Analítica Avanzada: Retail


Es vital para las empresas de Retail cambiar la forma en la que utilizan los datos. Es una prioridad comenzar a generar conocimientos que les permitan entender el pasado y predecir comportamientos de los clientes.


Descripción


La expansión del comercio electrónico y el crecimiento en el uso de dispositivos móviles, requieren una nueva forma de pensar, analizar y generar insights. El uso de fuentes de datos tradicionales debe evolucionar y permitir a los comercios fortalecer la relación con sus clientes y comenzar a generar productos y servicios personalizados para cada uno de ellos.

Esto solo puede ser posible con un análisis total de la gran cantidad de datos que las marcas generan en todas sus fuentes disponibles online/offline.

La importancia de contar con todos los datos en un solo sitio permite que la información sea útil para toda la empresa y no solo para un área en específico, esto permite transformar el negocio en toda la cadena de valor cumpliendo con todas las demandas del cliente.

La solución inicia creando Data Lakes con las diversas fuentes de datos; utilizando tecnología con procesamiento distribuido para su manejo. Así, cuando se determina la problemática a resolver, se comienzan a identificar los datos que se requieren para desarrollar los modelos y poder tener el análisis y respuestas al problema.



Permite:


  • Redefinir estrategias
  • Mantener y atraer nuevos clientes
  • Desarrollar nuevos productos y/o servicios
  • Identificar demanda de productos
  • Optimizar la cadena de suministro

Retos


  • Disminuir el tiempo para el procesamiento de grandes cargas de datos
  • Reducir el volumen de devolución de productos
  • Poca o nula identificación de lo que los clientes compran
  • Desconocimiento del origen (digital o físico) de las compras
  • Detección reactiva de fraudes internos y externos
  • Generar información para el desarrollo de productos y servicios enfocados en el cliente


Beneficios


  • Mejor desempeño para el procesamiento de datos
  • Agilizar los tiempos en toda la cadena de valor
  • Identificar demanda de productos
  • Disminución de mermas y devoluciones de productos
  • Seguridad y calidad en la distribución de la información
  • Simplificar los procesos para el desarrollo de soluciones Big Data
  • Detección proactiva de nuevos patrones de comportamiento de consumidores
  • Identificación y optimización del “customer journey”
  • Crear estrategias omnicanal
  • Mejorar la experiencia del cliente
  • Personalización de productos acorde a las necesidades particulares del cliente

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