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¿El Big Data es esencial para aumentar la competitividad de un retailer?

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En 2016, los datos más utilizados para realizar realizar análisis de Big Data fueron videos, publicaciones en redes sociales, transacciones, entre otros, según Statista.

Sin duda, el avance de la tecnología en el sector retail está llevando a las tiendas minoristas a mejorar el conocimiento del consumidor a través de un análisis detallado de información. Las bases de datos convencionales se han transformando en plataformas que brindan a las empresas información variada, de gran volumen y a una gran velocidad de los cambios de consumo y preferencias del mercado.

Por ejemplo, la información obtenida de las búsquedas realizadas por los consumidores digitales en las tiendas en línea, a los retailers les ofrece datos que se convierten en indicadores para presentar ofertas más atractivas y así incentivar la adquisición de artículos en línea.

Por otro lado, el Big Data permite entender el comportamiento de los clientes en el punto de venta a través de datos como frecuencia de visita, ticket promedio de compra, entre otros, los cuales permiten diseñar estrategias más efectivas para satisfacer las demandas de los consumidores.

A propósito, Ryan Patrick Rhoades, director general de SKIDATA México nos dijo que el Big Data permite entender el comportamiento de los clientes.

“Los grandes datos no son nuevos para SKIDATA. Hemos ayudado a nuestros clientes durante cuarenta años a entender el comportamiento de sus propios clientes. Sabemos que la comprensión del comportamiento del consumidor y la aplicación de los datos de una manera significativa es esencial. Nuestras capacidades y análisis de datos son los facilitadores de los mayores ingresos que los clientes siempre ven cuando migran a soluciones SKIDATA. Big Data no es sólo un papel importante, es la clave para la comprensión”, apuntó.

Agregó que gracias al Big Data ofrecen a sus clientes la capacidad de analizar datos para mejorar sus propias instalaciones, la experiencia de estacionamiento, o la identificación de clientes VIP.

De acuerdo con datos de Statista, en 2016, los datos más utilizados para realizar realizar análisis de Big Data son videos, publicaciones en redes sociales, transacciones, entre otros.

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