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10 estrategias de Big Data que favorecen a la industria del retail

Big Data retail
La evolución y cambios del sector retail es una cuestión necesaria, tanto en México como en el resto del mundo, y es que la digitalización, nuevas tecnologías, un mercado competitivo y la versatilidad del target y sus hábitos de consumo y modo de vida, han dado pie a que este sector económico siga innovando.

La evolución y cambios del sector retail es una cuestión necesaria, tanto en México como en el resto del mundo, y es que la digitalización, nuevas tecnologías, un mercado competitivo y la versatilidad del target y sus hábitos de consumo y modo de vida, han dado pie a que este sector económico siga innovando.

Ahora, con el uso de Internet y dispositivos móviles, así como las compras en PDV y tiendas online, son factores para que los grandes volúmenes de información aparezcan, y no necesariamente todos son datos importantes y que faciliten el desarrollo de estrategias de marketing, saber por cuánto tiempo debe estar una promoción, y que permitan conocer con más detalle al target.

Para optimizar la cantidad de información, analizarla y definir la que funciona y dónde se podría aplicar, el Big Data es una opción recomendable para hacerlo.

Datos de Statista indican que, en 2016, la industria de retail fue la sexta más interesada en invertir en el tema de Big Data para su operación, con un 5.3 por ciento, por debajo de la industria del entretenimiento y el cuidado de la salud.

Por tanto, para optimizar procesos de operación, dar un mejor servicio al cliente y diseñar estrategias mercadológicas más eficaces, a continuación te enlistamos 10 estrategias de Big Data para beneficiar un retailer.

Disposición de Producto

Contar con una buena planeación, en cuanto a la distribución de producto en PDV, permite no sólo tener una imagen de tienda organizada, sino también facilita la rotación de producto, así como el aumento en ventas, definir el tamaño ideal de cada departamento y la ubicación correcta dentro de la tienda.

Optimización de stock

Con ayuda del Big Data se puede llevar a cabo un análisis para clasificar productos y obtener datos en función de ellos, tales como volumen de ventas, y saber si son productos protagonistas o que el target compra regularmente, o si se trata de un artículo accesorio.

Previsión de ventas

Mediante el Big Data y aplicación de técnicas de estadística avanzada, los retailers son capaces de predecir la futura demanda de los productos y/ o servicios comercializados.

Gestión de inventario

Permite la optimización del stock en bodega, saber cuánto se tiene de cada producto, cuándo requiere ser sacado a exhibición y si se cuenta con las unidades necesarias, y también permite saber si existe desabasto.

Análisis de lealtad

Mantener la fidelidad del shopper, así como atraer a nuevos clientes es complejo hoy en día, por lo que el Big Data ayudará a identificar a clientes leales a una marca y productos, analizar sus transacciones, con qué frecuencia las hace, detección de patrones de comportamiento y así diseñar estrategias de retención, segmentación de clientes, entre otros.

 

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