3 estrategias de Analytics para competir en la industria retail

junio 7, 2018
Penta Analytics

Cada año disminuyen 4% las compras en tiendas físicas y aumentan 8% las compras en línea según American Retail Association. La alerta se despertó en la primera mitad de 2017, cuando más de 300 retailers se declararon en bancarrota en Estados Unidos, esto es 31% más que el año anterior. En este complejo contexto digital y omnicanal, mantenerse en el mercado se basa en contar con los datos correctos y conectarse con los shoppers en los momentos adecuados garantizando la interacción con los clientes al comprender lo que desean, cuándo lo desean y por qué lo desean.

Los retailers deben considerar los cambios y sus implicaciones a la hora de planificar y optimizar sus  estrategias de comercialización. De esta manera, Penta Analytics ha desarrollado un modelo de activación de decisiones tácticas desde un enfoque integral soportado en técnicas de Big Data y Machine Learning. Entre las soluciones para la industria retail en base al análisis de datos se encuentran: Shopper Analytics, Category Management y Salesforce Analytics que buscan aumentar el valor vía recomendaciones personalizadas mediante la integración de conocimiento – actual y futuro – desde el retail financiero y tiendas por departamento.

  1. Shopper Analytics, consiste en una solución en base al análisis descriptivo y predictivo para la gestión personalizada del ciclo de vida para la identificación y caracterización de perfiles a partir de datos del retail financiero y tienda. Asimismo se ha logrado desde su implementación en latinoamérica 9% más en venta incremental y la disminución del 15% en Chum.
  2. Category Management, es un motor de recomendaciones de acciones tácticas a nivel de surtido, precio y promoción en base al conocimiento de los shoppers, categorías (canastas de compra y atributos) y tiendas. Los resultados que se han obtenido en latinoamérica son satisfactorios y se ha logrado  un aumento del 11% en venta incremental.
  3. Gestión de vendedores, es un modelo de propensión de compra para la generación de recomendaciones a nivel de categoría y SKU (Stock-keeping unit). Estas soluciones de eficiencia operacional para la gestión de la fuerza de venta en tienda según perfiles de vendedores en base a características como dotación & scheduling y modelo de incentivos. A partir de su implementación se ha logrado 10% de contribución incremental.

En Retail la implementación de soluciones basadas en el análisis de datos y herramientas tecnológicas en el canal offline permite analizar factores estratégicos y pautas del consumidor, cuyos datos de conversión pueden asegurar el éxito o fracaso de ciertas estrategias. Se proyecta que alrededor del 45% de los retailers, entre el 2018 y el  2020, utilizarán como parte de su estrategia de gestión algún tipo de tecnología en base a la Inteligencia Artificial y Big Data.

Para conocer más sobre las soluciones que puedes obtener al aplicar analytics en la industria del retail contáctate con nosotros.

Fuentes:

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