Diciembre y Enero, Navidad y Año Nuevo. Un período donde el tiempo no sobra y cada minuto es sumamente valioso. Si crees que para ti, el comprador, es una época complicada, ni te imaginas lo que significa para los encargados de tiendas de Retail.
Claro, en primera instancia es factible pensar que es un momento de oportunidades, las ventas se disparan, los clientes se multiplican y los despachos a domicilio explotan. Hasta aquí todo bien, pero ahora les dejo la pregunta: “¿Cómo hacen los retailers para asegurarse de que todo funcione como debe?”
Consideren todo lo que implica mantener el barco a flote durante navidad. Horarios, miles de envíos, promociones, anuncios, dotación de personal, etc.
Lo tienen? Aquí es donde el BigData hace su aparición. Retailers que han adoptado una cultura orientada hacia los datos y el Analytics recurren a estas tecnologías para solventar problemas comunes en las fiestas de fin de año:
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Dotación y Scheduling de personal
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Control de Inventario (puede ser de una o muchas tiendas)
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Monitoreo en despachos
El BigData y los Analytics permiten de alguna manera «anticipar» posibles escenarios problemáticos y preparar todo para esa situación, en vez de estar, como se dice en buen chileno, «apagando incendios» de última hora.
Apoyándose en el procesamiento de datos, y analizando el comportamiento de su clientela, un encargado de la dotación de personal de un cierto retail, puede ser avisado que a las 20:00 hrs del día 22 de Diciembre tendrá una avalancha de clientes, por lo que será necesario solicitar apoyo extra de vendedores y stock adicional de ciertos productos. ¿Resultado? Clientes satisfechos, no hay quiebre de stock y las ventas fueron aprovechadas.
Pero esto no es todo!! Esta cultura orientada a los datos y a la anticipación no sólo ayuda a combatir problemáticas, sino que también permite aprovechar y rentabilizar aún más este momento del año. Aquí te dejamos algunos ejemplos de cómo el BigData y Analytics han permitido a los retailers incrementar sus beneficios en los días festivos:
Recomendaciones Personalizadas
Analizando los datos históricos de sus compradores, sus gustos, preferencias, etc. Los retailers sugieren productos y descuentos a determinados clientes.
Ejemplo: Un cliente que compró una cámara nueva, puede necesitar también un trípode, selfie stick, o más memoria.
Market Trends
A base de modelos predictivos, algunas tiendas tratan de predecir cuál será la próxima tendencia de sus clientes. Apoyándose en redes sociales y hábitos online, pueden inferir el próximo boom en las compras, y obviamente ajustar sus precios y anuncios ante esto. Un producto en el lugar y momento correcto puede causar un gran impacto.
Pricing
Al monitorear los precios de sus competidores, su demanda en tienda e inventario, pueden ajustar sus precios y hacerlos más atractivos y competitivos.
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