Nuevas tecnologías para tu tienda

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¿Qué problemas tienen los retailers para usar Big Data e IA y cuál es la solución?

Los retailers son conscientes de que las nuevas tecnologías pueden aportar mucho a sus empresas.

Por ejemplo el Big Data y la Inteligencia Artificial puede ofrecer soluciones como:

  • Recomendadores de producto
  • Programas de fidelización inteligentes
  • Control de pedidos en real-time
  • Chatbots interactivos
  • Generación de ofertas personalizadas
  • Predicciones de ventas para reducir mermas y evitar roturas de stock
  • Analítica de inteligente de producto

El problema es que el flujo de datos de una tienda hay varias trabas que complican el proceso.

Veamos los tres principales:

  • Los datos no conectan entre sí

Probablemente este sea el mayor problema a la hora de sacar valor a la enorme cantidad de datos que produce una cadena de tiendas. Hasta ahora se usan diferentes soluciones que no están conectadas entre ellas y hablan lenguajes distintos. Así que tendremos soluciones para E-commerce, sistemas de ERP, bases de datos relacionales con información sobre históricos de datos y todo el flujo de información que genera el TPV. Esto es una cantidad enorme de datos que es complicada de unificar y relacionar con sistemas tradicionales.

 

  • Ingestión de datos rígida

Hasta hace poco, el movimiento de datos se hacía de forma muy rígida. Nos encontramos con que la ingesta de datos se hace mediante tablas fijas y una vez almacenadas tienen un difícil acceso. Esto complica las relaciones entre los datos de las diferentes fuentes. Además, ahora existen muchas posibilidades de extraer datos no estructurados de enorme valor de una tienda: video análisis del comportamiento de tus clientes, el impacto del social media, clickstream (recorrido que sigue un usuario durante su paso por las distintas páginas que visita)… Trabajar con bases de datos relacionales puede ser suficiente para obtener reports básicos tradicionales pero si queremos empoderar a nuestros equipos para que creen nuevas experiencias de trabajo deberemos usar todo el dato a nuestro alcance y eso solo es posible con tecnologías que permitan el uso de dato no relacional.

El uso de plataformas que soporten la ingesta de dato no estructurado permitirá hacer preguntas y obtener las respuestas que necesita hoy en día un negocio moderno.

 

  • Plataformas de visualización de datos desactualizadas

La mayoría de plataformas tradicionales están muy limitadas en el uso de las nuevas tecnologías. Hoy ya han aparecido nuevas formas de tratar los datos, por ejemplo la Inteligencia Artificial puede ofrecer muchísimo valor al retailer en automatización y criba de datos, la monitorización de datos en real-time permite reducir el tiempo de respuesta en la toma de decisiones, sacar conclusiones de analíticas de vídeo puede ser un factor diferencial o poder hacer las preguntas correctas y obtener una respuesta inmediata facilita mucho la gestión. Hasta hace poco todas estas tecnologías no habían estado al alcance del retailer.

¿Cuál es la solución a estos problemas?

BitPhy da una solución omnicanal a los retailers que quieran llevar sus negocios a otro nivel. De una forma sencilla integra todo el proceso de ingesta de datos de todo tipo de una tienda, con el uso de tecnologías Big Data los almacena en bases de datos escalables y con acceso real time, y los muestra de forma comprensible con una capa de Inteligencia Artificial que ofrece un salto de nivel en la toma de decisión de un negocio.

 

Para hablar de forma práctica vamos a detallar tres campos donde BitPhy ayudará al retailer a mejorar su competitividad:

  • Cliente
    • Valor de por vida del cliente (Customer lifetime value o CLV)
      • Historial de compras omnicanal
      • Segmentación de cliente
    • Ratio de conversión (Conversion ratio o CVR)
      • Puntuación por acción de marketing
      • Mapeado del recorrido del cliente
      • Predicción de pérdida de clientes (Churn prediction)
    • Propensión a la compra
      • Promociones a medida
      • Descuentos selectivos
      • Predicción de intención de compra
  • Operaciones e inventario
    • Inventario en tiempo real para toda la cadena de tiendas
    • Predicción de compra
    • Optimización de stock
    • Optimización de las operaciones de la cadena de suministro
    • Identificación de venta cruzada y venta adicional
  • Personal
    • Monitorización de rendimiento de los empleados
    • Gestión de ausencias y períodos vacacionales de forma proactiva
    • Optimización de horarios de apertura
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