¿Por qué el Big Data ayuda al Retail?

Los datos masivos, comúnmente llamados Big Data, son un conjunto de datos que contienen una mayor variedad, que llegan en grandes volúmenes y a más velocidad. Debido a su tamaño y características no pueden ser tratados de manera convencional, pero su aprovechamiento supone un salto cualitativo para las empresas.

¿Cómo pueden estas “tres V” favorecer al sector Retail? O mejor dicho, ¿cómo el Retail puede aprovecharse de los datos masivos? Con soluciones tecnológicas que favorezcan el análisis y comprensión de estos datos, para traducirlos en un valor real. 

Utilizar Big Data de manera eficiente supone hacer uso de valiosos recursos con los que ya se cuenta, pero que suelen estar olvidados. Aunque parece simple, muchos negocios enfrentan dificultades a la hora de beneficiarse de sus datos.

¿Crees que no estás sacando provecho de toda la información con la que cuentas? Continúa leyendo para conocer los beneficios del Big Data aplicado al Retail, los tipos de datos más habituales, casos de éxito y qué herramienta utilizar para llevar tu negocio al siguiente nivel.

Beneficios de estructurar e interpretar los datos masivos

No es eficiente tener toneladas de datos si no se hace nada con ellos, pero estos tienen muchísimo potencial pues entre otras cosas permiten:

• Acceder a nuevas oportunidades de negocio
• Realizar previsiones más acertadas
• Gestionar campañas más eficaces
• Automatizar procesos
• Tener ventajas sobre competidores
• Obtener mayores ingresos
• Generar una mayor satisfacción de los clientes

Además, la inteligencia artificial aplicada al Big Data tiene el valor agregado de ofrecer flexibilidad. Es decir, la posibilidad de monitorizar y supervisar las campañas de forma continua, y por consiguiente, de optimizarlas según su rendimiento de manera casi inmediata.

¿De qué datos hacen uso los negocios?

Hay diferentes fuentes de datos masivos de los que se puede sacar provecho. Quienes ya utilizan el Big Data para optimizar su negocio parten de la información recolectada internamente y también suelen recibir data de proveedores externos.

Asimismo, es importante contar con datos históricos como también de datos en tiempo real. Esto, claro está, dependerá de las necesidades y capacidades de cada empresa. Algunos tipos de datos son:

• Datos de comportamiento digital
• Datos geográficos
• Datos biométricos, como características humanas físicas o conductuales,
• Datos transaccionales, como los obtenidos en los puntos de ventas, entre otros.

3 sectores que ya utilizan Big Data

Actualmente son muchas las industrias que utilizan el Big Data para aumentar sus beneficios mientras buscan ofrecer un mejor servicio o producto. Puede que no nos demos cuenta pero estamos en contacto con estas prácticas en nuestro día a día.

Entretenimiento

Uno de los motivos por los que la industria del entretenimiento utiliza el Big Data es para refinar el tipo de contenido que ofrece a cada uno de sus usuarios e incrementar las reproducciones. Por ejemplo, podemos observarlo cuando las plataformas de streaming nos recomiendan el nuevo álbum de nuestro grupo de música favorito, o series similares a las que ya vimos.

Salud

El sector de la salud gracias al Big Data puede maximizar su impacto en la sociedad; al acceder a evidencias médicas y análisis visuales de manera más rápida, o al identificar focos de propagación de enfermedades a tiempo, o curvas de progreso de los pacientes que le permiten una mayor planificación.

Financiero

Con el análisis y los algoritmos adecuados, los bancos o financieras, tienen la posibilidad de descubrir patrones y tendencias con mayor asertividad, reduciendo riesgos y aumentando márgenes.

¿Cómo puede el Retail utilizar Big Data? Ejemplos

Compañías líderes a nivel mundial demuestran que en tiempos de mucha competencia, crisis y/o nuevos hábitos de consumo, el Big Data significa un factor diferenciador clave. 

Sephora

La corporación de maquillaje, Sephora, ofrece a quienes buscan productos en sus tiendas de Estados Unidos ofertas, eventos y recomendaciones personalizadas en tiempo real.

Walmart

La cadena de supermercados se vale de la inteligencia artificial aplicada a los datos para rastrear su inventario, controlar sus transacciones, tener el stock ideal y mejorar la logística.

Pantene y The Weather Channel

Estas marcas usan el Big Data de manera colaborativa para maximizar sus efectos. Pantene y The Weather Channel han logrado una sinergia muy interesante. A raíz de las predicciones del canal del clima, diferentes tiendas minoristas promueven los productos para el cabello que están mejor indicados para cada estación del año o condiciones meteorológicas específicas.

Dificultades más comunes a la hora de incluir el Big Data en el plan de negocio

A esta altura estamos de acuerdo en que no usar datos masivos para potenciar nuestro negocio tiene el riesgo de dejarnos desactualizados y fuera de competencia. Este peligro sin duda es mayor que las dificultades que muchos negocios enfrentan al momento de introducir el Big Data en su estrategia.

Ya sea que la estés llevando a cabo actualmente o esté en tus planes inmediatos, está claro que ningún negocio quiere quedarse fuera de esta tendencia. Pero ¿cuáles son los desafíos que se pueden encontrar en el camino?

• Falta de personal cualificado
• Pocas tecnologías a la altura de los desafíos actuales
• Uso de herramientas inadecuadas
• Nula planificación de objetivos
• Análisis erróneos

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