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Cómo se resuelven los problemas de Big Data en el sector retail

  • primer libro Personal de T-ROC
  • calendario 20 de febrero de 2023
  • reloj 9 minutos de lectura

El sector minorista es una de las partes más grandes e importantes del mercado mundial y genera billones de dólares en ingresos cada año. En consecuencia, la industria minorista también se encuentra entre las primeras afectadas por las tecnologías comerciales innovadoras. En años recientes, análisis de datos grandes han revolucionado la forma en que operan los minoristas.

Al aprovechar el poder de la ciencia de datos, los minoristas pueden obtener información valiosa para optimizar la estrategia de precios, la gestión de la cadena de suministro, la segmentación de clientes y más. Pero a pesar de lo transformador que puede ser el análisis de big data, también presenta desafíos únicos.

Si te preguntas cómo se resuelven los problemas de big data en el sector retail, sigue leyendo.

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Problemas de Big Data en el Sector Retail

Big data es la recopilación e interpretación de grandes cantidades de datos complejos utilizando soluciones tecnológicas modernas. Big data no solo implica una cantidad masiva de información, sino también conjuntos de datos complicados y elaborados que no podrían analizarse fácilmente a través de análisis de marketing minorista tradicionales.

Los grandes datos pueden ser increíblemente útiles, pero existen algunas dificultades comunes que los minoristas pueden encontrar al usar estos grandes y complejos conjuntos de datos.

Precisión de los datos

La calidad y la precisión de los datos son de vital importancia para el éxito minorista. Los minoristas a menudo tienen problemas cuando se recopilan datos de mala calidad utilizando métodos incorrectos. Por ejemplo, una encuesta de clientes con menos de cien encuestados no proporcionará la validez estadística y los conocimientos profundos que los minoristas necesitan para tomar decisiones informadas sobre la satisfacción del cliente.

El mejor enfoque para recopilar datos precisos es invertir en una solución de software líder o asociarse con una empresa de análisis minorista de buena reputación. Al recopilar información de una variedad de fuentes de datos, como datos de CRM y logística de la cadena de suministro, los minoristas pueden evitar sacar conclusiones falsas de datos incorrectos.

Cumplimiento regulatorio

La privacidad del cliente es de suma importancia en el espacio minorista en línea. Puede ser particularmente desafiante cumplir con los estándares de privacidad en el mercado internacional, con regulaciones como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) que establece pautas para la protección y recopilación de datos de clientes en la Unión Europea.

Mantenerse actualizado con los últimos cambios en el cumplimiento normativo puede ser un problema para los minoristas cuando se trata de recopilar datos legalmente. Sin mencionar que también existe el desafío de almacenar adecuadamente los datos de los clientes para evitar que se compartan con otras partes.

Los minoristas pueden mantenerse al tanto de todos los requisitos de privacidad y cumplimiento con la ayuda de una sólida política empresarial y capacitación regular del personal con respecto a los datos de los clientes, entre otras soluciones.

Confianza del cliente

Algunos de los mas valiosos datos minoristas no necesariamente se puede cosechar mediante el análisis del historial de compras y la estrategia de precios solo. A menudo, los mejores datos deben ser divulgados por los propios clientes.

Por lo tanto, uno de los mayores desafíos que enfrentan los minoristas es generar suficiente confianza con los clientes existentes para que estén dispuestos a compartir su información y opiniones personales.

Hay algunas formas sencillas en que los minoristas pueden recopilar datos valiosos de los clientes, como ofrecer un descuento o un premio a cambio de completar una encuesta o compartir información de contacto. Pero en realidad, es un proceso a largo plazo que involucra una marca y publicidad enfocadas, así como una estrategia de recopilación de datos segura y directa.

Tecnología apropiada

El análisis de big data depende de tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y la automatización para brindar información precisa. El problema es que en el entorno tecnológico acelerado de hoy, las últimas tecnologías pueden volverse irrelevantes rápidamente.

Los minoristas deben mantenerse actualizados con las tecnologías de ciencia de datos más recientes para seguir siendo competitivos. Sin las soluciones tecnológicas adecuadas, las empresas del sector minorista pueden perder datos valiosos.

 

Cómo abordar el análisis de Big Data

Está claro que existen algunos desafíos en el uso de big data para negocios minoristas. Pero cada problema potencial que plantea el big data también tiene una solución. Hay varios pasos que los minoristas pueden tomar para asegurarse de que los análisis de big data se manejen correctamente.

  • Definir metas – Antes de que se recopile incluso el más mínimo fragmento de datos, los minoristas deben saber exactamente lo que quieren lograr con la obtención de esos datos. Tal vez ha habido una caída inexplicable en la satisfacción del cliente. Si es así, el objetivo sería comprender por qué los clientes no están contentos y qué puede hacer el minorista para mejorar el servicio al cliente.
  • Determinar métricas – Una vez que se han definido los objetivos, los minoristas deben determinar la forma correcta de medir los datos. Según el objetivo, los minoristas pueden buscar datos cuantitativos, como números de ventas, o datos cualitativos, como la satisfacción del cliente.
  • Recopilar datos – Los minoristas recopilan datos de fuentes tanto cuantitativas como cualitativas para obtener los conocimientos más profundos. El análisis de big data puede dar sentido a montañas de datos no estructurados de correos electrónicos, conversaciones de chat, reseñas de productos y más.
  • Analizar datos – Los datos estructurados se pueden analizar con herramientas de análisis de datos tradicionales como Excel, mientras que los datos no estructurados se pueden analizar mediante métodos como análisis de texto, análisis predictivo y análisis inferencial.
  • Interpretar resultados – Finalmente, los datos se pueden resumir utilizando herramientas de visualización para ayudar a los minoristas a detectar patrones y tendencias.

Dar sentido a los datos no estructurados para mejorar la gestión de la cadena de suministro

Podría decirse que la mayor ventaja de usar análisis de big data es la capacidad de crear conjuntos de datos significativos a partir de grandes cantidades de datos no estructurados. La organización de datos minoristas no estructurados no solo es útil para obtener información de los clientes, sino que también es una excelente manera para que los minoristas mejoren la gestión de la cadena de suministro.

El análisis de la cadena de suministro implica un amplio conjunto de datos agregados de múltiples fuentes, como adquisiciones, inventario, almacenamiento y cumplimiento. Pero la mayoría de esos datos no están estructurados y son difíciles de organizar. Con la solución de análisis de big data adecuada, los minoristas pueden mejorar la gestión de inventario y otros aspectos de su cadena de suministro al:

  • Pronosticar la demanda de productos y los retrasos en la cadena de suministro
  • Realización de mantenimiento predictivo
  • Uso de sensores de Internet de las cosas (IoT) para monitorear el flujo de trabajo del almacén
  • Seguimiento de envíos en tiempo real

Beneficios de Big Data Analytics en Retail

Más allá de la gestión de la cadena de suministro, el análisis de big data proporciona una multitud de beneficios para los minoristas, como:

  • Predecir los hábitos de compra de los clientes – El análisis de big data puede ayudar a descubrir las actitudes de los clientes y predecir qué productos es más probable que compren.
  • Personalización de los esfuerzos de marketing – Al analizar la demografía y el comportamiento de los clientes, los minoristas pueden segmentar a los clientes y adaptar las campañas de marketing para atraer sus gustos y preferencias de nicho.
  • Detección y prevención del fraude. – El análisis de transacciones, hábitos de navegación y otros tipos de datos históricos puede ayudar a revelar comportamientos sospechosos y evitar posibles fraudes.
  • Pronosticar con precisión – La demanda de productos minoristas puede cambiar en un instante. Los datos analíticos permiten obtener información del mercado minorista en tiempo real para que las ofertas de productos se puedan ajustar rápidamente.

Implementando el Gobierno de Datos

Muchos problemas de big data en el sector minorista se deben a la falta de gobernanza de datos. Al administrar de manera efectiva los datos minoristas para garantizar su precisión, consistencia y seguridad general de los datos, los minoristas pueden garantizar que se tomen las decisiones adecuadas y que los datos estén protegidos contra el acceso no autorizado.

Garantizar la precisión y consistencia de los datos

No todos los datos se crean de la misma manera; de hecho, algunos de ellos pueden ser bastante malos. Una política de gestión de la calidad de los datos reduce el riesgo de sacar conclusiones falsas a partir de datos erróneos al proporcionar a los minoristas una mayor coherencia y precisión. Al implementar una estrategia de gestión de calidad de datos, los minoristas pueden identificar errores, corregir discrepancias y asegurarse de que todos los datos estén actualizados.

Preguntas Frecuentes

¿Cómo pueden los grandes datos ayudar a los minoristas?

Los macrodatos pueden ayudar a los minoristas al proporcionar información profunda sobre las operaciones, lo que da como resultado experiencias de compra personalizadas para los clientes, pronósticos precisos de las últimas tendencias minoristas y mejoras en la gestión de la cadena de suministro, entre otros beneficios.

¿Cómo se pueden resolver los desafíos del big data?

La mayoría de los minoristas pueden resolver los desafíos de Big Data mediante el uso de datos precisos y tecnología de análisis de datos adecuada, junto con el cumplimiento normativo constante y los esfuerzos para mantener la confianza del cliente.

¿Cómo ha cambiado el big data en la industria minorista?

Big data ha cambiado la industria minorista al brindarles a los minoristas la capacidad de optimizar los precios, agilizar los envíos y aumentar la lealtad de los clientes sin depender de tecnologías de análisis de marketing obsoletas.

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