos de datos", dice Lucy Kosturko, y señaló que AirBnb y la Cruz Roja Americana están implementando iniciativas de alfabetización de datos en sus organizaciones.

Estos programas reconocen que, "Para que seamos empresas con conocimientos de datos, es necesario escalar este conjunto de habilidades para asegurarse de que todos tengan este nivel de conocimientos de datos funcionales", explico Kosturko, especialista en alcance educativo de SAS, quien además define la alfabetización de datos funcionales como la capacidad de usar datos para navegar en la vida cotidiana.

“La alfabetización en datos debería verse como algo más sencillo. Por ejemplo, si entra a un partido de futbol en una escuela secundaria local, puede ver de qué lado está el equipo local porque hay más personas sentadas allí. Eso es datos”, dijo Kosturko.

Joshua Starmer, instructor de estadística y bloguero de StatQuest, recomienda generar curiosidad por los datos. Sugiere preguntar: ¿Quién lo generó? ¿Dónde se generó? ¿Cuáles fueron los métodos de recopilación de datos y los resultados? ¿Para qué se utilizará el análisis?

La alfabetización en datos es una aptitud importante para cualquier persona en la fuerza laboral moderna. No todos son o se convertirán en expertos, pero si deben tener aptitudes en alfabetización numérica, lectura, escritura y datos.

 

Fuente: Alison Bolen. Editora en SAS.

CUATRO FACETAS DEL ANÁLISIS PREDICTIVO

Para evitar la pérdida de nuestros clientes, el análisis debe formar parte de nuestro mayor interés. Para tomar ventaja de nuestros competidores, debemos convertir los datos y el apalancamiento en conocimiento. El objetivo de la analítica no solo nos hará entender el por qué se ha perdido un cliente, sino que nos dirá como evitar que se pierda antes que suceda.

El análisis predictivo

¿Podemos entender lo que está ocurriendo y también anticipar lo que está a punto de ocurrir? Los problemas pueden ser específicos según el tipo de empresa. Por ejemplo, en una empresa de telecomunicaciones, para gestionar una crisis, la analítica se enfocaría en la compresión de sus clientes y en la búsqueda de nuevas formas para mantenerlos fidelizados y no cambien sus preferencias. En una organización de venta al por menor, se trataría sobre el producto, desde su inicio y el diseño del mismo para su comercialización, incluyendo la forma de colocarlo en los estantes de ventas. En el sector público, se aplicaría la analítica en función del tráfico, lugar donde se congestiona más y debe utilizarse el conocimiento para evitarlo.

La naturaleza del análisis predictivo es el insight, no la retrospección. Su objetivo final es mejorar los resultados. Inclinarse por la decisión más inteligente, una visión accionable y estadísticas pertinentes.  Como aplicarlo varía según la organización y la información de la cadena de suministros: (Datos sin procesar -> Datos Agregados -> Inteligencia contextual -> Analíticos insights (Reporte vs. predicción) -> Las decisiones (Humanas o acciones automatizadas)).

Supremacía

Existen siete razones por las que necesita el análisis predictivo en su negocio:

1.       Para competir, protegiendo la fortaleza competitiva más potente e inigualable.

2.       Para crecer, aumentando las ventas y manteniendo a los clientes de forma competitiva.

3.       Para hacer cumplir y mantener la integridad del negocio evitando fraudes.

4.       Para mejorar y evolucionar la capacidad competitiva del negocio principal.

5.       Para satisfacer e intensificar las expectativas del consumidor.

6.       Para aprender y utilizar la analítica más avanzada en la actualidad.

7.   Para actuar y representar la inteligencia del negocio y el proceso de su análisis verdaderamente procesables.

Estos objetivos estratégicos pueden alcanzar todo su potencial mediante el uso del análisis predictivo, el cual identifica con precisión el cómo, quién, cuándo y por qué.

Cosecharlo

Las organizaciones que hacen uso del análisis predictivo, reconocen su valor inherente dentro de sus datos empresariales existentes. La detección inteligente ayuda a prevenir errores y a priorizar estratégicamente las cargas de trabajo, ayudando a encontrar la manera de hacer las cosas en menos tiempo. Evaluar el éxito de la organización garantiza la ausencia de defectos, detectando patrones para iniciar la acción, correlacionando y analizando la información. En él se identifican puntos de vista de relación para capturar las tendencias sospechosas, antes que se pierdan, logrando así, una mejor colaboración y control, incorporando la lógica en los sistemas de gestión de casos.

A través del análisis predictivo, no solo se gestiona mejor el presente, sino también se aumenta la probabilidad de éxito en el futuro.

Futuro

Calculamos que en quince años no estaremos hablando de la analítica como algo nuevo, su uso será tan regular y normal que no estaremos discutiendo sobre ella. Las organizaciones empezarán a utilizar la analítica en sus procesos de tomas de decisiones todos los días y no serán intercambios analíticos basados en la suposición de alianzas entre desarrolladores, empresas, investigadores, científicos y empresarios. Por ejemplo, en la industria de la salud, la curación de enfermedades raras se convertirá en un éxito financiero. En el sector bancario, la investigación predictiva contribuirá a evitar numerosas criminalidades. En la industria del marketing, las campañas masivas no serán eficientes, y todas las interacciones con los clientes serán personales. Analytics, como un servicio, únicamente con un pequeño grupo de personas en su gestión, será capaz de soportar muchos clientes.

Algunas profecías sobre el análisis predictivo:

. Fiabilidad: El automóvil te dice: "Por favor, llévame pronto para el servicio de mantenimiento, como he predicho mi transmisión fallará dentro de las próximas tres semanas."

. Entretenimiento: El equipo de música del automóvil elige música nueva que predice que te va a gustar.

. Antirrobo: Al entrar en su automóvil, un modelo predictivo establece su identidad sobre la base de varias lecturas biométricas, lo que hace que sea prácticamente imposible que un impostor pueda arrancar el motor.

Ajústense los cinturones, comienza el juego

La analítica avanzada se ha convertido en prioridad para los líderes empresariales de todo el mundo por razones muy transparentes. En la mayoría de las industrias del futuro, se va a discernir entre ganadores y perdedores según el uso de la analítica, dentro de la cual usted podrá aumentar el éxito de manera agresiva con el tiempo.

Fuente: http://infofaces.com/blog/four-facets-of-predictive-analytics/