Opinión de experto

Casos de uso en Retail Analytics

Luisa Restrepo, Business & Retail Manager, hace un repaso por los casos de uso que están teniendo mayor impacto en nuestros clientes a nivel mundial. Hablaremos sobre casos de uso de tres grandes áreas como son Pricing y Ventas, Gestión de producto y Conocimiento del cliente.

Optimización del pricing

Empleamos técnicas de modelado predictivo para tener un mayor control sobre la estrategia de precios, monitorizar la competencia en tiempo real y pronosticar tendencias de precios y la demanda.

Forecast de ventas

Gracias a los modelos predictivos de regresión, optimizamos el forecast de ventas ayudando a planificar mucho mejor la reposición de las existencias por categorías y referencias, la adecuación de las necesidades de abastecimiento para tener el stock adecuado y aprovechar mejor los picos de ventas semanales o promocionales.

Gestión de inventario

La gestión del inventario es fundamental para asegurar el flujo de suministros de los productos, optimizar la gestión del almacén y mejorar la planificación de recursos.

El análisis del sell out nos permite conocer todos y cada uno de los detalles en lo referente al stock y ventas en tienda, el stock en tránsito, los bonos a proveedores, markup y markdown y nos permite la optimización del stock. Gracias al Data Analytics podemos controlar el desabastecimiento de un producto en comparación con otros, se puede calcular la dimensión del stock de seguridad, el volumen de las devoluciones o las rupturas de stock.

Optimización del surtido y el journey

Cuando hablamos del surtido, hablamos de analizar su rendimiento, la volatibilidad, la rotación o los productos sin venta con stock. Por otro lado, los diferentes productos y referencias se deben clasificar y colocar en las estanterías y góndolas en base a las preferencias de los consumidores, al beneficio que suponen y el volumen de ventas.

Predecir la cesta de la compra de los clientes ayuda, por un lado, a realizar recomendaciones de productos en los canales online en base a modelos predictivos de propensión a la compra y, por otro lado, a ubicar productos complementarios o susceptibles de ser comprados en lugares estratégicos de los puntos de venta. El diseño de la distribución, la optimización del customer journey y la ubicación de los productos en los puntos de venta es muy importante, no sólo para mejorar el ambiente y crear una atmósfera ligada a los valores de marca, sino también para maximizar las ventas y la fidelidad de los clientes.

Análisis de categorías

El análisis a nivel de categorías ayuda a los retailers a conocer las preferencias generales de los clientes, información que utilizan para diseñar estrategias promocionales acordes a sus hábitos que ayuden a impulsar el proceso de compra.

Segmentación y perfilado de clientes

Se identifican los clientes de mayor valor y fidelización hacia la marca junto con potenciales clientes de alto valor. A través de los datos obtenidos a través del CRM y sus datos transaccionales se pueden establecer patrones de comportamiento y crear perfiles consumo y de consumidor, en este caso, de alto valor.

Tras realizar una segmentación o clusterización de clientes los equipos de marketing tienen toda la información necesaria para diseñar estrategias de marketing hiper-personalizadas para sacar el máximo partido a estos clientes y por otro lado, poder identificar a tiempo los clientes que comiencen a mostrar signos de posible abandono o insatisfacción.

A través de modelos predictivos de tipo churn lograremos saber qué clientes tienen mayor probabilidad en abandonarnos y se podrá trazar una estrategia de retención específica para ese segmento.