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Los clientes de hoy esperan que las marcas les proporcionen una experiencia de compra enormemente personalizada a través de varios puntos de contacto digitales: teléfonos inteligentes, plataformas de redes sociales, canales de consumo y en los espacios físicos.

Para lograr este nivel de personalización, los minoristas se están apoyando en los datos y aprovechando los análisis de marketing para comprender mejor a sus clientes, sus hábitos, comportamientos de compra y necesidades.

El principal problema de esto es que los pequeños comercios no pueden utilizar las formas tradicionales de procesamiento de datos para analizar y evaluar volúmenes tan masivos de datos. Necesitan incorporar tecnologías más avanzadas para obtener información precisa sobre sus procesos comerciales.

Las mejores decisiones comerciales solo son posibles cuando se analizan grandes cantidades de datos. Pero, ¿de dónde provienen estos datos y qué es exactamente este big data?

¿Qué es Big Data y cómo puede ayudar a los comercios físicos?

El Big Data se refiere a la obtención de conocimiento, tendencias y patrones a partir de cantidades masivas de conjuntos de datos estructurados y no estructurados, en términos de volumen, complejidad, integridad y variedad, generalmente generados por el ecosistema digital.

Dado que cada cliente interactúa con el negocio a través de varios puntos de contacto y canales, dejan una gran cantidad de información.

Los datos recopilados se extraen y analizan utilizando análisis de big data en tiempo real para obtener información procesable centrada en el cliente y el negocio significativo.

En definitiva, Big data significa el análisis masivo de datos dinámicos que son demasiado complejos para que los procesen las aplicaciones tradicionales.

¿Cómo los retailers están adoptando Big Data Analytics de manera efectiva para comprender mejor a sus clientes?

A medida que los consumidores adoptan diferentes tecnologías y realizan compras en múltiples canales, los datos se recopilan de varias fuentes.

Por ejemplo, los consumidores pueden comenzar su investigación de productos utilizando el sitio web de la empresa, comprar el producto utilizando una aplicación móvil y retirar el producto de su tienda física.

De esta forma, grandes cantidades de datos se dirigen constantemente a los comerciantes desde varias fuentes.

Los especialistas en marketing ahora pueden planificar la gestión, la distribución, el marketing, las ventas, el servicio y las devoluciones de mercancías e inventario utilizando análisis de big data. Además, mediante el uso de análisis de big data, los minoristas pueden crear experiencias de cliente personalizadas basadas en el historial de compras de los clientes, el comportamiento de compra y las tendencias del mercado.

El análisis de Big Data también ayuda a las empresas a realizar análisis predictivos y prescriptivos avanzados, lo que les permite administrar sus estrategias de inventario, comercialización y adquisición.

Ayuda en la toma de decisiones en Retail

Las tiendas físicas a menudo se enfrentan a preguntas comerciales apremiantes y estratégicas relacionadas con:

  • Ocupación en tiempo real: ¿Se ha superado algún umbral?
  • Comportamiento del cliente: ¿Cómo se comportan y cuál es su customer journey?
  • Atractivo de la tienda: ¿Cuál es el impacto de mis campañas de marketing?
  • Pronóstico: ¿Cuánto tráfico peatonal se espera que reciba mi tienda?
  • Optimización de ventas: ¿Cómo puedo dimensionar mi fuerza de ventas para optimizar las ventas?
  • Experiencia omnicanal: ¿Puedo conectarme digitalmente con mis visitantes sin conexión?

En definitiva, a través de los KPI e información sobre la ocupación en tiempo real, el tráfico peatonal o el comportamiento del cliente, obtenemos análisis valiosos con los abordar nuevos desafíos para aumentar las ventas en los espacios físicos.

A través de los datos capturamos el viaje y los comportamientos del cliente y ayudamos a los minoristas a comunicarse de manera personalizada y en tiempo real, mejorando enormemente la experiencia de compra.

¿Cómo el análisis de los datos en tiempo real está transformando el mercado minorista?

Los retailers siempre han recopilado datos de sus clientes para obtener información sobre su negocio y mercado y han utilizado este conocimiento para diseñar estrategias de marketing y ventas respaldadas por datos.

Sin embargo, los comercios físicos no tenían el tipo de datos que necesitaban ni las herramientas para analizar el flujo constante de datos.

Con el big data ganando mayor tracción en la última década, los minoristas tienen acceso a la información de los clientes que no conocían hasta ahora. Aunque hay muchos casos de uso de análisis de marketing de big data, algunas de las aplicaciones comunes serían:

  1. Recomendaciones personalizadas. La personalización del servicio y las recomendaciones personalizadas ayudan a los minoristas a destacarse de la competencia. Actualmente los minoristas pueden proporcionar comunicaciones y recomendaciones personalizadas utilizando información de compra histórica y comportamiento de compra.
  2. Experiencia del cliente mejorada. Las empresas siempre buscan estrategias que puedan mejorar las experiencias de los clientes. Mediante el uso de big data, los minoristas pueden anticipar las demandas futuras de los clientes y desarrollar estrategias para ofrecer experiencias fluidas.
  3. Conocimiento y previsión del comportamiento del cliente. Los modelos analíticos de datos ayudan a los minoristas a obtener información y prever el comportamiento de los clientes.
  4. Optimización de la gestión de precios. El análisis de datos puede ayudar a los minoristas a idear estrategias de precios óptimas. También permite a los minoristas establecer precios dinámicos basados ​​en datos en tiempo real adquiridos de los clientes.
  5. Fidelización de clientes mejorada. Una experiencia de compra personalizada puede mejorar la lealtad del cliente y el reconocimiento de la marca. También aumenta el compromiso y la identidad de la marca.
  6. Mejor retorno de la inversión. Los minoristas pueden utilizar análisis de mercado para identificar formas de mejorar su ROI.
  7. Pronóstico de demanda y tendencia. Con la predicción de tendencias de Big Data, los minoristas pueden garantizar la gestión de inventario, el almacenamiento de productos, la segmentación del mercado y la publicidad personalizada.
  8. Toma de decisiones estratégicas. Mediante la extracción de datos y el análisis de grandes conjuntos de datos, los minoristas pueden adoptar un enfoque basado en datos para la planificación estratégica para mejorar de manera efectiva sus resultados.
  9. Comprender el comportamiento de compra omnicanal. Los especialistas en marketing, en estos días, están recurriendo al análisis de marketing omnicanal para crear una experiencia de cliente perfecta en todos los canales, dispositivos conectados y plataformas. El análisis de big data está impulsando el cambio hacia una experiencia de cliente más optimizada.

El futuro de Big Data en el análisis del mercado minorista

El futuro de la venta minorista estará controlado por minoristas que estén dispuestos a emplear análisis y tecnologías avanzados para brindar una experiencia excepcional al cliente a través de varios canales.

La toma de decisiones informadas basadas en big data será fundamental para los minoristas.

La automatización crecerá constantemente para dar forma a la experiencia del cliente.

Los minoristas que potencien sus herramientas impulsadas por IA utilizando análisis de big data y modelos de aprendizaje automático podrán asegurar un futuro sólido en el comercio tradicional.

En pocas palabras, el Big data tiene el poder de alterar la forma en que los minoristas han llevado a cabo sus negocios y mejorar su eficiencia en todos los departamentos y puntos de contacto con el cliente.

Entre otros beneficios, las soluciones que aporta Ladorian al mercado pasan por proporcionar KPI útiles e información sobre la ocupación en tiempo real, el tráfico peatonal y el comportamiento del cliente, lo que potencia su toma de decisiones con análisis y lo ayuda a crear experiencias de cliente omnicanal e involucrar a tus clientes de forma efectiva con tu marca.

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