El Big Data ya ha revolucionado varios sectores y, concretamente en el retail, presenta un gran potencial para mejorar e incrementar las ventas.
Es un recurso que nos permite establecer de forma predictiva estrategias de ventas como promociones, cupones, descuentos, entre otros.
Si bien es cierto que la digitalización ha revolucionado el retail, no significa que lo vaya a hacer desaparecer. A pesar del auge de las tiendas online, vamos a seguir comprando en las tiendas físicas y paseando por las calles de nuestra ciudad.
Pero, para atraernos, seducirnos, vendernos y también fidelizarnos, los retailers van a tener que aplicar tecnología y tomar partido de esta digitalización para no perder su posición en el mercado.
Pero, ¿qué es Big Data?
Big data (en español, grandes datos o grandes volúmenes de datos) es un término evolutivo que describe cualquier cantidad voluminosa de datos estructurados, semiestructurados y no estructurados que tienen el potencial de ser extraídos para obtener información.
El Big Data nos brinda la posibilidad de explotar comercialmente una gran cantidad de datos para crear nuevos servicios comerciales. En el mundo se acumulan cada vez más datos en formato digital, pero el problema es que estos datos son en general poco estructurados y en cantidades ingentes.
Big Data y retail
El análisis de datos ya se aplica a todas las actividades del retail, desde la optimización del inventario, a la adaptación de los precios de forma dinámica, pasando por la captación de tendencias, la gestión de colas en los establecimientos o la localización de las tiendas.
Los datos que utilizan las compañías provienen de múltiples fuentes, por ejemplo, servicios de geolocalización, actividad en redes sociales de los compradores o imágenes de vídeo dentro de las tiendas.
Las tecnologías Big Data pueden ofrecer al sector retail un amplio potencial de ventajas entre las que destacan el hecho de que cualquier tipo de empresa puede mejorar su rendimiento sin importar el tamaño del negocio.
Las ventajas que aportan las tecnologías Big Data al sector retail son:
Posibilidad de conocer los movimientos de la competencia, permitiendo de esta manera anticiparse a sus acciones
Identificación de patrones de comportamiento, así como una mejor comprensión de los hábitos de conducta de los clientes
Innovación para ofrecer al cliente una mejora continua de los servicios y mayor personalización
Anticipación a los cambios o tendencias que puedan surgir en el mercado
Casos reales
Para entender mejor todo lo dicho, podemos hablar, por ejemplo, de Nordstrom, una cadena de grandes almacenes estadounidense que empezó vendiendo sólo calzado y hoy ya tiene más de 300 puntos en los que comercializa todo tipo de ropa, accesorios, cosmética, perfumes e incluso muebles para el hogar.
Nordstrom utiliza las redes sociales (tiene millones de seguidores en Pinterest o Facebook) para detectar qué está marcando tendencia y luego emplea esos datos para promocionar los productos adecuados en sus tiendas físicas. Además, aplica técnicas analíticas para seguir y conocer el comportamiento de los clientes en los establecimientos: cuántas personas entran, qué sección visitan o cuánto tiempo permanecen en ellos y en cada sección en particular.
Otro ejemplo es Burberry. En sus tiendas, los vendedores utilizan tablets para acceder a información sobre el cliente y ofrecerle sugerencias de compra basadas en su historial y en su actividad en las social media.
El big data aplicado a la venta física también ha permitido a Burberry mejorar sus ventas online. De esta manera, la marca detectó que un bolso que se vendía bien sus tiendas urbanas no acababa de funcionar en Internet. El problema era que la imagen de la web no era atractiva y la cambió, lo que le llevó finalmente a doblar las ventas online del producto.
Un último ejemplo de la aplicación de la analítica y las tecnologías predictivas a la actividad comercial lo encontramos en la cadena de cafeterías Starbucks. Para esta cadena, la ubicación física es esencial para mantener siempre llenos sus establecimientos. Y la clave para conseguir las mejores esquinas y espacios de las ciudades está en el big data. Starbucks utiliza una aplicación que tiene en cuenta métricas de localización, zona, patrones de tráfico y demografía para elegir y evaluar la posición física de sus cafeterías. A partir de esta información, realiza una predicción del potencial de crecimiento e incluso averigua si la nueva tienda va a robar clientes a otras cercanas.