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.
Luisa Restrepo, Business & Retail Manager, nos habla sobre la anaítica predictiva en los supermercados.
Si bien es cierto que los retailers de alimentación no se han visto excesivamente afectados a causa de la pandemia (si no contamos con los problemas que han existido en la cadena de suministro a nivel mundial), los supermercados están afrontando diferentes retos de cara a maximizar la rentabilidad e incrementar sus márgenes.
La pieza clave de su estrategia gira en torno a las predicciones de la inteligencia artificial y la analítica de datos lo que les permite tomar decisiones basándose en información fiable y de calidad. Los datos que utilizan los supermercados provienen de fuentes propias como el CRM, ERP o POS. Para obtener una visión 360º del cliente, estos datos se combinan con fuentes externas como la geolocalización, redes sociales o su historial de navegación e incluso estudios de mercado realizados a pie de calle o en las propias superficies.
Todos estos datos permiten saber el total de ventas que genera un supermercado en un día; saber qué contiene la cesta de la compra de cada persona; a qué hora se compra; descubrir qué productos acompañan a los productos principales y hasta monitorizar las zonas calientes en tiempo real.
Anticiparse a los deseos de los consumidores
Los supermercados buscan anticiparse a los deseos del consumidor, a sus cambios de conductas y las variaciones propias del mercado. Hasta hace no mucho tiempo, esto se podía conseguir haciendo algo de trampa. Se trataba de generar tendencias y condicionar el consumo in situ de los clientes, a través de promociones, distribución del espacio y ubicación visual de los productos.
Con el uso de la analítica predictiva un supermercado puede simular un carrito de la compra siguiendo los patrones de consumo detectados en compras anteriores, integrando datos externos como la climatología, la previsión de la demanda, eligiendo las ofertas más adecuadas y proponiendo artículos que den respuesta a sus necesidades.
Los casos de uso más comunes que hemos visto en nuestros clientes a nivel mundial serían por ejemplo:
Adaptar los precios de forma dinámica, así como ofrecer promociones y ofertas personalizadas para incrementar el cross-selling.
Hacer benchmarking del lanzamiento, las promociones y los precios de la competencia
Predecir la respuesta de los consumidores ante el lanzamiento de nuevos productos y monitorizar las ventas en tiempo real.
Optimizar la gestión del inventario, surtidos y el stock de forma eficiente.
Prever cuándo habrá menos tráfico en los pasillos, que ayuda a programar los planes de reposición, realizar descansos de forma segura y completar las tareas esenciales de limpieza profunda. El aumento de la demanda de servicios click-and-collect para productos de alimentación también ha ejercido presión sobre la programación del personal y la planificación del espacio.
Fabricar y comercializar productos según las necesidades de los clientes, las predicciones y las tendencias detectadas.
Incrementar el retorno de inversión de las campañas de marketing.
Mejorar la localización de los puntos de venta y la disposición del surtido en las diferentes secciones de los establecimientos para mejorar la experiencia de compra. La ejecución de diferentes iniciativas de Gobierno del Dato y la aplicación de diferentes modelos predictivos está logrando ayudar a los supermercados a alcanzar sus objetivos de margen, beneficios y rentabilidad.
¡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
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
¿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
¿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"
Entrevista de la revista Woman a Kathy Contramaestre, Managing director de Keyrus.
Blog post
Keyrus Magazine 2022, el mejor contenido del año
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?
¿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
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
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
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
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.