¿Por qué su negocio minorista debería aumentar las inversiones en análisis de datos avanzados?

Las empresas que experimentan revoluciones digitales estaban a la vanguardia de la tecnología hace unos años. Hoy, sin embargo, las empresas con experiencias digitales encontrarán que ser un negocio digital es el estándar y no un diferenciador. Independientemente de dónde se encontraban las empresas en sus esfuerzos de transformación digital antes de la pandemia, deben adoptar rápidamente esta nueva forma de hacer negocios y comunicarse con los clientes invirtiendo en las tecnologías que les permitirán aprovechar uno de sus activos más valiosos: los datos.

El sector minorista se enfrenta a dificultades como la falta de seguridad y confidencialidad de los datos. La incapacidad de las empresas para implementar los conocimientos adquiridos de la analítica en su negocio, así como la falta de un equipo capacitado para concluir, son otros problemas.

Sin embargo, el análisis de datos puede ayudar a mejorar la retención de clientes y aumentar el reconocimiento de la marca al brindar satisfacción al cliente con las habilidades adecuadas y la inferencia precisa de los minoristas. Se puede suponer con justicia que la inversión en análisis de datos seguirá siendo un componente crucial de la industria minorista a medida que las tecnologías pasen a primer plano.

En comparación con las últimas dos décadas, la industria minorista está progresando significativamente.

Las tiendas físicas están perdiendo negocios frente a los minoristas en línea, ya que los compradores eligen comprar en línea con más frecuencia. El sector minorista anteriormente había restringido su concentración al marketing y al servicio al cliente. Ahora, el énfasis está en recopilar datos, analizarlos y mejorar la estrategia de marketing utilizando los conocimientos. La necesidad de poder moverse rápidamente en función de los conocimientos basados ​​en datos nunca ha sido tan fuerte.

Los minoristas pueden diseñar nuevos planes de lanzamiento al mercado que tengan más éxito en atraer a los clientes mediante el uso de soluciones de análisis y ciencia de datos para convertir sus datos en información procesable. El uso de análisis de datos en la industria minorista puede aumentar el conocimiento de la marca y fortalecer la lealtad del cliente al garantizar la satisfacción del cliente.

Análisis de datos para negocios minoristas

Los minoristas tradicionales de ladrillo y mortero han sido revisados ​​radicalmente por el análisis de datos, que ha arrasado con la industria. Para evaluar las necesidades de los consumidores, mejorar la administración de la cadena de suministro y aumentar las ganancias, ha introducido una nueva perspectiva. Además, busca optimizar los ingresos maximizando la estrategia de marca, los cupones de descuento y asegurando que el exceso de pérdida de inventario se mantenga al mínimo.

Además, el análisis de datos ayuda a evaluar y comprender las tendencias de ventas de cada tienda e identificar el comportamiento de compra de sus consumidores. Las empresas podrán llenar sus tiendas con productos favoritos y promocionar bienes y servicios gracias a este reconocimiento de patrones. Las empresas también pueden retener clientes ofreciéndoles incentivos o promociones.

Hoy en día, muchas empresas ofrecen planes de membresía en los que las transacciones de un cliente están todas conectadas a un solo perfil, ya sea que se hayan realizado en la tienda o en línea. Esto ayuda a las empresas a comprender a fondo a cada consumidor y abordar las ventas de manera efectiva.

¿Cómo el análisis de datos avanzado está transformando la industria minorista?

El acelerador moderno que ha impulsado a los líderes empresariales a su posición ventajosa es el análisis de datos. Se prevé que el mercado de análisis minorista crezca a una tasa compuesta anual del 19,1 % entre 2020 y 2027, alcanzando los 23 800 millones de USD .

Ahora, una cosa es segura: el uso de análisis de datos en la industria minorista tiene un futuro prometedor. Además, existe un papel importante del análisis de datos en la industria minorista.

Adquisición de datos

En el sector minorista, las tarjetas de recompensas se encuentran entre los métodos más comunes para recopilar macrodatos. Las transacciones financieras, las conexiones de red, los inicios de sesión de los clientes y otras técnicas ahora también se utilizan para adquirirlo. A medida que se recopila más información, las empresas minoristas pueden utilizar información procesable para analizar la entrada y salida pasada de gastos de los consumidores para anticipar compras potenciales y brindar sugerencias personalizadas.

Previsión de gastos

En función de sus búsquedas y transacciones anteriores, empresas como Amazon le hacen recomendaciones basadas en la información del cliente. Su algoritmo de recomendación examina más de 150 millones de perfiles y genera el 35% de sus ventas . La firma en línea ha obtenido ingresos significativos como resultado de esto.

Adaptando la experiencia del consumidor

La ciencia de datos y el análisis avanzado en el comercio minorista presentan una oportunidad para mejorar las relaciones con los clientes. Para mantener contentos a sus clientes, empresas como Walmart monitorean los detalles de las transacciones.

Predicción de la demanda en el comercio minorista

Para pronosticar desarrollos futuros en el mercado minorista, varios algoritmos ahora tienen en cuenta las redes sociales y los hábitos de navegación web además del análisis de datos. El ambiente es posiblemente uno de los puntos de muestra más fascinantes para las previsiones de ventas.

Con la ayuda de Weather Report, empresas como Pantene modificaron las sugerencias de productos para los clientes teniendo en cuenta los patrones climáticos. Para desplegar adecuadamente sus recursos durante las distintas estaciones del año, los minoristas utilizan la predicción comercial y las estimaciones minoristas.

Analizar las experiencias de los clientes

La trayectoria de un consumidor no es continua. Desde la investigación hasta la compra, el ciclo entre canales es entrecruzado. La única forma de comprender la experiencia del cliente y mejorar la experiencia de los usuarios es a través de la implementación de big data. Los minoristas que utilizan soluciones de análisis pueden obtener respuestas a consultas como: ¿Dónde buscan los compradores las páginas de productos? ¿Dónde los extrañas, precisamente? ¿Cuáles serían las mejores estrategias para acercarse a ellos y animarlos a comprar?

¿Por qué su negocio minorista debería invertir en análisis de datos avanzados?

Hoy en día, el uso de análisis de datos en la industria minorista ofrece no solo información específica del cliente, sino también datos sobre las operaciones y procesos de la empresa con oportunidades de mejora.

Estas son las principales razones por las que las empresas minoristas deberían escalar sus inversiones en análisis de datos avanzados.

Interacciones personalizadas con el cliente

Las empresas pueden diferenciarse de sus rivales personalizando sus servicios.

Las empresas minoristas pueden monitorear los datos en cada etapa del proceso de compra con la ayuda del análisis de datos. Además, rastrean las transacciones anteriores del consumidor. Las conversaciones personalizadas dirigidas al cliente que utilizan estos datos son más efectivas que las técnicas de marketing estándar.

Optimización de precios

El crecimiento y la caída de la demanda se pueden predecir en gran medida mediante el reconocimiento de patrones. Las empresas han descubierto a través de la investigación predictiva que cuando el precio de un producto se reduce gradualmente desde el punto en que la demanda disminuye, la demanda vuelve a aumentar.

Las soluciones integrales de ciencia de datos de Appinventiv han aumentado la efectividad operativa del cliente en un 30 %.

Experiencia de cliente mejorada

El análisis de datos busca brindar a cada cliente un servicio individualizado, desde recomendaciones de productos hasta transacciones. Como resultado, los clientes permanecen más tiempo en la empresa.

El análisis de datos también mejora la satisfacción del cliente al evaluar las cosas que los consumidores compran en conjunto y hacerles sugerencias para que compren una combinación de productos a un precio con descuento.

Las ventas cruzadas se generan mediante algoritmos de análisis de datos, que ayudan a los comerciantes a aumentar sus ingresos y, por lo tanto, mejoran la satisfacción del usuario.

Pronóstico de tendencias del mercado

La mayoría de las marcas ofrecen ofertas festivas o de fin de temporada porque los datos respaldan su rentabilidad. Para analizar las actitudes del mercado, los especialistas en marketing emplean el análisis de sentimientos. Incluso los productos más vendidos se pueden predecir utilizando datos recopilados por algoritmos sofisticados para el aprendizaje automático.

Fidelización de usuarios

El análisis de datos se puede utilizar para encontrar clientes que no interactúan con su negocio pero que pueden convertirse en consumidores a largo plazo o clientes habituales en el futuro.

Esto facilita que el minorista ofrezca recompensas y ofertas especiales para atraer y retener clientes.

Mayor retorno de la inversión

Las empresas pueden descubrir oportunidades con un alto ROI a través de inversiones en análisis de datos. Para evaluar cómo responden los clientes a las campañas de marketing y determinar su propensión a realizar compras, se puede utilizar el análisis predictivo .

Control de inventario y previsión de la demanda.

Las empresas minoristas que utilizan análisis de datos pueden comprender mejor las necesidades de sus clientes y enfatizar las categorías de productos con una fuerte demanda. Las conclusiones basadas en datos ayudan a las empresas a estimar la demanda y mantener los inventarios de manera adecuada .

Espacios comerciales exitosos

La inversión en análisis de datos ayuda a la empresa a identificar las ubicaciones donde los clientes dedican la mayor parte de su atención.

Además, el análisis ofrece datos sobre la demografía, el nivel de vida de las personas y las condiciones del mercado. Esto es bastante útil para decidir dónde colocar su negocio minorista para que puedan atraer a la mayoría de los clientes.

Toma de decisiones estratégicas y basadas en datos

Las empresas confían en los datos para tomar decisiones acertadas sobre sus productos y clientes al emplear una fuente de información única y confiable.

Las 5 características principales que debe buscar al seleccionar una herramienta de análisis de datos

En esta sección, estamos discutiendo las características clave que debe buscar al seleccionar una herramienta de análisis de datos para su negocio. Tener una idea de las funciones que necesita lo ayudará a elegir la herramienta adecuada según las necesidades y requisitos de su negocio. Entonces empecemos.

Seguimiento regular e individualizado de competidores

El control sobre el origen de los datos es esencial. Controlar quién y qué ve en el mercado es crucial, ya que sirve como base para su experiencia. Un conjunto de datos debe contener al menos tres fuentes principales para ser evaluado, siendo 5 el número ideal. Estas fuentes deben incluir a sus oponentes y otros minoristas que vendan los mismos tipos de artículos y estrategias publicitarias que usted hace a través de su negocio en línea o fuera de línea.

La capacidad de profundizar en los datos.

Tener una visión amplia del mercado y, al mismo tiempo, poder profundizar en detalles menores conduce a las estrategias más exitosas en sectores prósperos. Todos los jugadores pueden tomar decisiones críticas en el momento óptimo cuando tienen datos disponibles en todas las etapas del mercado, que abarcan los KPI de la cadena de suministro, las selecciones de mercadería y guía, y los precios y descuentos de la tienda. El minorista puede tomar decisiones inteligentes al conocer dónde se colocan los artículos y si se están vendiendo o no.

Ranking de adversarios en tiempo real

La adaptabilidad de los precios puede ser extremadamente difícil en un entorno de mercado donde las personas en la pospandemia son sensibles a los precios. Hoy en día, es cada vez más fácil para los compradores comparar tarifas y buscar las mejores ofertas, tanto en persona como en línea.

Por lo tanto, usted y su equipo pueden realizar modificaciones en la estrategia de precios en tiempo real comparando sus tarifas con las de sus rivales. Esto lo libera de la carga de una investigación manual que requiere mucho trabajo y tiempo sobre los precios de sus rivales, un proceso que con frecuencia reduce la productividad y eventualmente hace que sus intentos de revaluar sean inútiles.

Recomendaciones de venta cruzada y sugerencias in situ

El algoritmo predictivo recomienda productos que pueden ser relevantes para los consumidores mientras exploran un mercado en línea, buscan y eligen productos para comprar según sus hábitos de navegación y la dinámica del mercado en la solución de análisis.

Esto puede comprender los últimos lanzamientos, las líneas de productos que no funcionan correctamente y los productos que los consumidores buscan o agregan a sus carritos de compras. Para optimizar la eficacia de la venta adicional y cruzada de productos, el algoritmo puede utilizar una variedad de estrategias, como la agrupación y el descuento de productos.

Notificaciones y avisos de acción

Para ahorrar recursos y esfuerzos, al mismo tiempo que se maximizan las mejoras de precios, estas capacidades simplifican el proceso de establecimiento proactivo de precios minoristas y surtidos de existencias entre subcategorías en tiempo real. En última instancia, todo se reduce a estar entre los primeros en comprender y cosechar los beneficios de una situación a medida que se desarrolla al hacer el juicio más apropiado basado en datos de pronóstico y análisis minorista. Dada la cantidad de sucursales reguladas y artículos de productos, puede ser casi imposible actualizar físicamente la selección de productos que abarcan múltiples plataformas de manera urgente.

Las cualidades antes mencionadas, además de una interfaz altamente flexible y fácil de usar , deben tenerse en cuenta cuidadosamente al seleccionar una solución de análisis de datos para minoristas. El desarrollo de una estrategia de ventas y marketing minorista inteligente y la optimización de las cadenas de suministro se basan en el uso eficiente del análisis de datos en tiempo real. Ese análisis produce valiosas interpretaciones, recomendaciones y mecanización, que eventualmente tendrán el mayor impacto positivo en su resultado final.

¿Cómo puede Appinventiv ayudar a su negocio minorista con soluciones de análisis y ciencia de datos?

Los minoristas siempre buscan oportunidades para obtener una ventaja sobre sus rivales, incluidas experiencias de cliente más efectivas y eficientes, métodos mejorados para contactar a los consumidores y oportunidades para predecir las necesidades de los clientes.

Appinventiv ayuda a su empresa de diversas maneras con sus soluciones de análisis y ciencia de datos. El éxito depende de obtener la mayor utilidad posible de los datos, y Appinventiv hace exactamente eso con su amplia gama de soluciones de análisis y ciencia de datos:

Consultoría de análisis de datos: los servicios expertos de consultoría de análisis proporcionados por Appinventiv ayudan a convertir los datos en información relevante, garantizan el rendimiento de la organización y le brindan una ventaja en el mercado.

Administración de bases de datos: ya sea que su motor de base de datos esté en el sitio o en la nube, nuestros expertos pueden ayudarlo a llevar sus datos donde deben estar. Evaluamos los requisitos de su usuario para crear un almacén de datos único,

Análisis de las cadenas de suministro: con la ayuda de nuestras soluciones de optimización de la cadena de suministro , puede aumentar los ingresos y reducir los gastos.

A través de un análisis de mercado en profundidad, lo ayudamos a comprender las necesidades de sus clientes y las ambiciones de sus oponentes.

Por ejemplo, brindamos una sólida solución ERP al minorista de muebles más grande del mundo, IKEA , mediante la implementación de soluciones de quiosco basadas en la ubicación para tiendas ubicadas en diferentes lugares, y cada tienda tiene su propio servidor individual. La solución provista ahora se está expandiendo a otras tiendas en los EAU y se considera la mayor fuente de retorno de la inversión.

La innovación y los desafíos son los dos motores que impulsan a nuestros expertos a brindar soluciones únicas para cada cliente y sus requisitos. Nos enorgullecemos de ofrecer soluciones personalizadas según las necesidades del cliente. Entonces, ¡ póngase en contacto con nosotros hoy!

preguntas frecuentes

P. ¿Cómo se aplican los análisis de datos en los negocios minoristas?

R. El análisis avanzado en el comercio minorista permite a las empresas desarrollar sugerencias de los clientes en función de su historial de compras anterior, lo que contribuye a una experiencia de compra más personalizada y un mejor servicio a los clientes. Además de participar en el pronóstico de tendencias y la toma de decisiones estratégicas basadas en estudios de mercado, estos enormes conjuntos de datos también ayudan en la detección de tendencias.

P. ¿Qué ventajas ofrece el análisis de datos minoristas?

R. Las siguientes son las 5 principales ventajas del análisis de datos minoristas:

• Información sobre el comportamiento del cliente
• Mejorar la retención
• Administrar lo básico
• Optimización de la gestión en tienda
• Impulsar el retorno de la inversión

P. ¿Cuáles son las características imprescindibles de una herramienta de análisis minorista?

R. Las características imprescindibles de la herramienta de análisis minorista son:

• Capacidades para evaluar los datos de comportamiento del cliente
• Recomendaciones in situ y de venta cruzada
• Alertas y eventos de actividad
• Referencia en tiempo real para los precios de la competencia
• Pronósticos y análisis minoristas

P. ¿Cuáles son las ventajas y desventajas del análisis de datos?

R. La inversión en análisis de datos ofrece tanto ventajas como desventajas.

Ventajas

• Toma de decisiones mejorada
• Experiencia del cliente mejorada
• Optimización de precios

Desventajas

• Protección de Datos
• Falta de comunicación con los equipos.
• Mala calidad de datos