Las tendencias analíticas que se deberían tener en cuenta en retail
SAS identifica cuatro tendencias principales en un mundo cada vez más competitivo y marcado por la omnicanalidad.
Empresas de todos los sectores se enfrentan a retos tecnológicos en un mundo cada vez más competitivo. Entre ellas las empresas de retail, que deben adaptarse a un escenario que se caracteriza por la omnicanalidad.
A la hora de analizar cómo pueden responder a las preferencias de los consumidores y mejorar la experiencia de compra, SAS identifica cuatro tendencias populares que tienen que ver con la analítica.
“El volumen y los clústeres climáticos son #oldschool”, comienza SAS, especialmente en un momento marcado por el auge del eCommerce. “Para comprender las preferencias de los clientes, es fundamental que las empresas conozcan qué productos compran las personas en cada canal (en línea y tienda), y cuáles de ellos tienen oportunidad en un mercado local”, dice esta compañía, que anima a usar técnicas de agrupación.
Mientras, “los análisis de atributos están de moda”. Esto es, los análisis de colores, tamaños y demás características que describen cómo es la mercancía. Aquí “el análisis de correlación puede usarse para comprender qué elementos de la mercancía están correlacionados, lo que puede ayudar a reducir el número de características a un tamaño manejable”, en vez de trabajar con todas ellas. Otra aplicación de la analítica tendría que ver con el descubrimiento estadístico de las propiedades más importantes desde el punto de vista del cliente. A partir de ahí la toma de decisiones para pedidos se simplificaría.
En tercer lugar, “la planificación estadística es un gran aliado”, según SAS, ya que “el uso de un pronóstico estadístico permite a los retails predecir la demanda futura”. Se podría calcular la relevancia de eventos y promociones y optimizar el inventario para mayor rentabilidad.
Por último, SAS habla de mantenerse “alejado del fracaso” acertando tanto con el surtido como con el inventario. Y también apunta al aprovechamiento de “técnicas de imputación, proceso de reemplazar los datos faltantes por valores. En retail, esta metodología sustituye las carencias de ventas debido a la falta de inventario, por lo que cada vez que un comercio vende crea lo que se conoce como falta de existencias”. Y sigue: “permitir que la analítica determine cuál es la demanda de tamaño real para un producto determinado hasta un nivel de ubicación, garantizará que el cliente encuentre la mercancía correcta”. Esto evitaría los descuentos.
