10 formas en que los comerciantes pueden utilizar la analítica de datos

El análisis de datos es una herramienta cada vez más importante para los comerciantes de este sector, ya que les ayuda a comprender mejor a sus clientes y a aumentar la eficiencia y rentabilidad de sus tiendas.

En primer lugar, los análisis les proporcionan información valiosa sobre el comportamiento de los clientes. Al analizar los datos de los clientes, como el historial de compras, los datos demográficos y las actividades en las redes sociales, los supermercados pueden comprender mejor lo que les motiva. Utilizan este conocimiento para adaptar las estrategias de marketing e impulsar las ventas. Por ejemplo, una tienda de comestibles los utiliza para descubrir que sus clientes más fieles son personas mayores y, a continuación, crear una promoción especial destinada a este público y aumentar los ingresos.

También analizan los datos de ventas para identificar productos de lento movimiento y ajustar su inventario en consecuencia, lo que les ayuda a minimizar los costos y maximizar los beneficios. Este análisis de datos es especialmente importante para productos perecederos, como lácteos, huevos y carne. Los supermercados también utilizan análisis para evaluar los procesos de finalización de compra e identificar áreas de mejora. Por ejemplo, una tienda puede usarla para determinar el número ideal de carriles de pago o para identificar áreas donde los cajeros pueden necesitar entrenamiento adicional.

Por último, al analizar los datos de ventas en distintas tiendas, son capaces de identificar tendencias emergentes del sector y cambios en las preferencias de los clientes. Estos análisis pueden informar a los nuevos lanzamientos de productos y cambios en la combinación de productos.

¿Qué es la analítica de datos?

Es el proceso de analizar el historial de compras, las transacciones, los inventarios y otros tipos de datos en bruto -utilizando aplicaciones de software avanzadas- para tomar mejores decisiones de marketing, almacenamiento, comercialización, dotación de personal y otras.

Por ejemplo, el software de análisis puede utilizar algoritmos basados en el historial de compras de los registros de clientes para predecir los tipos de productos que un comprador en línea podría desear adquirir en relación con una búsqueda en línea que haya realizado. La analítica también puede profundizar en los registros de los centros de llamadas y alertar a los agentes del SAC sobre un problema con un producto concreto y ofrecerles una solución o alternativa para los clientes que llamen por este motivo, pasando de un sentimiento de frustración a uno de sorpresa. Los supermercados suelen utilizar programas de análisis combinados con datos históricos de ventas para tomar decisiones de compra más inteligentes para sus tiendas, lo que les ayuda a satisfacer la demanda de los clientes.

Conclusiones clave

• Los supermercados utilizan el análisis de datos para conocer mejor el comportamiento y las preferencias de los clientes, lo que les ayuda a optimizar los precios, mejorar la gestión del inventario, analizar la eficacia de sus programas de marketing y mejorar el servicio al cliente.
• Utilizan el análisis de datos para personalizar las recomendaciones de productos y ofrecer promociones más específicas que tengan más probabilidades de generar mayores ingresos.
• Los gerentes de tiendas de comestibles también confían en el análisis de datos para establecer mejores cadencias de compra con el fin de reducir el deterioro de los alimentos, mejorar los controles de temperatura en algunas partes de la tienda, identificar tendencias sospechosas que podrían indicar robos o actividades fraudulentas y reducir otros tipos de "fugas".
• El análisis de datos ayuda a los supermercados a distribuir mejor a sus cajeros en determinados momentos del día para minimizar los tiempos de caja.

Análisis de datos para agentes de supermercados

Este sector se está volviendo cada vez más complejo y competitivo. Los supermercados deben identificar rápidamente las nuevas tendencias de los consumidores, como la mayor concientización sobre las alergias alimentarias y las dietas, la demanda de productos ecológicos y cultivados de forma sostenible, todo ello en el contexto de la inflación de los precios, las continuas interrupciones del suministro, el cambio climático y los cambios en el comportamiento de los clientes tras la pandemia de COVID-19.

El software de análisis de datos les proporciona las herramientas que necesitan para seleccionar y correlacionar montones de datos empíricos con el fin de tomar mejores decisiones empresariales en el momento oportuno. La analítica cambia el papel de los datos, que pasan de ser una mera forma de explicar los resultados financieros de una tienda en una semana, un mes o un trimestre anteriores a ser una herramienta para predecir el futuro y prescribir acciones para maximizar las oportunidades. Por ejemplo, la analítica de datos puede ayudar a los supermercados a detectar cambios sutiles en las pautas de compra de los consumidores en lugares concretos -como un repentino aumento de la demanda de pizza de coliflor en tiendas cercanas a universidades- y sugerir que esas tiendas tengan más stock de esos productos que en otros lugares.

10 formas en que los comerciantes pueden utilizar la analítica de datos

Los comerciantes de este sector utilizan la analítica de datos de forma cíclica, recopilando datos de fuentes internas y externas sobre el estado de las mercancías a medida que llegan al inventario, los niveles de inventario a medida que las mercancías se venden o se devuelven a los proveedores, los tipos de consumidores que compran en sus tiendas y los precios que cobra la competencia. Los supermercados enriquecen continuamente estos datos y aplican análisis para perfeccionar sus ofertas promocionales y de marketing, los niveles de precios, los nuevos pedidos, las devoluciones, etc.

1. Gestionar inventario

La gestión del inventario es uno de los aspectos más difíciles del negocio de la alimentación debido al gran volumen de productos perecederos. La analítica de datos ayuda a los comerciantes a asegurarse de que tienen suficientes existencias de productos lácteos, carne, pescado y otros productos perecederos; también les ayuda a determinar cuándo sacar los productos de los estantes.

Reduce los costos de transporte determinando qué centros de distribución usar y las rutas de transporte más eficientes. Además, la analítica ayuda a gestionar sus inventarios de productos no alimenticios y a garantizar que los productos de temporada (como la decoración navideña) estén disponibles en el momento adecuado.

2. Detectar el fraude y el robo

Los supermercados utilizan análisis de datos para detectar fraudes y robos identificando patrones de compra anómalos de los clientes y haciendo un seguimiento de los niveles de inventario. Por ejemplo, los análisis basados en los datos de los puntos de venta los ayudan a identificar a los clientes que realizan compras inusualmente grandes o devoluciones frecuentes, lo que podría indicar que están intentando cometer un fraude en el reembolso. También pueden mostrar si un cajero está en complicidad con un amigo o pariente para cometer fraude mediante el descuento indebido de algunos productos (lo que se conoce como "engatusamiento"). También utilizan el análisis de datos para identificar las discrepancias entre sus niveles de inventario reales y el inventario registrado en el sistema de la tienda.

3. Mejorar el control del deterioro

Las herramientas de análisis de datos generan modelos predictivos que pueden ayudar a las tiendas de comestibles a anticipar cuándo es probable que se estropeen determinados alimentos, bebidas y otros artículos, lo que les permite tomar medidas para evitar o minimizar el deterioro. También analizan los datos para identificar las zonas en las que se produce el deterioro, como en tránsito, con una empresa de logística determinada o en una zona concreta de una tienda determinada, de modo que puedan mitigarlo. Además, la analítica ofrece información sobre los factores que contribuyen al deterioro, como la temperatura, la humedad y la luz, lo que obliga a cambiar la forma de almacenar y exponer los alimentos.

4. Gestionar pedidos digitales

La analítica de datos ayuda a los supermercados a gestionar el rendimiento de sus sistemas de pedidos digitales. Ese análisis incluye el seguimiento del número de pedidos procesados y la rapidez con que se completan los pedidos, así como las puntuaciones de satisfacción del cliente. Además, identificar patrones en el comportamiento de los pedidos en línea, lo que les permite ajustar sus procesos y ofertas de acuerdo a ellos.

5. Mejorar la productividad de los empleados

Los gerentes de tiendas de comestibles utilizan el análisis de datos para trazar las horas de mayor y menor afluencia, de modo que sepan cuándo cambiar a su personal de las funciones de menor afluencia, como reponer las estanterías y limpiar los pasillos, a las de mayor afluencia, como pasar por caja a los clientes.

También utilizan análisis para mejorar la gestión del inventario, identificando a nivel granular dónde y cuándo desplegar personal para reponer artículos específicos, algo especialmente importante en los supercentros y otros supermercados de gran tamaño.

6. Personalizar esfuerzos de marketing y promoción

Los supermercados utilizan programas de fidelización para recopilar datos sobre los clientes tanto en las tiendas físicas como a través de suscripciones en línea, y analizan esos datos para generar cupones personalizados y otras promociones. Estos programas de fidelización son extremadamente populares entre los clientes: solo el 11 % de los clientes encuestados dicen que estos programas rara vez o nunca los influyen. La analítica de datos también ayuda a los supermercados a correlacionar afinidades para promover entre sí bienes que a menudo se compran juntos, especialmente por personas de una misma región. Por ejemplo, pueden revelar que las personas que compran café de alta calidad también tienden a adquirir mantequilla orgánica, lo que impulsa a los supermercados a agrupar promociones de estos artículos de alto margen.

7. Ajustar operaciones

Al proporcionar información sobre qué productos se venden bien y cuáles no, el análisis de datos ayuda a los comerciantes a ajustar sus inventarios y precios, mejorando la eficiencia operativa general. También optimiza su plantilla (véase la sección anterior sobre productividad de los empleados) y la distribución de sus tiendas para aprovechar el espacio de la forma más eficiente. Por ejemplo, los informes generados por el software de análisis generan mapas de calor que muestren dónde están los clientes más tiempo. Los comercios pueden utilizar estos análisis para identificar oportunidades de ahorro de costos, como lugares para reducir el desperdicio y el consumo de energía.

8. Gestionar asignación de precios

La analítica de datos puede ayudar a los comercios a ajustar sus precios al proporcionar estadísticas sobre el comportamiento del consumidor, las tendencias de precios y los precios a la competencia directa. También ayuda a los supermercados a comprender el impacto de los descuentos y otras actividades promocionales en los beneficios.

9. Tener visibilidad completa de la cadena de suministro

Las tiendas ganan visibilidad en sus cadenas de suministro al proporcionar información sobre los niveles de inventario, las tendencias de la demanda y los cuellos de botella en las rutas de suministro. La analítica puede ayudar identificar oportunidades para reducir costos de la cadena de suministro y acelerar las entregas mediante la mejora de las rutas de transporte. Además, los comercios pueden analizar los datos para detectar el fraude en la cadena de suministro, como el incumplimiento de la procedencia del producto y otras normativas.

10. Mejorar la rentabilidad

Los productores utilizan el análisis de datos tanto en lo que respecta a ingresos como a costos para mejorar su rentabilidad. Al proporcionar información sobre el comportamiento y las preferencias de los clientes, los análisis ayudan a los comercios a desarrollar estrategias de marketing específicas para aumentar las ventas. También ayudan a los comercios a identificar sus categorías de productos más rentables, lo que determina posibles cambios en su combinación de productos. Desde el punto de vista de los costos, ayudan a los comercios a identificar oportunidades para mejorar la eficiencia de la cadena de suministro (consulta la sección 9) y a identificar proveedores de menor costo, así como reducir las salidas de energía, mano de obra, materiales y otras entradas.

Software de análisis de datos de supermercados

El software de análisis de datos para supermercados recopila, almacena y analiza datos del sector. Los comercios lo utilizan para mejorar su comprensión del comportamiento de los clientes, las tendencias de los productos y los patrones de compra. Las empresas también lo utilizan para analizar el historial de compras de los clientes a fin de identificar oportunidades de venta cruzada, y para analizar la demografía de los clientes y segmentar los mercados objetivo. Además, los minoristas utilizan software de análisis para realizar un seguimiento de las ventas de productos y determinar las necesidades de inventario. Otros usos incluyen el seguimiento del rendimiento de las ventas, el análisis de las estrategias de precios de la competencia y la evaluación de la eficacia promocional.

Los análisis de Oracle optimizan todo, desde la previsión hasta el reaprovisionamiento

El software de análisis de Oracle Retail ofrece estadísticas sobre el comportamiento del cliente, lo que ayuda a los comercios a tomar mejores decisiones sobre precios y comercialización. Ayuda a identificar tendencias y oportunidades de ventas, prever la demanda, segmentar clientes en diferentes grupos objetivo y optimizar los niveles de inventario. También proporciona visibilidad del rendimiento de las operaciones de la tienda, lo que ayuda a mejorar áreas como el servicio al cliente y los diseños de la tienda.

Los profesionales de marketing utilizan las aplicaciones de Oracle Cloud ERP para aprovechar las capacidades de análisis de Oracle que les ayudan a adaptar ofertas, precios y surtidos, retener a los clientes mediante un uso prudente de los programas de fidelización e incluso asignar el número adecuado de tiendas por región geográfica. Las aplicaciones también ayudan a determinar cómo los clientes toman decisiones de compra, a fin de hacer predicciones útiles y sugerencias prescriptivas.

Software de análisis de datos para supermercados

¿Cómo utilizan big data las tiendas de comestibles?

Las tiendas de comestibles planifican artículos en ubicaciones de varios niveles, identifican y abordan los problemas más importantes y simulan posibles respuestas para optimizar el servicio al cliente y el costo del inventario. Mediante la recopilación y el análisis de datos procedentes de diversas fuentes, como tarjetas de fidelización de clientes, encuestas, sitios web, sistemas de punto de venta (TPV) y videos de las tiendas, los supermercados obtienen información sobre el comportamiento de los clientes y sus pautas de compra. Esta información determinar qué productos vender, qué cantidad almacenar y cuál es la mejor forma de promocionarlos y exponerlos.

¿Qué métodos de recopilación de datos utilizan los supermercados?

Los supermercados utilizan una variedad de métodos y sistemas para recopilar datos, incluidas encuestas en línea y por correo electrónico, sistemas POS, programas de fidelización, cookies de sitios web, sistemas de video, análisis de redes sociales y proveedores de datos de terceros.

¿Cómo se utiliza la analítica de datos en el sector de retail?

Los comerciantes utilizan el análisis de datos para conocer mejor las preferencias de los clientes, optimizar sus precios y promociones, mejorar la gestión de inventarios, analizar la eficacia de los programas de marketing y la distribución de las tiendas y mejorar el servicio al cliente.

¿Cómo utilizan los almacenes de comestibles los datos de transacciones de los clientes?

Las tiendas de comestibles utilizan los datos de las transacciones de los clientes para optimizar sus promociones, identificar nuevas oportunidades de productos, desarrollar campañas de marketing específicas, ajustar sus precios y gestionar sus inventarios.