¿Qué es la analítica de retail? La guía definitiva

Los comerciantes solían confiar sobre todo en sus instintos y corazonadas, perfeccionadas a lo largo de años de experiencia, para tomar decisiones sobre qué artículos vender, qué lugares atraerán probablemente la mayor demanda, cuánto inventario tener y cuándo ajustar los precios. Y aunque a menudo los comerciantes están orgullosos de su instinto, sus perspectivas ya no son suficientes, especialmente en un sector con márgenes de beneficio estrechos. Los consumidores son demasiado frágiles y las condiciones del mercado son demasiado numerosas para que los comerciantes representen con precisión todas esas variables. El software de análisis de datos puede ayudar a que la toma de decisiones sea más precisa y rentable para los comerciantes, aumentando y, en algunos casos, corrigiendo esas perspectivas bien fundadas.

¿Qué es la analítica de retail?

La analítica de retail implica el uso de software para recopilar y analizar datos de puntos de venta físicos, en línea y de catálogo para proporcionar a los comerciantes estadísticas sobre el comportamiento del cliente y las tendencias de compra. También se puede utilizar para informar y mejorar las decisiones sobre precios, inventario, marketing, comercialización y operaciones de tienda mediante la aplicación de algoritmos predictivos con datos de orígenes internos (como historiales de compra del cliente) y repositorios externos (como previsiones meteorológicas). Además, la analítica de retail puede medir la fidelidad del cliente, identificar patrones de compra, predecir la demanda y optimizar los diseños de las tiendas para que, por ejemplo, los comerciantes puedan exhibir artículos que a menudo se compran juntos u ofrecer descuentos personalizados a compradores frecuentes que darán como resultado un mayor promedio de compras y visitas más frecuentes.

Conclusiones clave

• La analítica de retail utiliza datos empíricos y ciencia para tomar decisiones en lo que tradicionalmente ha sido un campo dirigido por la intuición.
• La analítica ayuda a establecer niveles de inventario, asignar personal, fijar precios en niveles que atraigan a los compradores, al tiempo que proporciona a la empresa márgenes de beneficio suficientes y captura la cuota de mercado.
• Este tipo de analítica utiliza una gran cantidad de orígenes de datos, como sistemas de punto de venta (PDV), fuentes de video en la tienda y sistemas que realizan un seguimiento de los historiales de servicios y compras de clientes individuales.
• Las herramientas de analítica de retail a veces utilizan la IA y el aprendizaje automático para ayudar a predecir tendencias, sugerir ofertas y proporcionar la base para las decisiones de asignación de precios y inventario. Las potentes visualizaciones hacen que estas herramientas sean más fáciles de usar que las hojas de cálculo u otros informes de inteligencia empresarial en texto plano.

Analítica de retail en detalle

La analítica de retail es la ciencia de la recopilación, el análisis y la generación de informes sobre datos relacionados con las operaciones de un comerciante de retail. Complementa el arte del comercio minorista.

Puede aplicarse para analizar el comportamiento de los clientes, realizar un seguimiento de los niveles de inventario, medir la eficacia de las campañas de marketing y mucho más. Por ejemplo, al analizar datos de una variedad de orígenes, como historiales de compra de clientes, registros del centro de llamadas y sistemas de PDV, los comerciantes de retail pueden obtener información valiosa sobre los hábitos y preferencias de sus clientes para que puedan ajustar sus ofertas de productos, precios, políticas de devolución e incluso sus diseños de tiendas físicas y en línea según corresponda. La analítica también ayuda a tomar mejores decisiones sobre qué promociones ejecutar y en qué estrategias de marketing centrarse, así como cuándo contratar personal. En última instancia, ayuda a aumentar las ventas, reducir los costos y mejorar la satisfacción y la fidelidad de los clientes.

¿Por qué es tan importante la analítica de retail?

En pocas palabras, eliminan las conjeturas de muchos tipos de decisiones. Los empleados con experiencia suelen ser una fuente de sabiduría, pero a medida que la generación de baby boomer se queda sin el personal, aquellos con menos experiencia tendrán menos conocimientos para compartir. E incluso los comerciantes de retail más experimentados y expertos deben pasar por una gran cantidad de puntos de datos internos y externos sobre factores que incluyen huelgas laborales, tendencias de mercaderías y previsiones meteorológicas. La analítica los ayuda a sintetizar estos datos y a tomar medidas para anticipar futuros eventos.

El comercio de retail es un negocio altamente competitivo, complicado por la relativa novedad del comercio en línea, y los márgenes de beneficio minorista siempre han sido reducidos, dejando poco margen de error. Incluso los pequeños ajustes en la selección de productos y la gestión del inventario pueden reducir en gran medida las existencias o, en el otro extremo del mismo espectro, la necesidad de descuentos bruscos. Esos ajustes, a su vez, pueden tener un enorme impacto en el resultado final. Por ejemplo, los comerciantes de retail de moda pueden utilizar el análisis de datos para decidir qué estilos y tamaños ordenar en diferentes ubicaciones y en qué cantidades, en función de las tendencias y la compra en cada ubicación.

Ventajas de la analítica de retail

Se trata de un conjunto de herramientas que los comerciantes utilizan para ayudarles a aumentar los ingresos, reducir los gastos generales y los costos de mano de obra, y mejorar sus márgenes. Algunas de las formas en que esta analítica pueden lograr estos objetivos son:

Tipos de analítica de datos de retail

Existen cuatro tipos principales de analítica de datos de retail: análisis descriptivo que reflejan y explican el rendimiento pasado; análisis de diagnóstico para determinar la causa raíz de un problema determinado; análisis predictivo para prever resultados futuros; y análisis prescriptivos para recomendar los siguientes pasos. A continuación se detallan cada uno de los cuatro enfoques.

Análisis descriptivo

El análisis descriptivo es la base para tipos de análisis más sofisticados, incluidos los que siguen en esta lista. Aborda cuestiones fundamentales sobre cuántos, cuándo, dónde y qué: las cosas de los paneles de control y las herramientas de inteligencia empresarial básicos que proporcionan informes semanales sobre los niveles de ventas e inventario.

Analítica de diagnóstico

Los análisis de diagnóstico ayudan a las organizaciones de retail a identificar y analizar problemas que pueden estar dificultando su rendimiento. Al combinar datos de múltiples fuentes, como comentarios de clientes, rendimiento financiero y métricas operativas, los comerciantes obtienen un conocimiento más completo de las causas raíz de los problemas a los que se enfrentan.

Análisis predictivo

El análisis predictivo ayuda a anticipar eventos futuros en función de distintas variables, como el clima, las tendencias económicas, las interrupciones de la cadena de suministro y las nuevas presiones competitivas. Esto a menudo puede tomar la forma de un análisis de posibilidades, que, por ejemplo, permitiría a un vendedor ver qué sucedería si ofreciera un descuento del 10% frente al 15% o estimar cuándo se agotaría el stock en función de un conjunto de posibles acciones.

Análisis prescriptivo

El análisis prescriptivo es donde la IA y los big data se combinan para tomar esos resultados de análisis predictivos y recomendar acciones. Los análisis prescriptivos pueden, por ejemplo, proporcionar a los agentes de servicio al cliente las ofertas sugeridas que pueden transmitir a los clientes sobre la marcha, ya sea una up sell basada en el historial de compras anterior o una cross sell para satisfacer una nueva consulta del cliente.

¿Cómo se utiliza la analítica de retail?

Las empresas la utilizan para explicar el rendimiento operativo y financiero pasado, diagnosticar lo que podría haber ido mal, sugerir enfoques alternativos que hubieran sido más productivos, prever la demanda y ofrecer sugerencias, a veces en tiempo real, que los vendedores, los agentes de servicio al cliente y otros puedan usar para fomentar el cross sell, up sell o mejorar la experiencia del cliente. En todos los casos, las herramientas están destinadas a ayudar a los minoristas a aumentar las ventas, los beneficios y la satisfacción del cliente.

• Las herramientas de análisis en tienda utilizan los datos generados a partir de sistemas de PDV y cámaras de vídeo en tienda para ayudar a los comerciantes a analizar los patrones de compra de los clientes para que puedan colocar productos de forma más eficaz en pasillos, garantizar niveles de inventario adecuados y reducir los robos. Las imágenes de vídeo, por ejemplo, pueden mostrar si los clientes reducen la velocidad para mirar un determinado expositor, mientras que los datos de los sistemas de punto de venta pueden mostrar la eficacia del merchandising en los clientes que utilizan sus tarjetas de fidelización.
• Análisis de clientes utiliza datos de sistemas con los que los clientes interactúan, incluidos sistemas de PDV, sitios web, registros de teléfono y chats de servicio al cliente. El análisis de estos datos ayuda a determinar qué artículos son más populares y dónde se encuentran, por qué se devuelven o intercambian determinados artículos o qué promociones o sugerencias son más eficaces para los clientes. Por ejemplo, puede ayudar a determinar qué idioma de marketing es más eficaz por teléfono, en lugar de chats, para promocionar un nuevo artículo.
• Análisis de inventario, como su nombre lo indica, evalúa los niveles de inventario de los bienes que un comerciante ofrece. Se utiliza para prescribir estrategias de almacenamiento y distribución más eficientes, como cuando un centro de distribución prefiere un almacén más local y cuándo reaprovisionar los artículos en función de los niveles de inventario y la demanda prevista. El análisis de inventario puede, por ejemplo, reducir los costos de mano de obra y envío asociados con el exceso de stock de seguridad.
• El análisis de mercancías ayuda a los comerciantes de retail a determinar si están mostrando sus productos de forma eficaz, principalmente en tiendas físicas, con el objetivo de incitar a los consumidores a realizar una compra mediante el uso de ofertas o surtidos atractivos. El análisis de mercancías también ayuda a los minoristas a ajustar los precios para aumentar los márgenes de beneficio entre los productos.
• El análisis web realiza un seguimiento de la huella digital de los consumidores a medida que permanecen sobre determinadas partes de una página web o hacen clic de una página a otra. Los sigue desde la fuente que los llevó al sitio hasta el momento en que se marchan. Este tipo de análisis ayuda a los comerciantes de retail en línea a decidir cómo y dónde mostrar sus mercaderías, los precios que cobran y las promociones de marketing que deben realizar.
• Los informes de Business Intelligence (BI), que a menudo se presentan en forma de paneles de control, están predefinidos para mostrar ciertos indicadores clave de desempeño, como rotaciones de inventario y ratio de ventas. Se utilizan principalmente para compartir tendencias de primera línea con compañeros y altos directivos.
• La previsión de demanda prevé una demanda de artículos concretos vendidos en línea en función de la ruta que siguieron los clientes para ver esos artículos, moverlos al carro de compra, eliminar esos artículos o abandonar el carro por completo. Aunque esas acciones no se cuentan como ventas, pueden extrapolar la demanda futura.
• La previsión de ventas ayuda a los comerciantes de retail a predecir las ventas futuras en función de las cifras de ventas reales y otros factores. Se utiliza junto con la previsión de demanda, puede predecir qué demanda total será para un artículo en todos los canales y puede ayudar a los comerciantes de retail a asegurarse de que tienen el inventario necesario para satisfacer esa demanda.

Herramientas de análisis de retail

El análisis de retail se basa en datos capturados por diversos medios, tanto en tiendas físicas como en sitios web. A continuación se muestran algunas de las herramientas utilizadas:

1. Sistemas de punto de venta: estos son los sistemas que los comerciantes de retail utilizan para realizar un seguimiento y gestionar las transacciones de los clientes. Los sistemas de PDV proporcionan datos sobre las compras de los clientes y pueden generar informes sobre las tendencias de ventas y de los mismos.
2. Software de gestión de relaciones con los clientes (CRM): esta categoría de software incluye aplicaciones que gestionan los procesos de ventas, marketing, servicio al cliente y comercio electrónico. Los comerciantes de retail utilizan estas aplicaciones para acompañar las interacciones con los clientes, retener datos sobre clientes individuales e identificar oportunidades potenciales de ventas, marketing y servicio al cliente en función de esa información.
3. Herramientas de inteligencia empresarial: los comerciantes de retail utilizan herramientas de BI para sintetizar la información obtenida de grandes volúmenes y diferentes conjuntos de datos, principalmente para acompañar los indicadores clave de rendimiento, como la fidelidad del cliente, las rotaciones de inventario, el ratio de ventas efectivas y los días disponibles. Los comerciantes pueden generar fácilmente informes a partir de estas herramientas y distribuirlos a ejecutivos y otros responsables de la toma de decisiones.
4. Sistemas de gestión de inventario: los comerciantes utilizan este software para realizar un seguimiento de los artículos en stock, supervisar los niveles de inventario en almacenes y centros de distribución y crear previsiones de demanda. También ayuda a identificar ubicaciones iderales para almacenar ciertos artículos a fin de minimizar los gastos de transporte y garantizar la disponibilidad de los productos para satisfacer la demanda del cliente.
5. Análisis predictivo: este tipo de análisis utiliza datos de transacciones, comunicaciones y otras acciones anteriores para predecir tendencias y comportamientos futuros. Los cuatro tipos más comunes de analítica de retail son descriptivos, de diagnóstico, predictivos y prescriptivos (definidos anteriormente), que se utilizan para identificar oportunidades de crecimiento y nuevos segmentos de clientes.

5 mejores prácticas de analítica de retail

El futuro de la analítica de retail

En los próximos años, el análisis se generalizará, menos visible y, sin duda, menos discutido. Los usuarios y las aplicaciones utilizarán los análisis de forma continua, a menudo sin saberlo, al igual que los smartphones utilizan constantemente la localización para satisfacer las necesidades de los usuarios.

Para los usuarios empresariales, el análisis de retail se reducirá en la producción o revisión de informes semanales y se integrará más en sus flujos de trabajo diarios. Más personas tendrán acceso a los frutos de la IA en sus actividades empresariales habituales, incluso sin ser conscientes de ello. Los análisis de datos basados en IA se normalizarán, ya no se omitirán.

Aumenta los ingresos aprovechando el software de analítica de retail

Al elegir herramientas de analítica de retail, considera aquellas que pueden absorber y correlacionar datos de una variedad de orígenes internos y externos, utiliza la IA para producir estadísticas detalladas y ampliarlas para crecer con tu empresa. El conjunto integrado de servicios en la nube de Oracle Retail incluye herramientas de análisis para la comercialización, la planificación y gestión del inventario y la interacción con el cliente en todos los canales y se puede desplegar completamente en tan solo unos meses.

Analítica de retail en detalle

¿Cuáles son ejemplos de analítica?
Los comerciantes utilizan la analítica por diversas razones: predecir la demanda, orientar a los gestores para que compren y asignen el inventario suficiente para satisfacer esa demanda, ayudar a comprender los comportamientos de los clientes, optimizar los precios y tomar decisiones de personal.

¿Qué tipo de datos se utilizan en la analítica de retail?
Utiliza diversos datos procedentes de fuentes internas y externas, como historiales de compra de clientes, registros de centros de llamadas, navegación en sitios de comercio electrónico, sistemas de punto de venta, video en tienda y datos demográficos de los clientes.

¿Qué tipo de decisiones ayuda a tomar la analítica a los comerciantes?
Ayuda a eliminar las conjeturas al proporcionar a los ejecutivos del sector orientación sobre qué cantidad pedir de un artículo determinado, dónde almacenarlo, cuánto cobrar por él y qué tipos de productos tienden a comprarse conjuntamente.