You are leaving our main website to go to our chinese website hosted in China. For legal reasons there will not be any links pointing back to the main website.

Go to chinese website
Logo - Keyrus
Logo - Keyrus
  • Playbook
  • Servicios
  • Insights
  • Partners
  • Carreras
  • Sobre nosotros
    Propósito
    Innovación & Tecnologías
    Compromiso de Keyrus
    Ética & Cumplimiento
    Inversores
    Equipo de líderes
    Marcas
    Localizaciones

Blog post

El as bajo la manga de los retailers de éxito

La industria minorista y de bienes de consumo procesados (CPG) se enfrenta a retos sin precedentes debido a la pandemia de COVID-19 y a la recesión económica mundial. Una de las herramientas más potentes que los retailers y proveedores pueden usar para mantener y aumentar su base de clientes – y sus ingresos – son los datos.

Los datos pueden ayudar a mejorar las experiencias de los clientes para atraer consumidores y recompensar su fidelidad, optimizar las cadenas de suministro para aumentar los beneficios y reducir los costes, y abrir nuevos modelos de ingresos. Sin embargo, los minoristas y los proveedores a menudo se enfrentan a obstáculos al sacar valor de sus datos, incluyendo la mala calidad de los datos, la latencia en el proceso de las data pipelines y el engorroso intercambio de los datos.

La plataforma de datos en la nube de Snowflake puede ayudar a las empresas a superar estos retos ofreciendo rendimiento, flexibilidad, velocidad y seguridad. A continuación, desvelaremos cómo las empresas pueden desbloquear el valor de los datos de retail con Snowflake.

Según un estudio reciente, una empresa mediana de la lista Fortune 1000 podría conseguir un aumento de sus ingresos de más de 2.000 millones de dólares al año si aumentase la usabilidad de sus datos en tan solo un 10%.

La Experiencia del Consumidor o Customer Experience

A medida que los consumidores se vuelven más exigentes, los retailers pueden utilizar los datos para entender y ofrecer lo que el mercado quiere. Los equipos de marketing y de productos pueden analizar los datos de comportamiento de los clientes procedentes de los flujos de ecommerce y de los puntos de venta (Points Of Sale o POS) para crear productos personalizados y mejorar las campañas de marketing.

Los account managers pueden aprovechar los datos y la información de fidelización para transformar las estrategias de engagement, creando así mejores programas para retener y recompensar a los clientes. Además, las plataformas sociales y digitales permiten la retroalimentación inmediata de los consumidores en masa para detectar y prever mejor la demanda.

Sin embargo, para obtener información rápida y procesable se necesita la capacidad de procesar grandes cantidades de datos de forma rápida y sencilla. Por ejemplo, la extracción, integración y análisis eficientes de los medios sociales y los datos meteorológicos pueden hacer que un minorista de comida aumente el suministro y el marketing de alimentos calientes en una zona afectada por una tormenta de invierno.

El tiempo que se tarda en obtener información es fundamental para ofrecer una mejor experiencia al cliente. Sin embargo, muchas empresas siguen confiando en sistemas legacy lentos que agravan los problemas creados por los silos de datos, ofrecen experiencias de usuario pobres e incoherentes y no se adaptan fácilmente a un mayor volumen de datos o a un mayor número de usuarios.

5 Formas de sacar partido a los datos de retail

1. Personaliza tus Mensajes

Los datos permiten a los profesionales de marketing ofrecer a los clientes experiencias personalizadas que impulsan una mayor conversión y fidelidad a la marca. En una encuesta de Harris de 2019, el 63% de los consumidores afirmó que espera que la personalización sea un estándar de servicio.

2. Personaliza tu Surtido

Los retailers que aprovechan sus datos para impulsar los surtidos de las tiendas verán mayores márgenes, menos rebajas, menos problemas de inventario, y una mayor satisfacción general de los clientes con sus tiendas.

3. Optimiza el Inventario

Los datos pueden proporcionar información que ayude a los minoristas a optimizar su cadena de suministro, pero muchos analistas de datos siguen utilizando Excel y analizando datos limitados y obsoletos para tomar decisiones clave.

4. Prueba y Aprende

La abundancia de datos disponibles, la mayor inversión en análisis y el crecimiento de la personalización han permitido a los retailers probar nuevos productos, ideas y surtidos con mayor profundidad y de forma más rutinaria que nunca.

5. Optimiza los Precios para Impulsar el Valor

Los minoristas y sus partners de CPG pueden impulsar una mayor rentabilidad mientras mantienen las ventas y ofrecen a sus consumidores el valor que buscan.

La Optimización de la Supply Chain Los clientes esperan que los productos y servicios estén disponibles bajo demanda, incluso en caso de fallo del proceso. Al mismo tiempo, el exceso de existencias significa tener productos sin venderlos, lo que supone una pérdida de ingresos. Lograr el equilibrio adecuado entre ambos requiere una gestión avanzada de la cadena de suministro. Los datos pueden crear una supply chain optimizada y resistente.

Los retailers y los proveedores pueden extraer datos de las transacciones, los intercambios de datos, las redes sociales y los dispositivos IoT para obtener información detallada que se usará en la planificación del inventario, la previsión de la demanda y la gestión de las interrupciones. Para obtener esta información es necesario que los minoristas y los proveedores intercambien datos como el historial de transacciones, el comportamiento de los consumidores y los niveles de inventario.

Pero para que sean valiosos, los datos deben poder compartirse, transmitirse de forma segura y estar disponibles en tiempo real. Los proveedores necesitan recibir la información de los retailers para trasladar el stock del almacén o aumentar el volumen de los pedidos según sea necesario. Los proveedores pueden utilizar los datos para elaborar análisis y crear mejores relaciones con los minoristas. Pero los dispares sistemas legacy dificultan la transferencia fácil y segura de los datos, lo que a menudo obliga a las empresas a recurrir a procesos lentos y poco seguros, como el FTP.

La Monetización de los Datos

Los grandes minoristas disponen de enormes cantidades de datos en bruto que pueden ser valiosos tanto interna como externamente. Esto incluye datos anónimos de clientes, datos de transacciones y datos de puntos de venta. Los equipos de análisis de proveedores pueden utilizar esa información para obtener una ventaja en la previsión de la demanda y la planificación de las promociones. Otras empresas no competitivas, como las de datos, pueden utilizarla para obtener información sobre el mercado. Incluso dentro de la organización, los datos pueden aprovecharse para aumentar la rentabilidad.

Según un estudio realizado por Grand View Research, se espera que el tamaño del mercado mundial de monetización de datos alcance los 7,34 BILLONES de dólares en 2027, registrando una tasa de crecimiento anual compuesta del 24,1% de 2020 a 2027.

Pero el proceso de monetización de los datos puede ser complicado. Hay cuestiones de privacidad, que siempre son prioritarias a la hora de compartir los datos de los clientes. Compartir información sensible puede arruinar la reputación de una marca y exponer a la empresa a demandas y multas reglamentarias.

Y el mayor obstáculo es la mala calidad de los datos, que puede afectar al valor de la información. Los datos entrantes pueden estar desordenados y plagados de incoherencias y valores perdidos. Puede que las empresas tengan que dedicar un preciado tiempo a la ingesta, limpieza y organización de los datos. Los sistemas legacy suelen ser incapaces de ayudar a las empresas a resolver este tipo de problemas.

Snowflake Hace Posible la Creación de Empresas Data Driven

Las características y capacidades de Snowflake permiten a las empresas minoristas generar más valor a partir de sus datos.

Permite a los Retailers Ofrecer Experiencias Omnicanal Sin Fisuras

Snowflake rompe los silos y mantiene los datos en un solo lugar, mejorando su integridad y calidad al tiempo que permite a las empresas obtener información detallada sobre las preferencias de los consumidores, mejorar sus operaciones comerciales y ofrecer a los clientes experiencias personalizadas.

Al procesar rápidamente la información procedente de fuentes dispares y ofrecer un rendimiento escalable, Snowflake acelera el tiempo de obtención de información, que es crucial para que las campañas de marketing y fidelización sean relevantes y tengan éxito.

Facilita la Optimización de la Supply Chain

Snowflake ayuda a realizar un intercambio seguro, fluido y gobernado de datos sensibles a escala para que los minoristas, proveedores, partners y terceros puedan colaborar e intercambiar datos. Las organizaciones pueden dar a los usuarios internos y externos acceso a conjuntos de datos actualizados y listos para ser consultados sin tener que mover, copiar o transferir esos datos. También pueden utilizar Snowflake Data Marketplace para combinar conjuntos de datos públicos con sus propios datos para obtener información más profunda y tomar mejores decisiones data-driven.

Ayuda a las Empresas a Monetizar sus Datos

Snowflake Data Marketplace permite a las empresas distribuir sus ofertas de datos de forma transparente y segura a través de múltiples regiones y proveedores cloud, mientras mantienen el control sobre los datos.

Al permitir que las empresas publiquen fácilmente sus conjuntos de datos, ofrezcan servicios de datos personalizados y creen nuevos productos de datos de formas que antes no eran posibles, Snowflake ofrece oportunidades para que las empresas creen nuevas fuentes de ingresos uniéndose a Snowflake Data Marketplace como proveedor de datos para comercializar sus propios activos de datos gobernados a miles de consumidores de datos de Snowflake.

Referencias: Todos los derechos reservados a Snowflake.

whatsapptwitter
linkedinfacebookworkplace
newsletter.svg

¡No te pierdas nuestros insights!

Mantente al día en las últimas noticias y eventos

Tu dirección de correo electrónico se utiliza para enviarte la newsletter de Keyrus y para fines de prospección comercial. Puedes utilizar el enlace de opt-out en nuestros correos electrónicos en cualquier momento. Más información sobre la gestión de sus datos y sus derechos.

Continuar leyendo

Blog post

5 razones por las que deberías utilizar la analítica predictiva en tu negocio

24 de enero de 2023

Tomar decisiones más acertadas y estratégicas, evitar riesgos (o minimizar su impacto), gestionar tus recursos de manera más eficiente, reducir costes o fidelizar mejor a tus clientes son algunas de las ventajas competitivas que puedes obtener gracias al uso de la analítica predictiva.

Blog post

Los 6 pasos imprescindibles que debes seguir para construir tu modelo predictivo

16 de enero de 2023

¿Cuáles son los pasos para crear un modelo predictivo? En este artículo, veremos cómo se requiere de una combinación perfecta de técnicas y un poco de intuición para implementarlos de manera exitosa.

Blog post

Cómo explicarle a tu abuela qué es la analítica predictiva en solo 2 minutos

5 de enero de 2023

¿Cómo explicar el funcionamiento de esta disciplina que trabaja con algoritmos que consiguen predecir el futuro a través de los datos? Aquí te lo contamos.

Opinión de experto

"Las empresas han encontrado en los datos a un grandísimo aliado"

29 de diciembre de 2022

Entrevista de la revista Woman a Kathy Contramaestre, Managing director de Keyrus.

Blog post

Keyrus Magazine 2022, el mejor contenido del año

22 de diciembre de 2022

Aquí llega un recopilatorio de nuestro mejor contenido y de las entrevistas a nuestros managing directors, el equipo de marketing, presales y delivery y secciones exclusivas con nuestros expertos en Retail, Seguros, Turismo, Energía y Manufacturing

Blog post

Científicos vs. Analistas de datos: ¿Quién es quién?

16 de noviembre de 2022

¿No se ocupan ambos de trabajar con ordenadores, números y algoritmos sin parar? Bueno, eso es un poco verdad. Pero la realidad es que ambos son dos perfiles muy distintos y en este artículo vamos a conocer sus diferencias.

Opinión de experto

Filtrado colaborativo y filtrado basado en contenido

16 de noviembre de 2022

Técnicas utilizadas en los modelos de filtrado colaborativo y basado en contenido.

Opinión de experto

Spotify y Netflix, los dioses de los modelos de recomendación

15 de noviembre de 2022

Los sistemas de recomendación han logrado cambiar la forma en la que consumimos nuevos contenidos y descubrimos productos nuevos.

Blog post

El as bajo la manga de los decision makers

14 de noviembre de 2022

El Data Science se convirtió en el as bajo la manga de los decision makers tras la pandemia y ahora son unos players destacados de la partida que cuentan con más recursos que antes para hacer frente a un mercado más digitalizado y más competitivo.

Blog post

El ciclo de vida de la inteligencia artificial: alcance, diseño de modelos y despliegue

14 de noviembre de 2022

Como todos, la tecnología y las máquinas también tienen un ciclo vital: nacen, se desarrollan y mueren. Vamos a ver cada una de las etapas de la inteligencia artificial y los factores clave a tener en cuenta a la hora de implementarlas dentro de las organizaciones.

Logo - Keyrus
Madrid

Calle las Norias 80, 1-H 28221, Majadahonda, Madrid

Teléfono:+34 91 636 98 54

Fax:+34 91 630 36 54

LinkedInInstagram
PlaybookServiciosInsightsPartnersCarrerasSobre nosotros
PropósitoInnovación & TecnologíasCompromiso de KeyrusÉtica & CumplimientoInversoresEquipo de líderesMarcasLocalizaciones
Aviso legal & Condiciones de uso
Política de privacidad
Protección de datos
Politica de Calidad