Smartup: Agencia de Marketing Digital y Big Data
Big Data & Analytics Casos de Éxito Comercio Electrónico Inbound Marketing Influencers Listening
Marketing Digital Publicidad Online SEO Smartup
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El sector de retail, se ha vuelto un área de comercio ideal en el que implantar técnicas de analítica Big data centradas en la optimización y aumento de la rentabilidad de la logística y la venta de productos. Existen varias características específicas de éste sector como la generación, diariamente, de gran cantidad de datos transaccionales, a un nivel granular bajo y generalmente ligados a clientes específicos mediante tarjetas de fidelización o cuentas online; en consecuencia, se dispone de información de gran valor y con gran potencial para la obtención de beneficios para la empresa, alcanzables mediante su explotación a través de la analítica Big Data.
Son muy diversas las soluciones que pueden aportar los sectores punteros como el Big Data y la ciencia de datos o “data science” para optimizar diferentes áreas del sector del retail y ecommerce. Conviene subrayar que Smartup, como Agencia Big Data y Marketing Digital, posee una amplia experiencia y consolidación acompañando en proyectos de marketing y analítica de datos orientada al sector del retail y e-commerce con numerosos casos de éxito durante los últimos años a nivel internacional. A continuación, describiremos varias soluciones de Machine Learning y Data Science altamente eficaces y adaptadas a los objetivos del sector del retail:
El uso de series temporales, está muy extendido para el análisis y previsión a futuro de las tendencias temporales, basado en patrones estacionales y predictivos existentes en los datos. Por ejemplo, las series temporales se pueden utilizar para pronosticar la fluctuación temporal de las ventas y demanda de productos, como resultado, se mejoraría el ahorro y optimización en gastos de stock y transporte de productos a tiendas físicas, almacenes o centros logísticos de la empresa. Ejemplos de series temporales que se usan a diario, son las alturas de las mareas oceánicas, los recuentos de manchas solares y el valor de cierre diario de las acciones del IBEX-35.
En el siguiente ejemplo, podemos ver la visualización de la predicción del número de ventas mensuales de zapatillas de correr a un año vista. Se detecta una disminución de las estimaciones de ventas del producto para los meses de verano, por lo tanto, consecuentemente se podrían reducir la fabricación, los envíos o el número de stock para el producto analizado durante esos meses.
El uso de las reglas de asociación permite descubrir hechos que ocurren al mismo tiempo, es decir, permitiría detectar patrones de compra que se producen en la venta de los productos.
Pongamos por caso, mediante el uso de esta técnica se podría detectar que los clientes de una marca de ropa que compran pantalones, con gran frecuencia también adquieren zapatillas de un tipo determinado. En consecuencia, podrían establecerse políticas de marketing y ofertas específicas en base a esta tendencia detectada, aumentar, por lo tanto, las ventas de determinados productos.
Un ejemplo muy comentado del uso de reglas de asociación es el famoso caso de la asociación entre los pañales y la cerveza. En efecto, un estudio realizado en Wal-Mart detectó una correlación estadísticamente significativa entre la compra de pañales y cerveza, por parte de los hombres los viernes por la tarde. Aunque resultase paradójico, este fenómeno ocurría con mucha frecuencia ya que, debido al estigma social de beber en los bares hasta tarde, los hombres con bebés con necesidad de comprar pañales para sus hijos aprovechaban la compra de pañales para reponer las reservas de cerveza, de cara a consumirlas de forma privada en su casa durante el fin de semana (coincidiendo también con la ocurrencia espectáculos deportivos televisados). En consecuencia, desde Wal-Mart decidieron colocar las cervezas cerca de los pañales para inducir la compra combinada de estos productos, aumentando espectacularmente sus respectivas ventas.
También es posible realizar segmentaciones clustering de los clientes en función de sus diferentes características y patrones de compra de productos. Una segmentación clustering, nos permitiría detectar patrones de clientes tipo para, por un lado, analizar las características comunes de las diferentes tipologías de clientes y, por otro lado, establecer acciones de negocio personalizadas para cada segmento de cliente particular. La personalización de las acciones, nos permitirá aumentar la efectividad de los planes de negocio planteados y mejorar la experiencia y satisfacción de nuestros clientes. Asimismo, también sería posible realizar segmentaciones orientadas a otros agentes en particular, como por ejemplo proveedores, tiendas físicas, empleados, transportistas, etc.
Por otro lado, podrían implementarse segmentaciones RFM para categorizar a los clientes en función de las variables de temporalidad y volumen de su consumo, orientando las acciones de marketing diferenciadamente a cada segmento de cliente en particular.
Al mismo tiempo, también sería posible implementar un sistema de predicción del comportamiento del cliente, es decir, estimar cómo se comportarán los compradores en el futuro en función de los datos de comportamientos anteriores. Estos sistemas permitirían a los minoristas segmentar a los clientes y realizar acciones de marketing personalizadas que son más efectivas que los enfoques generales. Además, tomar acciones basadas en las necesidades previstas del cliente aumenta la lealtad y la retención a futuro.
El precio del producto es un indicador crítico en la rentabilidad que obtiene la empresa de retail. Por lo tanto, basado en la ciencia econométrica, un algoritmo de Machine Learning puede tener en cuenta variables clave en el precio de los productos para definir una estrategia de precios automática que optimice los precios dinámicamente en tiempo real. La aplicación de optimizadores de precios nos permitiría sacar el máximo beneficio de nuestros productos e igualmente, adaptarlos teniendo en cuenta los precios establecidos por la competencia.
Son muchas las empresas que utilizan optimizadores de sus precios basados en algoritmos de machine learning. Por un lado, tenemos el ejemplo paradigmático de Amazon, que realiza millones de cambios en los precios de sus productos al día, para adaptarse de forma precisa a los precios de sus competidores. Por otro lado también está AirBnb, que ofrece a sus anfitriones una herramienta dinámica que les recomienda el precio ideal para el alojamiento considerando varios parámetros como la ubicación, estacionalidad, el día de la semana o eventos especiales.
Por otra parte, muchas empresas de comercio electrónico y minoristas están aprovechando el poder de los datos y aumentando las ventas de productos mediante la implementación de sistemas de recomendación en sus sitios web. Basándonos en los gustos de los clientes y en los patrones de compra de productos en el pasado, se hace posible la implementación de recomendadores de productos personalizados adaptados de forma precisa a las características y personalidad de cada cliente. Existen gran cantidad de ejemplos de casos de uso famosos y de gran efectividad, en concreto, tenemos el recomendador de contenido de Netflix, el de productos de Amazon o el de canciones de Spotify.
Por lo general, las recomendaciones aceleran las búsquedas y facilitan el acceso de los usuarios al contenido que les interesa, y también los sorprenden con ofertas personalizadas que nunca hubieran buscado. Además, las empresas también pueden ganar y retener clientes enviando correos electrónicos con enlaces a nuevas ofertas que satisfacen los intereses de los destinatarios, o sugerencias de películas y programas de televisión que se adaptan a sus perfiles.
En definitiva, el uso estratégico de la ciencia de datos permitirá optimizar de forma excepcional la gestión de las ventas y la logística de una empresa del ámbito de retail, aumentando los beneficios, el ahorro y la experiencia de los clientes y, en consecuencia, mejorando enormemente la competitividad de la empresa que lo utilice.
Julen Montes
Data Scientist en Smartup
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