Tan solo un 10,2% de los retailers está utilizando herramientas de analítica avanzada
La sociedad está inmersa en un proceso de digitalización que cada vez genera más datos. Según Statista, se ha pasado de 2 zettabytes en 2010 a 64 zettabytes el pasado 2020, y las previsiones señalan que, en 2025, el volumen de datos generados en todo el mundo superará los 180 zettabytes, lo que conlleva un aumento anual de casi el 40% en cinco años, confirmando que la importancia del Big Data seguirá creciendo y que todas las compañías, independientemente de su sector y actividad, tendrán que afrontar su transformación digital.
A pesar de ello, la analítica de big data sigue teniendo una escasa presencia entre las empresas del sector retail. En los años previos a la pandemia, se alcanzó el punto más elevado de porcentaje de compañías del sector que adoptó el análisis de big data (10,2%), según datos del INE analizados por Advice Strategic Consultants, cifras que hoy en día siguen siendo muy similares. Por ello, Keepler Data Tech, compañía tecnológica especializada en analítica avanzada de datos, destaca las principales ventajas del uso del dato en el sector retail:
Experiencia de usuario. La adecuada explotación del dato puede ofrecer una mejor experiencia al cliente, ya que es posible conocer mejor a los usuarios y, por lo tanto, segmentar el público objetivo y generar mensajes mejor dirigidos. A partir de esta información, se determinan patrones de consumo y preferencias por tipologías de usuarios, lo que permite ofrecer experiencias de compra más personalizadas. La inteligencia artificial está ayudando a comprender y conocer mejor a los consumidores, captarlos, fidelizarlos y ofrecerles experiencias mejor adaptadas a sus gustos, lo que optimiza los recursos a lo largo del Customer Journey.
Optimización de procesos. Los datos también son responsables de ayudar a mejorar la eficiencia interna de los procesos. No es necesario ya contar con grandes volúmenes de datos propios ni de datos históricos para poder plantear soluciones que, aprovechando las capacidades del machine learning y con solo una serie de datos y patrones de anomalías actuales, permitan optimizar tareas y procesos.
Geolocalización & big data. La geolocalización en combinación con el big data, mejora la toma de decisiones como, por ejemplo, dónde sería mejor abrir una nueva tienda o qué horario de apertura es el más productivo; también identifica qué tipo de compra es el más común en una zona determinada o cómo se mueve la gente dentro y fuera del establecimiento, lo que permite adecuar la oferta al comportamiento de compra de los clientes; y también es muy útil en el ámbito de la logística, optimizando los trayectos para hacer más eficiente la ruta y reducir costes innecesarios.
Predicción de demanda. Unos de los retos más demandados en el ámbito retail es la capacidad de mejorar la precisión en la predicción de la demanda, lo que impacta directamente en las capacidades de almacenaje, suministro y distribución, ahorrando costes y maximizando rentabilidad. En un entorno de incertidumbre constante, adelantarse a la demanda puede ser un factor diferencial entre el éxito y el fracaso.
"Es un hecho que las empresas que saben traducir sus datos en información de valor son aquellas que toman mejores decisiones. Las organizaciones no dudan ya de que hay que generar estrategias basadas en datos, por lo que realizar análisis descriptivos supone una transformación necesaria; y realizar análisis prescriptivos se convierte en un elemento diferencial para afrontar el futuro del sector", señala Esteban Álvarez, Global Business Lead de Keepler Data Tech.
