Retail Intelligence: ¿en qué nos puede ayudar?
A día de hoy, es esencial recabar y prestar especial atención a la información generada en los puntos de venta (productos, ventas y clientes).
¿Te gustaría conocer el comportamiento de tus consumidores y poder anticiparte a sus necesidades? ¿Identificar nuevas oportunidades de negocio? Esta semana en Diana os hablamos del Retail Intelligence.
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Retail Intelligence
Tanto la prensa especializada como la generalista coincide en que el sector del retail está lo suficientemente maduro. Y entiende que necesita datos, más que intuición, para poder tomar decisiones.
Desde hace algunos años, las grandes cadenas están invirtiendo esfuerzos en analizar datos que existen casi desde siempre en sus sistemas, y combinarlos con otros nuevos referentes a las características del consumidor y a su comportamiento.
Todo indica que este 2020 será el año en el que el sector estará fervorosamente reclamando análisis y más análisis, con estas motivaciones:
Explicar lo que ha ocurrido en el pasado
En la actualidad, la tecnología nos ayuda a consolidar un número ingente de datos; organizarlo, clasificarlo y fácilmente comparar ventas por año, categoría de producto, marca, etc.
Diagnosticar causas que expliquen lo que ha ocurrido en el pasado
Añadimos a esos datos que siempre han estado ahí, en el ERP de las centrales, otros datos más cualitativos, como: información geográfica, demográfica, económica o incluso sobre el clima.
Una lluvia torrencial podría explicar la bajada en ventas de un día concreto, con respecto a las ventas esperadas por histórico. Un descenso demográfico en la zona o un cambio en el perfil de los consumidores del barrio, puede ser la explicación de una diferencia en ventas, en una comparativa por años.
Descubrir tendencias
El manejo de grandes volúmenes de datos y determinadas herramientas o algoritmos descubrirán tendencias del consumidor que pueden pasar desapercibidas ante la atenta mirada del personal de tienda.
Podríamos ver roturas de stock inesperadas en determinado producto, sin tener explicación. Hacer un gran reaprovisionamiento sin explicación puede crear excedentes, y si no damos solución podemos incurrir en pérdida de ventas.
Herramientas de Data Mining podrían descubrir que la venta del producto por encima de la media se produce cuando llueve, cuando hay partido, cuando es festivo en la ciudad cercana o cuando se compra otro producto no relacionado. Cualquier explicación nos servirá para estar atentos y hacer un reaprovisionamiento adecuado.
Crear modelos predictivos
Gracias al gran volumen de datos que podemos manejar fácilmente, los modelos predictivos pueden indicarnos qué surtido de productos tener a la venta, como organizarlos en los estantes, cómo diferenciarnos de la competencia, cuánto tiempo tener activa una oferta, etc.
Si deseas conocer mejor a tus clientes y ser más eficiente en la toma de decisiones estratégicas, podemos ayudarte.
En Diana, agencia de Trade Marketing, ofrecemos servicios de Business Intelligence y Data Analysis.
Que el exceso de información no te abrume. En Diana analizaremos y transformaremos todos tus datos en conocimiento útil y valioso. ¿Hablamos?