Hace ya algunas décadas, muchas empresas comenzaron a aprender cómo utilizar “Big data”. Es decir, el inicio del procesamiento masivo de los datos que generan de sus clientes derivados de sus operaciones en el sector retail. Aunque esto ya lleva tiempo, continúan desarrollándose a gran velocidad múltiples herramientas para ordenar, homologar, hacer mucho más sencillo su análisis y facilitar una toma de decisiones en el sector, basadas en el sustento de la información. Esto es una aplicación del «Big data», solo que entonces no se llamaba así.
Para hacernos de una idea de los alcances que tiene el Big Data que, en este caso, es la capacidad de medir el comportamiento del shopper gracias a su relación con los retailers, solo es necesario comenzar por todo aquello que se puede descubrir de las personas, solamente con que comparta sus datos al usar una tarjeta de fidelización, pagando con tarjeta de crédito y navegando a través de una plataforma de e-commerce o un sitio web.
Ahora, es justo aclarar que, aunque algo sea medible, no significa que deba medirse. Esto es lo que hace que el desarrollo de herramientas de Big data que clasifican y clarifican toda esta información sean cada vez más indispensables, siendo que podemos sacar cientos de métricas con miles de millones de datos, pero no todas serán útiles al final, por lo que no nos proporcionarán valores útiles que nos permitan reconocer patrones de comportamiento en nuestros clientes.
Esto nos lleva a un concepto cada vez más presente en el ambiente del “Data analytics” y el “big Data”, que es “hiperpersonalización”, que nos lleva un paso más allá en todo este ecosistema de desarrollo de herramientas y es una de las consecuencias más claras e interesantes del análisis de datos. Solo necesitamos reflexionar acerca del caso de Amazon y cómo responde a nuestras compras de todo tipo de categorías de producto. Amazon analiza nuestra navegación y nuestras búsquedas cada vez que entramos en su website, utilizando diversos algoritmos que lo evalúan todo en segundos para generar recomendaciones de productos y promociones de manera “hiperpersonalizada”, siempre de acuerdo las necesidades del momento que manifestamos a través de nuestro comportamiento.
En este amplio ámbito del panorama del análisis de datos y el “Big data”, los jugadores del e-commerce llevan décadas de ventaja, aunque debemos tener moderación al respecto de este conocimiento, ya que “la pandemia” ha sido el fenómeno que ha “disparado” las compras en línea de manera masiva y, por lo tanto, los datos que han generado en ese periodo ya ahora son estadísticamente más representativos que lo que eran antes, en cuanto al comportamiento de los shoppers cuando compran en línea.
¿Qué podemos medir usando herramientas que aplican el Big Data?
Cada vez podemos medir más cosas acerca del comportamiento del shopper, algunos dirían que “absolutamente todo”. Cosas como cuánto tiempo pasa cada visitante en un website, en qué página/s, qué áreas de una página le han interesado más, desde que dispositivo y sistema operativo accede, qué días y en qué franja horaria, etcétera. Sin embargo, pese a estos los avances que se están dando a pasos agigantados, no debemos “echar campanas al vuelo” pensando que estamos ante “la piedra filosofal” del desarrollo en este sector. Como ya decíamos antes “Que algo sea medible no significa que deba medirse” y, salvo que un dato sea convertible en decisiones prácticas, no serán útiles.
A continuación, tenemos 5 casos de uso del Big Data que ya son una realidad y que tienen todo que ver con el comportamiento del shopper en línea:
Big data en la experiencia del cliente
Disponer de una visión clara acerca de la experiencia del cliente es mucho más posible hoy que nunca. El Big data permite recopilar datos del comportamiento del shopper en redes sociales, visitas a diversas páginas web, registros de llamadas y otras fuentes para mejorar la experiencia de interacción, así como maximizar el valor ofrecido. Como mencionábamos en el caso de Amazon, también es capaz de formular ofertas personalizadas, reducir las tasas de abandono de los clientes y gestionar las incidencias de manera proactiva.
Big data en el fraude y la conformidad en las transacciones electrónicas
En lo que a seguridad se refiere, hoy las plataformas digitales de e-commerce no se enfrentan a aislados “piratas informáticos”, sino a verdaderos y sofisticados equipos de expertos. Los contextos de seguridad y los requisitos de conformidad que se usan en las transacciones están en constante evolución, tal y como evolucionan los maleantes. El Big data le ayuda a identificar patrones en los datos que pueden ser indicativos de fraude, al tiempo que concentra grandes volúmenes de información para agilizar la generación de informes normativos.
Big data y el aprendizaje automático (Machine Learning)
El aprendizaje automático es un tema impactante en la actualidad. Los datos, y, específicamente Big data, es una de las razones de que así sea. En este momento tecnológico, en lugar de programarse, las máquinas ya están capacitadas para aprender, y lo están haciendo a una velocidad acelerada. Esto es posible gracias a la disponibilidad del Big data para facilitar la creación de modelos de “machine learning”, alimentándolos continuamente con una gran cantidad de información que les permite reconocer patrones para generar conocimiento y, en algún momento, acción.
Big data en la eficiencia operativa
Es posible que “la eficiencia operativa” no sea el aspecto más “sexy” de las aplicaciones del Big data, pero es un área en la que tiene un enorme impacto. Permite analizar y evaluar la producción, la opinión de los clientes, las devoluciones y otros muchos factores que permiten hacer una planeación de demanda más precisa y reducir la falta de stock, anticipando con ello la demanda futura. Por lo tanto, el Big data ya se utiliza también para mejorar la toma de decisiones en función de la demanda de mercado (de los shoppers) a cada momento.
Big data como estímulo a la innovación
Big data brinda soporte y argumentos para generar nuevos conceptos e innovaciones mediante el estudio de las interdependencias entre seres humanos, instituciones, entidades y procesos para, posteriormente, usar ese conocimiento para generar nuevas formas de usar dicha información. De esta manera, se crean nuevas perspectivas que ofrecen los datos para mejorar decisiones financieras y consideraciones de planificación en todos los ámbitos del negocio, comprendiendo las tendencias acerca de lo que desean los shoppers para diseñar nuevos productos y servicios, implementar nuevas estrategias de precios, etcétera.
Como podemos apreciar, el Big data ha llegado para quedarse. Ta vez algún día, en su evolución, cambie de nombre en base a sus alcances e influencia, pero lo que es claro hoy en día, es que la organización que no use herramientas que se apoyan en Big data, tendrá un camino muy difícil para sobrevivir, ya en el futuro cercano.
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