Análisis de precios
Se hace con el propósito de hacer más rentable el producto y maximizar ingresos, por lo que serán necesarios modelos predictivos que determinen variaciones en los precios, lo que dará pauta para establecer promociones y descuentos que no afecten los ingresos, tanto de retailers como de fabricantes.
Diseño de Marketing Mix
El Big Data también facilita el diseño del marketing mix en PDV, optimizando la combinación de publicidad y estrategias de promoción para incrementar los ingresos, conocer el impacto en ventas de los diversos modos de comunicación, entre otros elementos de marketing medibles.
Monitoreo de compra
Como no todos los shoppers compran igual, el Big Data puede decirnos qué compra cada cliente, caca cuánto tiempo y así descubrir hábitos de compra que a los retailers les dé información para recomendar productos, saber en qué lugar del anaquel colocar ciertas marcas y productos, y cómo se debe presentar el surtido, lo que tendrá un efecto positivo en las ventas de la tienda.
Reporte de categorías
A través del Big Data también es posible conocer qué categorías, marcas y productos se venden más, analizar patrones de compra y predecir tendencias de consumo, y determinar si un producto o marca tiene el potencial para tener más stock en tienda.
Segmentación del shopper
Además de los datos demográficos, historial de transacciones y hábitos de compra, segmentar con ayuda del Big Data permite tener un conocimiento más amplio del target, y al mismo tiempo conocer detalles de cada cliente.
Tener un cúmulo de datos no tendrá ningún resultado o efecto en un retailer. Llevar a cabo un análisis y saber qué tipo de información sirve y dónde puede aplicarse, es una de las grandes ventajas que el Big Data tiene para los minoristas.
