Cómo utilizar datos para obtener una visión en 3D de tus clientes

Estrategia   |   Anne-Queline Keller   |   16 de abril de 2020

Los comercios minoristas, por su propia naturaleza, se basan en datos, pero esto no es suficiente para ganar en el mercado hipercompetitivo actual. Deben ir más allá del análisis de datos tradicional para descubrir los insights ocultos que crean una ventaja competitiva.

Adoptar un enfoque novedoso para el análisis de Big Data permite a los comercios minoristas crear perfiles dinámicos de compradores que pueden utilizarse para diferenciar la marca y sus servicios.

Para revelar cómo los comercios minoristas pueden aprovechar mejor los datos de los clientes para obtener una verdadera visión en tres dimensiones de sus compradores, Anne-Queline Keller, senior manager de solution marketing de Alteryx, participó en una sesión exclusiva de preguntas y respuestas sobre el tema.

P: ¿Cuáles son algunos de los mayores desafíos que enfrentan los comercios minoristas hoy en día mientras buscan convertirse en organizaciones basadas en datos?

Los comercios minoristas y los sitios de comercio electrónico han estado creando volúmenes de datos durante muchos años, y entienden que hay dinero escondido en esos datos. Los comercios minoristas de hoy en día ya saben cómo usan sus datos, ya sea para el surtido o para evaluar nuevas ubicaciones para colocar tiendas o expandir su marca. Pero a medida que los mismos comercios minoristas y vendedores de comercio electrónico buscan madurar su enfoque para competir y mantenerse al día con los cambios rápidos en la industria, necesitan ir más allá del uso actual de la analítica y los datos, y buscar ser más eficientes al contraer funciones. Deben preguntarse: “¿Puedo usar los insights ‘no tan obvios’ para crear una ventaja competitiva en el mercado?”

¿Cuáles son los insights “no tan obvios” que se pueden obtener sobre su mercado y sus clientes para desafiar el statu quo? Más allá de observar los datos que recopilan y crean a través de la venta multicanal, estos canales crean una red de información. ¿Cómo se puede construir una narrativa en torno a los puntos de datos en línea y fuera de línea?

Al analizar toda esa información, te das cuenta de que hay capas de detalles y otros atributos que deben ser considerados como nodos dentro de una red. Lo ideal es crear una representación tridimensional de estos elementos. Los datos que recopilas son buenos, pero no lo suficientemente buenos, por lo que el desafío es cómo poner estos datos en un contexto tridimensional como el tiempo, la ubicación y el sentimiento. Debes incorporar fuentes externas adicionales para obtener insights comerciales y ver lo "no tan obvio".

A medida que los comercios minoristas y los vendedores de comercio electrónico compiten en este mercado complejo y acelerado, donde los días se han convertido en segundos y pasar horas en el centro comercial se ha convertido en hacer un pedido rápido en Amazon, deben cambiar su forma de pensar. La premisa del tiempo se ha acelerado para todos, lo que significa que todo debe contraerse, incluido el tiempo de reacción, las funciones, los tiempos de conversión, etc.

P: ¿Cómo pueden los comercios minoristas combinar mejor los datos de una variedad de puntos de contacto con los consumidores para crear perfiles de clientes valiosos y accionables?

Para obtener una visión tridimensional de múltiples fuentes de datos, los comercios minoristas deben utilizar datos de GIS (datos físicos), datos de sentimiento (datos no físicos) y datos psicológicos (datos de comportamiento y datos lógicos) y, para los vendedores de comercio electrónico, también agregaría tiempo. Este es el nuevo triplete de datos. Para llevar a cabo este tipo de analítica del comercio minorista moderno, que genere resultados tangibles y mejore sus beneficios netos, es INDISPENSABLE contar con una plataforma de analítica. Una hoja de cálculo no puede llevar a cabo este tipo de analítica. Pero no todas las plataformas de analítica son iguales. La razón por la que los comercios minoristas no han hecho esto en el pasado se debe principalmente a las habilidades de los empleados.

Muchos equipos de analítica no tienen maestrías en matemática ni cuentan con científicos de datos. Esta es la única razón que citan con mayor frecuencia los comercios minoristas como su lucha por adoptar un nuevo enfoque. Pero con una solución de analítica de autoservicio, no es necesario ser un científico de datos, un estadístico ni un programador de Python. Esto aparta el miedo y los obstáculos para que los comercios minoristas puedan extraer estos datos tridimensionales. Todo lo que necesitas es responder a una pregunta: “¿Qué problema estoy tratando de resolver?” Y con el modelado asistido para analítica predictiva, la facilidad de uso se amplifica. Ni siquiera necesitas entender los algoritmos. Alteryx los crea automáticamente a partir de los datos que importas, dándote la capacidad de actuar en minutos.

P: Los insights de Big Data son clave para tomar decisiones informadas en toda la empresa minorista. Pero lamentablemente, muchas organizaciones ocultan datos a quienes más los necesitan. ¿Cómo pueden los comercios minoristas expertos desbloquear el poder de los insights para todos?

¿Cómo compartes estos datos e insights con otras sucursales o departamentos? Los usuarios buscan encontrar formas de salir de la generación de informes mundana para proporcionar soporte comercial de alto valor. Una vez más, encontrar la plataforma de analítica adecuada es clave. Encontrar una plataforma que permita a los analistas automatizar y publicar informes bajo demanda para los usuarios permite que estos mismos analistas se centren en el soporte empresarial estratégico de alto valor. Además, hablamos del tiempo. El tiempo se ha convertido en el factor más importante entre un comercio minorista y su cliente. Llevar información en tiempo real a los gerentes de sucursales o tiendas locales puede ser crítico para la adquisición de clientes. Lo mismo ocurre con el comercio electrónico. El análisis en tiempo real de tu tienda de comercio electrónico puede marcar la diferencia para convertir a alguien que simplemente está navegando en un comprador.

P: ¿Cómo la capacidad de predecir con precisión la demanda de los clientes ha cambiado para siempre las operaciones de la cadena de suministro?

La previsión de la demanda sigue siendo muy tradicional. La mayoría de los comercios minoristas utilizan el historial de ventas para anticipar previsiones de ventas futuras, pero muy pocos utilizan realmente las capacidades predictivas modernas. La anticipación da como resultado una probabilidad de 50/50, lo que es prácticamente una suposición BIEN formada. Lo que realmente es mejor hacer es volverte más preciso con la previsión y potenciar la metodología con el modelado predictivo. Esto aumenta la precisión en más de un 75 %, por lo que estarás más cerca de tu número real. Esto requiere una plataforma analítica que sea capaz de manejar una variedad de modelos predictivos que mejor se adapten a tu negocio. Por ejemplo, es posible que necesites considerar las fluctuaciones estacionales en tus modelos, pero, al mismo tiempo, deben normalizarse, y es crucial para la mayoría de los minoristas gestionarlas adecuadamente. Además, necesitas un enfoque moderno para predecir la demanda con una plataforma que te ayude a ver los factores externos que afectan directamente a la demanda, como el clima, la ubicación y la demografía que están dando forma a las previsiones modernas. Esto se remonta al triplete de datos físicos, no físicos y psicológicos.

Debes entender QUÉ es lo que impulsa el comportamiento para que puedas obtener esa visión tridimensional de tu cliente.

Publicado originalmente en risnews.com.


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