Casos de uso de cloud analytics en retail

Artículo

Casos de uso de Cloud Analytics en retail

Cuando hablamos de Cloud Analytics, nos referimos a todas aquellas técnicas y herramientas de analítica de datos (Analytics) que se encuentran ubicadas en la nube (Cloud). Es de sobra conocido, que trabajar en la nube, en vez de en equipos informáticos propios, lleva asociados beneficios tales como una mayor potencia de procesamiento y escalabilidad, pero ¿qué soluciones puede aportar a una compañía de retail?

Mejora de la experiencia de consumidores en venta multicanal

La revolución digital que vivimos ha supuesto que, a los canales tradicionales de venta, como catálogos y tiendas físicas, se hayan añadido otros nuevos, tales como páginas web, aplicaciones y redes sociales. Las empresas dedicadas al comercio minorista necesitan irremediablemente adaptarse a este cambio, pues, según un estudio de Harvard Business Review, el 73% de los consumidores utiliza más de un canal cuando realiza una compra.

Gracias a Cloud Analytics, los retailers son capaces de unificar el gran volumen de datos de clientes y transacciones que poseen de cada uno de los canales de venta, tanto físicos como online, en una única plataforma. En la nube, se encuentra toda esta información almacenada en un entorno Big Data que permite un almacenamiento masivo, de forma que no se pierde rastro del cliente. Esto permite que cada vez que nos registremos como clientes, se nos muestre nuestro historial de compra, tanto online como en tiendas físicas, lo que a su vez permite realizar recomendaciones individualizadas y más precisas, ajustadas a sus preferencias. Esta mejora de la experiencia del cliente online se traduce en un nivel de engagement más alto y mayor probabilidad de conversión.

También es posible mejorar le experiencia del consumidor en tiendas físicas. En este caso, una vez que los clientes han aceptado las condiciones de uso y política de privacidad de la red Wi-Fi del establecimiento, Cloud Analytics permite cruzar su historial de compra completo de la nube con su historial de navegación, enviando, vía SMS, ofertas y contenido personalizado cada vez que un cliente entra en un establecimiento.

Segmentación de clientes multicanal y campañas de marketing más eficientes

De manera similar al caso anterior, Cloud Analytics permite investigar en el comportamiento ‘research online purchase offline', es decir, aquellos clientes que usan canales online para buscar, descubrir y comparar productos, que finalmente compran en tiendas físicas. Para el fin aquí pretendido, a los datos del historial de compra online y offline de cada cliente, es posible añadir datos desestructurados procedentes de emails, redes sociales, marketing directo, etc. De esta forma, se obtiene se obtiene una mejor visión de quienes son los clientes y cómo se comportan, lo que permite clasificar en grupos aquellos individuos que poseen atributos y comportamientos similares.

Una vez que los grupos han sido definidos, el retailer podrá diseñar diferentes campañas de marketing para cada uno de los grupos, en función de las características específicas de cada uno de ellos. Esto conlleva dos ventajas significativas: por un lado, no solo se consigue que la publicidad sea más eficaz, sino que además es posible reducir el gasto destinado a ella; por otro lado, la compañía es capaz de personalizar su comunicación con el cliente, y así, aumentar su lifetime value.

Predicción más precisa de la demanda y consecuente optimización del inventario

Nuevamente, el punto de partida es una gran base de datos sobre cada uno de los productos de la compañía que se encuentra almacenada en la nube. En este caso, la problemática reside en la dificultad de predecir la demanda a nivel producto, pues precisa del diseño, entrenamiento y validación de un modelo para cada producto, que pueden ser cientos o miles. Esto sería imposible en equipos informáticos propios, pero con Cloud Analytics disponemos de un entorno analítico escalable, que permite ciclos rápidos de mejora continua de los modelos.

Adicionalmente, con la ayuda de Cloud Analytics, somos capaces de predecir la demanda, no ya para un mes o para un trimestre, sino que podemos predecir la demanda en tiempo real, en el corto plazo. Estas predicciones, fruto de una combinación de técnicas de inteligencia artificial y machine learning soportadas en la nube, permiten que las compañías puedan gestionar su inventario de forma más eficiente, reduciendo los costes de almacenar el stock sobrante. Además, permite a las compañías conocer mejor cada uno de los productos que ofrece al público, y como se está desempeñando en cada mercado.

Contacto

Gonzalo Pezzi
Specialist Lead – Analytics & Cognitive
gpezzi@deloitte.es