De qué manera la Ciencia de Datos puede ofrecer soluciones concretas a los desafíos de un sector en constante cambio y cuyo objetivo primordial es la diferenciación y la generación de nuevas oportunidades de valor.
Data Science & Retail: mucho más que una tendencia
La aplicación de técnicas de Data Science en el sector de Retail lleva a la industria mucho más allá de los conceptos básicos de Big Data. Durante años se ha evangelizado sobre que los datos son la clave y que deben aprovecharse para tomar todas las decisiones: qué almacenar, cuánto comprar, qué productos recomendar a los clientes habituales, etc. Pero hacer mucho más con esos datos a través de Data Science es, sin lugar a duda, lo que los profesionales del Retail deben hacer para asegurar el éxito en las condiciones actuales del mercado.
El Retail es una industria muy representativa en la mayoría de los mercados, que crece año tras año, sosteniendo dicho crecimiento en la necesidad de innovar constantemente. En 7Puentes entendemos que este sector es el que más necesidad tiene de entender a los consumidores que demandan personalización, elasticidad y mayor adaptación a sus necesidades.
Data Science busca contribuir al desarrollo de esta industria, para:
- Predecir las necesidades y el comportamiento de los clientes, maximizando su fidelización
- Prever exitosamente la demanda en los puntos de ventas de bienes y servicios
- Administrar el stock en los centros de distribución, las tiendas y la cadena de suministro
- Optimizar la fijación de precios
Data Science & Retail: mucho más que una tendencia
Casos de uso de Data Science en el sector de Retail
Existen distintos modos en los que los datos pueden usarse en el Retail. Uno de ellos tiene que ver con los datos demográficos: todos los retailers quieren conocer a su comprador objetivo. Sin embargo, no basta con conocer el pasado y presente de sus interacciones.
La clave de los servicios de Data Science que ofrecemos en 7Puentes a nuestros clientes del sector de Retail está en predecir qué harán y qué necesitarán los clientes en el futuro para, de ese modo, administrar el stock de los puntos de venta y las ofertas.
Asimismo, los datos demográficos del comprador no son permanentes: que un comprador adquiera un determinado producto para la higiene del bebé, por ejemplo, no significa que debamos sugerírselo para siempre. Las necesidades de los clientes cambian con el tiempo y los profesionales del Retail necesitan de los datos para diferenciar aquellos productos adquiridos en el pasado que podría volver a comprar, de aquellos que seguramente comprará por única vez o en forma temporal.
Data Science & Retail: mucho más que una tendencia
Otro caso de uso tiene que ver con lo que se denomina precio dinámico. Data Science hace posible la fijación de precios en tiempo real, utilizando métricas “segundo a segundo” (información de cadena de abastecimiento e inventario, precios de competidores, datos de comportamiento del mercado y de los consumidores, etc.).
Una vez que los retailers cuentan con los datos y la capacidad para actuar sobre los hábitos de gasto, el comportamiento y las tendencias del mercado, pueden personalizar sus ofertas para crear una experiencia que impulse las ventas.
Data Science permite automatizar el análisis de la información e ir más allá de lo superficial para llegar a conocer realmente al cliente, descubrir patrones detrás de los datos y hacer que los mismos sean procesables mediante la incorporación de análisis predictivos. En lugar de simplemente entender en qué consisten los surtidos de sus competidores y qué han comprado sus clientes en el pasado, pueden descubrir cómo planear mejor sus ofertas para proporcionar lo que los compradores quieren, incluso, antes de saber que lo quieren.
En este contexto, Data Science lleva Big Data a un nivel superior y une las piezas de un rompecabezas fragmentado. Esto se logra combinando los datos de los clientes con las tendencias del mercado y, así, ofrecer a los retailers un plan de acción holístico para llegar mejor a sus clientes. De este modo, podrán optimizar los precios y predecir el comportamiento de compra con un mayor grado de precisión.
Desde la perspectiva de 7Puentes, un procesamiento inteligente de los datos mejora el proceso de toma de decisiones, al contar con información más precisa que acompañe este camino. Esta mejora, finalmente lo que hace es impulsar el crecimiento de los ingresos de una manera más eficiente.
