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¿Qué es un DataWareHouse?

Un Data Warehouse es un almacén electrónico donde, generalmente, una empresa u organización mantiene una gran cantidad de información. Los datos de un data warehouse deben almacenarse de forma segura, fiable, fácil de recuperar y fácil de administrar.

Es un repositorio unificado para todos los datos que recogen los diversos sistemas de una empresa. El repositorio puede ser físico o lógico y hace hincapié en la captura de datos de diversas fuentes, sobre todo, para fines analíticos y de acceso.

Estructuras de un Data Warehouse

La arquitectura de un data warehouse puede ser dividida en 3 estructuras simplificadas: básica, básica con un área de ensayo y básica con área de ensayo y data marts.

  • Con una estructura básica: Son sistemas operativos y archivos planos que proporcionan datos en bruto y que se almacenan junto con metadatos. Los usuarios finales pueden acceder a ellos para su análisis, generación de informes y minería.
  • Con una estructura básica con área de ensayo: El área de ensayo se puede colocar entre las fuentes de datos y el almacén, ésta proporciona un lugar donde los datos se pueden limpiar antes de entrar en el almacén. Es posible personalizar la arquitectura del almacén para diferentes grupos dentro de la organización.
  • Con una estructura básica con área de ensayo y data marts: Son sistemas diseñados para una línea de negocio en particular. Se pueden tener data marts separados para ventas, inventario y compras, por ejemplo, y los usuarios finales pueden acceder a datos de uno o de todos los data marts del departamento.

¿Cuál es la diferencia entre Data Lakes y Data Warehouse?

Los data lakes han surgido en el paisaje de Data Management en los últimos años, sin embargo, data lake no es necesariamente un reemplazo del data warehouse. Mas bien, complementan los esfuerzos existentes y dan soporte al descubrimiento de nuevas preguntas. Una vez que se descubren esas preguntas se optimizan las respuestas. Y optimizar puede significar moverse fuera del data lake para ir a un data warehouse.

Estas son algunas diferencias clave entre data lake y data warehouse:

  • Datos: Un data warehouse sólo almacena datos que han sido modelados o estructurados, mientras que un Data Lake no hace excepción de datos. Lo almacena todo, estructurado, semiestructurado y no estructurado.
  • Procesamiento: Antes de que una empresa pueda cargar datos en un data warehouse, primero debe darles forma y estructura. Con un data lake, sólo se cargan los datos sin procesar, tal y como están, y cuando esté listo para usar los datos, es cuando se le da forma y estructura.
  • Agilidad: Un data lake carece de la estructura de un data warehouse, lo que da a los desarrolladores y a los científicos de datos la capacidad de configurar y reconfigurar fácilmente y en tiempo real sus modelos, consultas y aplicaciones.
  • Seguridad: La tecnología del Data warehouse existe desde hace décadas, mientras que la tecnología del Data Lake es relativamente nueva. Por lo tanto, la capacidad de asegurar datos en un data warehouse es mucho más madura que asegurar datos en un data lake.

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¿Qué es el Madtech y cómo puede ayudar a optimizar las campañas de Marketing?

La suma de Marketing, publicidad y tecnología ha dado lugar a la nueva era del Madtech que estamos viviendo. En ella, la finalidad es aplicar tecnologías basadas en datos a las estrategias de marketing y ventas para alcanzar los objetivos comerciales.

El Madtech, junto a los conocimientos, experiencia y estrategias de los profesionales del marketing, optimiza los resultados de las campañas publicitarias. Además, con esta unión de elementos, las empresas ofrecen experiencias personalizadas y relevantes para cada uno de sus usuarios. Esta fusión nos ofrece una visión más completa del consumidor a lo largo de todos los canales. El dato es pieza central de esta visión conjunta.

El machine learning, la IA y los asistentes virtuales son tecnologías aplicables al marketing Madtech. Con el marketing basado en estas tecnologías, obtenemos información detallada sobre los patrones de compra de los consumidores. Estas herramientas nos permiten adelantarnos a las necesidades del consumidor y ofrecerle el producto o servicio que necesita incluso antes de que lo busque. O lo que es lo mismo, permiten entenderlo a él y su contexto y ofrecerle una experiencia lo más personalizada y relevante posibles.

Así, startups, pymes y grandes empresas pueden utilizar el Madtech para generar experiencias cada vez más personalizadas en tiempo real, a gran escala y de forma automática. Y para ello, los datos son clave. Según Statista, un 31% de las empresas afirman que la falta de datos en tiempo real sobre sus clientes es el mayor problema al que se enfrentan cuando intentan mejorar la experiencia de estos. Sin embargo, una buena noticia es que la pandemia ha digitalizado muchas experiencias de compra, lo que facilita obtener más información. Ahora, el reto es tratar esos datos.

Los datos tienden a estar dispersos en varios sistemas de información. Para poder relacionarlos, existen plataformas de datos como los Customer Data Platform o CDP que buscan unificar y actualizar el perfil del cliente basándose en sus interacciones en tiempo real, y a las que pueden acceder otros sistemas de Madtech. Tener la visión única es una pieza fundamental para personalizar la relación con él incluso antes de que se convierta en cliente.

Por otro lado, también hay que considerar que internet se aproxima a un futuro sin cookies de terceros para respetar la privacidad de los usuarios y reducir su huella digital. Por eso, las principales plataformas publicitarias de internet y especialistas en la materia, trabajan en soluciones basadas en el análisis y activación de los datos, para conectar con los consumidores y ofrecerles contenidos y publicidad verdaderamente interesantes. Los usuarios ya no reciben impactos ajenos a su interés y, de esta forma, es más fácil que entren en el embudo de ventas.

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Principios y beneficios del Gobierno de Datos

Un Gobierno de Datos contribuye a garantizar que los datos sean accesibles y gobernables, así como a asegurar que se encuentren protegidos. Además, permite a las compañías aprovechar mejor sus procesos de análisis, tanto para hacer más sencilla la toma de decisiones como para satisfacer las necesidades de los diferentes equipos de la organización en el terreno de los datos. 

Sin embargo, este concepto no solo engloba el control y la protección de la información, sino también la apertura de nuevos caminos y la generación de insights. En pleno 2021, un enfoque de gobierno optimizado es esencial para cualquier empresa, y trabajar con la tecnología y el proveedor de servicios adecuado es fundamental para obtener cantidades masivas de datos externos e internos, así como para maximizar el valor de los mismos, gestionar los riesgos que implican y reducir los costos de su gestión.

Actualmente, el modelo de Gobierno de Datos busca liberar el flujo de información en una compañía, impulsar las ventajas competitivas de cada equipo y potenciar la colaboración y un acceso democratizado a los datos. Lograr un Gobierno de Datos proactivo y efectivo permite generar valor a partir de la información, respetando los límites necesarios y asumiendo las responsabilidades referentes a la seguridad y la privacidad. También ayuda a aumentar la agilidad de un negocio, al mismo tiempo que se asegura que se siguen todas las normativas internas y externas.

Beneficios del Gobierno de Datos

  • Control sobre todos los puntos de contacto: Con el constante crecimiento en el numero de dispositivos inteligentes y aplicaciones disponibles, la cantidad de datos que se generan, almacenan y distribuyen no hace más que aumentar, esto conduce a Shopper Journeys cada vez más complejos.
    El Gobierno de Datos es clave para que los equipos aprendan más sobre los clientes, comprendan sus necesidades y dominen el modo en que pueden moldear las interacciones con ellos en todos los puntos de contacto. 
  • Herramientas de negocio específicas para cada equipo: La transformación de los datos en acciones reales a través del Gobierno de Datos requiere que los equipos tengan acceso a las herramientas idóneas y a las tecnologías que precisen para ello. Estas pueden incluir herramientas BI, herramientas de consulta e informes de negocio self-service, así como herramientas de analítica.
  • Seguro frente a las regulaciones en privacidad de datos: Hoy por hoy, las normas en materia de privacidad son un elemento crítico de cualquier programa de Gobierno de Datos. Un modelo centrado en la privacidad, posibilita a las empresas documentar las bases de su actuación y definir las políticas, roles y responsabilidades en el acceso, gestión, seguridad y uso de datos personales.
  • Reducción de riesgos en la filtración de información: Un Gobierno de Datos solido permite evitar riesgos de ciberseguridad ocasionados por políticas inconsistentes, ya que reconoce y documenta los riesgos potenciales de filtración de datos, además de hacer un seguimiento constante de los temas relacionados a la seguridad y crear una línea de defensa.

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Transformación de datos para un crecimiento continuo

En un contexto donde la complejidad de datos va aumentando, los formatos evolucionan y la personalización se ha convertido en la norma, es necesario optimizar el procesamiento y el uso de la información para poder elevar el rendimiento empresarial.

Las herramientas adecuadas pueden generar un proceso de transformación de datos, que permitan extraer información desde cualquier fuente y convertirlo a un formato utilizable. Para que una empresa se mantenga competitiva y en crecimiento, necesita eficientar todos sus datos disponibles para convertirlos en algo más simple e integrado.

Sin embargo, el número y el tamaño de las fuentes de datos se expanden a diario, lo que dificulta enormemente la gestión eficiente de la información. Es por eso, que el 94% de las organizaciones necesitan acceder a múltiples fuentes de datos para poder tomar decisiones y la mitad de ellas usan alrededor de 5 fuentes internas y 3 externas.  Un proceso de transformación de datos eficiente y automatizado, aporta a las empresas varios beneficios significativos:

  • Optimización de la toma de decisiones: Cuando se dejan atrás las principales limitaciones asociadas a los formatos y las fuentes de datos, el paso a la acción empieza a estar sustentado en decisiones bien informadas. El uso de plataformas de gestión de datos hace posible aumentar la velocidad y la precisión de la toma de decisiones, la visibilidad se amplía y la perspectiva se adapta rápidamente a las necesidades cambiantes del negocio.
  • Aumento de la eficiencia operativa: ¿Qué sucede cuando la automatización sustituye a los procesos manuales? Gracias a la inteligencia artificial, se multiplican las probabilidades de éxito del proceso de transformación de datos. Cuando se ahorran las laboriosas tareas manuales, no sólo se reduce el tiempo de desarrollo, sino que se disminuye la probabilidad de aparición de errores. El aumento de la eficiencia y la calidad de los procesos, se traducen en una mejor integración y la minimización de costes operativos.
  • Mejora el cumplimiento: Al plantear un proceso de transformación, no se debe olvidar la importancia de alinear las acciones de la empresa con la legislación vigente en materia de datos. En un momento en que la convivencia de entornos y la globalización son una realidad, contar con una herramienta capaz de garantizar el cumplimiento de las normas, leyes y estándares, es sinónimo de sumar una ventaja competitiva.

A medida que las empresas avanzan y se consolidan, van advirtiendo que las fuentes de procedencia de información son muchas y se multiplican. Por eso la implementación de una analítica apropiada no es una opción, es una necesidad crucial, ligada a los procesos comerciales y de operación. Los datos empresariales son una fuente de valor y la meta es una gestión de datos eficaz, todos los días y en cada paso.

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El modelo NBO como herramienta para potenciar la experiencia del cliente

Antes de la popularización y crecimiento del ecommerce, la relación entre clientes y marcas implicaba, además de un intercambio económico, una relación personal generada en el acto de consumo en la sucursal física. Ahora con la consolidación de las ventas digitales, el principal desafío para las marcas es trasladar esa conexión al entorno online, que ofrezca una experiencia de compra personalizada y congruente con lo que el cliente espera.

Gracias a la Inteligencia Artificial y el Machine Learning, este objetivo es cada vez más posible.  La recopilación, interpretación y activación de los datos del consumidor resulta esencial para los negocios, ya que ayuda a predecir y anticipar sus necesidades, así como a crear experiencias altamente personalizadas y segmentadas. Las empresas son muy conscientes del poder de la información; según el informe “State of Data Governance and Empowerment” publicado en mayo de este año, el 84% de las empresas están de acuerdo en que los datos representan la mejor oportunidad para desarrollar una ventaja competitiva.

Es por esto que fortalecer nuestra capacidad tecnológica y analítica es una de las mejores formas de aumentar la rentabilidad, obtener la lealtad de los clientes y mejorar las tasas de retención. Una de las principales áreas en la que las compañías están apostando es en el análisis predictivo y las recomendaciones de producto. El modelo NBO (Next Best Offer) se apoya en algoritmos de aprendizaje automático para ofrecer recomendaciones altamente personalizadas a los clientes, en el momento, con el precio y en el canal más conveniente para conseguir una conversión.

El algoritmo NBO es capaz de mapear los datos de los consumidores, provenientes de diferentes dispositivos y entornos, y establecer frecuencias, comportamientos o hábitos de consumo, al mismo tiempo que establece relaciones similares con otros clientes. De esta manera, al verificar la compra de productos comunes entre varios clientes, la herramienta recomienda artículos complementarios, consiguiendo así mayor eficacia en las campañas comerciales y de marketing.

Los modelos Next Best Offer trabajan atendiendo a dos enfoques principales:

  • Por un lado el filtrado colaborativo, que tiene como objetivo principal al cliente y que estudia los comportamientos de compra de estos estableciendo relaciones entre ellos según patrones similares.
  • Por otro lado, está el modelo basado en contenido, enfocado a los productos, busca entender cuáles son las combinaciones apropiadas entre artículos, permitiendo así la recomendación bajo el sistema “productos comprados juntos” o “productos relacionados” y aumentar tanto las ventas directas como las cruzadas.

Beneficios del Next Best Offer

  • Incremento del CTR: las compañías que han utilizado el NBO para impulsar sus campañas han conseguido una mejora de hasta el 4% en CTR, además de que se obtienen hasta el doble de ventas al recomendar productos relacionados casi al final del proceso de compra.
  • Disminución de la tasa de abandono: Gracias al algoritmo se puede analizar el perfil de consumo de los clientes, obteniendo datos relativos a la frecuencia de compra, las visualizaciones y los clics, para identificar patrones y revertir el posible abandono antes de que suceda.
  • Impulsar la fidelización: Al optimizar la comunicación entre el cliente y la marca, es posible fortalecer la relación y las estrategias de marketing para crear mensajes no intrusivos y si bastante certeros.

La Inteligencia Artificial permite interpretar los datos y guiar las estrategias de las empresas, pero también sugiere acciones inmediatas para aumentar las ventas y retener a los clientes. En un ecosistema empresarial cada vez más competitivo, las compañías que sean capaces de aplicar la IA de forma estratégica para impulsar el desarrollo de sus negocios, serán las que destaquen en el mercado.

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¿Por qué elegir los servicios en la nube para gestionar nuestros datos?

Hoy en día, cada vez más empresas están adoptando servicios de datos en la nube como parte de sus estrategias de analítica e inteligencia empresarial, debido a los beneficios que ofrecen. Los servicios en la nube brindan escalabilidad, flexibilidad y elasticidad a las organizaciones.

Estos servicios permiten a las empresas beneficiarse de una gestión de datos completa de extremo a extremo, con un enfoque uniforme y sin silos, todo a través de una plataforma. El hecho de no tener que almacenar información en los equipos físicos de la compañía, también ha permitido a las empresas abaratar costes considerables en tecnología ya que no tienen, por ejemplo, que adquirir licencias de software.

Características clave de los servicios en la nube

  • Es un servicio creado y accedido a través de una plataforma en la nube.
  • Permite a los usuarios de empresa alojar datos sin comprar hardware dedicado.
  • Puede ser gestionado por el usuario o ser ofrecido como un servicio y gestionado por un proveedor.
  • Puede dar soporte a las bases de datos SQL o NoSQL.
  • Se accede por medio de una interfaz web o una API proporcionada por el proveedor.

Beneficios de los servicios de datos en la nube

  • Fácil acceso: Las empresas pueden accesar a su información prácticamente desde cualquier lugar, utilizando una API o una interfaz web.
  • Escalabilidad: La información almacenada en la nube puede expandir sus capacidades de almacenamiento fácilmente para adaptarse a las necesidades cambiantes.
  • Seguro contra desastres y accidentes: En el caso de un desastre natural, algún fallo del equipo o un corte de energía, los datos se mantienen seguros gracias a las copias de seguridad en servidores remotos.

¿Qué consideraciones hay que tomar para contratar servicios en la nube?

1.- Que opciones hay de control: Los usuarios pueden elegir entre una gestión con una base de datos tradicional y una base de datos como servicio del proveedor.

2.- Tecnología de la base de datos: Existen algunas opciones que hay que tomar en cuenta; las bases de datos SQL son difíciles de escalar, pero son muy comunes, mientras que las bases de datos NoSQL escalan de una forma más fácil, pero no funcionan con algunas aplicaciones. Elegir entre alguna de ellas dependerá de las necesidades y alcances de la organización.

3.- Seguridad: La gran mayoría de los proveedores de bases de datos cifran los datos y ofrecen otras medidas de seguridad que garantizan la integridad de la información. Las compañías deben considerar que partner tiene lo mejor para ofrecer en este sentido.

4.- Mantenimiento: Cuando se comienza a utilizar servicios en la nube, es necesario que asegurarse de que el personal de TI puede mantener la infraestructura y el control requeridos para el funcionamiento óptimo.

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Claves para potenciar el Marketing con datos de origen

Las cookies de terceros se van alejando cada vez más de las estrategias de Marketing y con esto, también se comienza a explorar los beneficios que traen los datos propios o de origen. Con un enfoque orientado a la privacidad de los usuarios, el 1st Party Data se vuelve más importante ya que nos permitirá adaptarnos al nuevo paradigma comercial y publicitario.

A diferencia de los datos de terceros que suelen estar disponibles para múltiples empresas, los datos de origen son exclusivos para la compañía que los genera. Son datos que son obtenidos directamente de los clientes, con un consentimiento informado y apegado a las nuevas regulaciones en materia de privacidad, además, se recopilan a través de las interacciones en apps y sitios web propios, así como de los resultados de los esfuerzos de Marketing de la empresa, como las campañas de email o los programas de lealtad.

Cuando se usa correctamente, el 1st Party Data puede ayudar a las marcas a crear una relación directa con sus clientes, crear valor y optimizar el rendimiento de sus campañas publicitarias. Las empresas que usan datos de origen para realizar tareas clave de Marketing logran hasta un 29% más de ingresos y un 15% más de ahorro en sus costos. Aquí hay 5 recomendaciones clave para utilizar datos de origen y lograr una ventaja competitiva.

  • Adaptar la estrategia a los objetivos del cliente: Las marcas deben establecer objetivos claros acerca de la experiencia que tienen sus clientes y alinearlos a los objetivos comerciales. Crear un plan coordinado ayuda a diferenciar entre los datos que son necesarios y aquellos que no son esenciales.
  • Ofrecer valor a cambio de los datos: Las personas desean obtener más transparencia en cuanto a cómo se usan sus datos y quieren más control al respecto. Cuando las marcas demuestran que son responsables con el uso de datos y que los utilizan para brindar valor a través de ofertas y beneficios exclusivos, los clientes tienen una mayor predisposición para compartir su información. Es importante preguntarse ¿Los clientes comprenden fácilmente los beneficios de compartir sus datos con la empresa? Si la respuesta no es clara, es necesario reevaluar la forma en la que lo estamos comunicando.
  • Invertir en tecnología: Contar con los recursos óptimos también es fundamental para aprovechar al máximo los datos propios. Uno de los enfoques más eficientes es el hibrido, es aquel en el que una compañía desarrolla habilidades relacionadas con el análisis y procesamiento de la información a nivel interno tanto por parte del equipo humano como con las herramientas disponibles para llevar a cabo las tareas y, a su vez, trabaja con un socio de confianza para cubrir las brechas de experiencia.
  • Testear: Una vez que se haya determinado cuales son los datos más significativos y cual es la mejor manera de recopilarlos y enriquecerlos, es necesario centrarse en cómo se utilizaran para mejorar la experiencia de los clientes. Para optimizar este paso, puede ser de mucha ayuda un enfoque de prueba y aprendizaje para detectar el nivel de personalización que es necesario en cada segmento. Así se determina qué tipo de implementación se necesita para lograr los objetivos.
  • Usar KPI´s para evaluar los avances y mejorar la estrategia: La clave final para implementar una estrategia exitosa con 1st Party Data es la medición. Los datos propios brindan estadísticas valiosas que pueden ayudar a mejorar la experiencia del cliente y lograr mejores resultados comerciales, así como a redirigir las estrategias que no estén funcionando como se tenía planeado.

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3 aspectos fundamentales a tener en cuenta para priorizar la privacidad

A lo largo de los últimos años, los departamentos de Marketing se han visto más inmersos en el campo de acción de los datos. La información se usa cada vez más para detectar oportunidades comerciales y mejorar la experiencia general con los clientes. En este sentido, los directores de Marketing están buscando nuevas maneras de replantear la actual postura reaccionaria, a una que no solo se anticipe a las necesidades de los clientes, sino que también agregue valor al negocio.

Responder a un nuevo panorama regulatorio y a los hábitos cambiantes de los consumidores no es una tarea fácil. Por un lado, los consumidores buscan experiencias más personalizadas que satisfagan necesidades únicas, y por otro, están preocupados por su privacidad y quieren el control sobre la forma en la que se recopilan y utilizan sus datos.

Afrontar este desafío requiere de cambios estratégicos y premeditados en toda la organización. Aquí 3 áreas que se deben priorizar para brindar una experiencia personalizada al cliente preservando la privacidad.

  1. Comunicación directa desde la dirección: Dado que la nueva dinámica para la recopilación y tratamiento de datos afecta a todas las áreas de una empresa Data Driven, todos los equipos deben estar unidos en torno a una meta en común y en los pasos necesarios para llevarla a cabo. Este plan de transformación inicia desde la dirección y avanza hacía la implementación de estrategias que no solo prioricen la privacidad sino que generen un compromiso real con la protección de los datos del consumidor en todo momento. Cuando las necesidades y las expectativas de los clientes sobre la protección de sus datos definen las políticas de recolección de datos, el resultado es una relación de valor mucho más significativa y basada en la confianza. Una vez que la dirección tiene un plan de acción bien definido, puede comunicarlo al resto del equipo y lograr que estos trabajen de manera transversal hacia un objetivo común.
  2. Empoderar y experimentar: La privacidad debe convertirse en parte integral del ciclo de vida del producto y todos los miembros del equipo deben estar capacitados para resguardar la información. Para esto, es necesario desarrollar pautas que ayuden a los equipos a usar los datos de origen de forma responsable, desde la recopilación hasta la activación y el almacenamiento. Estas pautas también deben incluir a proveedores externos y socios. Defender la estrategia de privacidad es uno de los pilares fundamentales para asegurar a los clientes que sus datos están seguros con nosotros. También es importante experimentar sobre nuevos enfoques de privacidad para el uso de los datos. Esto garantizara desarrollar un ciclo de retroalimentación que involucre a las principales áreas de la empresa y que nos dé luz sobre la eficacia y el ROI de la estrategia, así como si vale la pena escalar el enfoque a toda la empresa.
  3. Alinear objetivos con socios y proveedores: Una empresa típica suele subcontratar muchas de sus soluciones y herramientas tecnológicas, esto lleva a que el riesgo de atentar contra la privacidad o de que las regulaciones sean violadas sea bastante alto. 76% de lideres empresariales en Europa, América y Asía, consideran que las regulaciones en materia de privacidad de datos están afectando sus decisiones de subcontratación. Por eso, hay que garantizar que todos los participes en la operación de la empresa, tanto internos como externos, sean conscientes de los requisitos de privacidad y que se vean reflejados en los contratos y procesos establecidos.

Con un aumento en la conciencia del consumidor y en medio de un marco regulatorio más exigente, las compañías que incorporen la privacidad y la ética a su estrategia de Data podrán construir relaciones más significativas, crear una presencia más sólida en el mercado y demostrar a los consumidores los beneficios de compartir sus datos sin necesidad de vulnerarlos.

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Big Data para estrategias eficientes en Retail

De acuerdo con Mckinsey Global Institute, las organizaciones Data Driven tienen 23% más probabilidades de conseguir clientes y 6% más de posibilidades de retenerlos. Además, Forbes Insights y EY mencionan que el 66% de las compañías que apuestan por Data Analytics en sus estrategias de negocios logran incrementar sus utilidades en al menos un 15%. Forrest Research por su parte, afirma que las empresas Data Driven crecen en promedio un 30% anual.

Estas cifras reivindican el valor de los datos y el poder que tienen para una correcta planeación estratégica. La industria del Retail no es la excepción; las compañías pertenecientes a esta vertical saben que la información de sus clientes puede ayudarlos a obtener mejores resultados comerciales y por eso han cambiado su planteamiento estratégico: ahora se interesan por gestionar y utilizar los datos para mejorar la experiencia de compra de los clientes.

Es fundamental contar con una buena solución de análisis que, mediante algoritmos especializados reciba datos de múltiples fuentes, los integre y a través de un proceso de análisis riguroso obtenga Insights que permitan mejorar las estrategias de Marketing y el rendimiento de las ventas.

Las mejores estrategias de Big Data en Retail

  • Planificación de la disposición de los productos: Gracias al uso eficiente de los datos, es posible aumentar el recorrido de cada cliente en el interior del establecimiento, mejorar el índice de conversión y satisfacción y maximizar los ingresos. Estas soluciones también ayudan a predecir que departamentos atraen mayor cantidad de tráfico, cuando es el mejor momento para inaugurar un departamento de temporada y cómo la colocación de diferentes categorías impacta en el flujo de los clientes.
  • Previsión de ventas: Una potente solución de analítica es capaz de predecir la demanda futura de los bienes comercializados. El resultado de la aplicación de técnicas de previsión es un aumento directo de la rentabilidad que tiene su origen en el incremento del volumen de ventas y el flujo de caja, por una parte; y la minimización de stocks y desechos, por otra.
  • Análisis de fidelidad: Esta es una de las estrategias clave de Big Data en el Retail. El motivo es el hecho de que la adquisición de nuevos clientes es mucho más complicada y costosa que la retención de los clientes existentes, por lo que son éstos últimos quienes deben constituir una prioridad para el negocio. Esta estrategia normalmente se articula mediante la identificación varios aspectos:
    • Análisis del CRM para identificación de clientes más fieles de una marca o un producto.
    • Análisis de las transacciones de los usuarios y alimentar el conocimiento sobre sus hábitos.
    • Detección de patrones de comportamiento
    • Segmentación de clientes
  • Análisis de precios: El objetivo del análisis de precios es la rentabilidad y la maximización de ingresos. Para ello, se emplean técnicas de modelado predictivo que determinan las variaciones de precios y su elasticidad, datos muy útiles para maximizar las ventas en función de la decisión del precio óptimo y los descuentos asociados a cada una de las marcas y productos.
  • Modelado del Mix Marketing: A través de los datos podemos optimizar la combinación de publicidad y tácticas de promoción, conocer el impacto de los diversos modos de comunicación en las ventas y alcanzar el punto optimo de inversión entre los distintos medios de comunicación.

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¿Cómo crear un compromiso continuo con el cliente?

Actualmente los consumidores comparten más datos que nunca con las empresas, más de 2.5 trillones de bytes de datos todos los días. La velocidad con la que se genera está nueva información crece exponencialmente, por eso, más del 80% de los datos disponibles se crearon tan solo en los últimos 2 años.

Todo lo que hacemos en Internet deja un rastro y estas asombrosas cantidades de información se deben a interacciones explicitas, como crear un perfil e ingresar datos personales, y también a interacciones implícitas, como abrir un correo electrónico o marcar una página web como favorita. Sabemos que las empresas aprovechan este mundo de información para conocer a sus consumidores y detectar oportunidades para el desarrollo de estrategias; sin embargo, actualmente repunta la preocupación de las personas por el tratamiento y privacidad de sus datos, lo que dificulta aún más tener en los inventarios datos de calidad.

Investigaciones recientes demuestran que los consumidores sienten que los datos personales que comparten se utilizan más para beneficio exclusivo de las empresas, que para ellos mismos. Esto representa el principal motivo de desconfianza por parte de los clientes. * Pero el lado positivo de estas mismas investigaciones, destaca que la mayoría de las personas estarían dispuestas a compartir más datos si se garantiza que estos se utilizarán para enriquecer sus experiencias con las marcas y proporcionar beneficios. *

La clave para lograr un compromiso real con los clientes y obtener su lealtad, son los datos conectados para brindar las experiencias que desean. Esta metodología en combinación con datos de calidad, puede ayudarnos a comprender mejor el quién, el qué, el dónde y el cuándo del marketing para que nuestros mensajes sean lo más efectivos posible.

La unificación de datos como medio para organizar la información y procesar las decisiones de marketing, consigue desbloquear todo el potencial de los datos y forma parte del elemento protagonista de las plataformas de análisis actuales. Ahora los conceptos de CDP/DMP abarcan muchas más áreas, gracias a que han sido enriquecidos con tecnologías de ciencias de datos, como la Inteligencia Artificial y el Machine Learning.

La tecnología desconectada, los datos desiguales y erróneos, así como los sistemas heredados que ya no compaginan con las necesidades actuales, son a menudo los grandes obstáculos para maximizar el uso correcto de los datos. Una plataforma potente de análisis, nos ayudara a transformar la información en experiencias personalizadas para nuestros clientes y crear un compromiso continuo de su parte.

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