Clientes y empleados son una fuente de información que la gran mayoría de las organizaciones no analizan al día de hoy con la profundidad y sistemática suficientes, sin pensar que de sus opiniones se puede extraer una gran cantidad de conocimiento que sin duda ayudarían a alcanzar sus objetivos. Debido a ello, el sector de Retail está empezando a avanzar en la explotación del Big Data y de este esfuerzo se verán recompensadas las empresas en un futuro inmediato, consiguiendo reforzar su posición en un sector que cada vez es más competitivo.
Ante esta situación, nace el reto para las compañías de Retail de consolidar toda la información interna y externa, estructurada y desestructurada (ej.: grabaciones, emails), y extraer valor de negocio de la misma con el fin de tener una visión integral de sus clientes y ser capaces de tomar decisiones estratégicas y tácticas que maximicen los resultados. Entre este tipo de decisiones se encuentran la personalización de ofertas ad-hoc para los clientes, el diseño de programas de fidelización o la confección de estrategias para aumentar la recurrencia de las compras y el importe medio por compra.
En este sentido, se trata de trasladar el concepto que ya se desarrolla en varios de los sectores más competitivos, como Banca y Telecomunicación, a la industria de Retail. Al combinar la explotación exhaustiva y sistemática del Big Data, incluyendo todas las fuentes de información, con un enfoque eminentemente de negocio, las empresas de Retail pueden generar impactos significativos en diversas áreas clave como, por ejemplo, en su relación con los clientes sabiendo sistemáticamente dónde están, qué quieren, cómo y cuándo desean ser contactados para que así de esta manera poder descubrir qué influye en su fidelidad y qué hace que acudan a sus instalaciones asiduamente.
Además, con la explotación del Big Data se pueden elaborar de forma regular estudios predictivos de la demanda con el fin de analizar tendencias temporales y de estacionalidad de la venta de productos por zona geográfica, lo que entre otros aspectos permitiría optimizar los sistemas logísticos y los costes de almacenaje. Aspectos que benefician también al cliente debido a que repercute en el ajuste del precio, en tiempo real, al aunarlo con el análisis de los precios de los competidores y los sentimientos de los clientes a los niveles de precios ofrecidos.
Otros beneficios que aporta el análisis de estos datos es el diseño eficaz de acciones de marketing, tales como la edición de catálogos, merchandising en punto de venta, diseño de lineales, entre otros, así como campañas promocionales o de publicidad que pudieran impulsar la venta cruzada vía la identificación de productos susceptibles de ser comprados conjuntamente por distintos segmentos de clientes.
Pero contar con toda esta masa de información presenta también importantes desafíos relacionados con el uso eficaz del Big Data en el sector de Retail. Entre ellos cabría destacar cuáles son los datos que se deben recolectar y cuáles se adecúan a las capacidades analíticas y de interés para la empresa. Y, ante todo, qué soluciones analíticas se deben usar, teniendo en cuenta que a medida que crece el volumen del Big Data disminuye el tiempo disponible para tomar decisiones y actuar con base a esta información. Es muy importante tener en cuenta que las soluciones analíticas permiten agregar y analizar datos, así como asignar información y decisiones de manera apropiada en todas las áreas de su empresa.
Además, será clave trasladar la inteligencia generada a todos los niveles. Así, los directores de los departamentos o unidades de negocio necesitan la información relevante que el Big Data puede proporcionar, pero este conocimiento también es interesante para los gerentes de primera línea de tiendas y el personal de centros de atención telefónica, entre otros. Poner a disposición la inteligencia generada de forma directa o a través de programas de formación continua, será clave para asegurar la efectividad de los esfuerzos realizados en este campo, del que se vaticina tendrá un amplio recorrido en los próximos años.