Optimización de precios

Retos y oportunidades de la optimización del sector retail

Los minoristas se enfrentan a desafíos cada vez mayores para mantener su posición en el mercado y maximizar su rentabilidad. La fijación de precios ha sido durante mucho tiempo una de las palancas clave de que disponen los minoristas para impulsar las ventas, atraer nuevos clientes, retener a los existentes y aumentar la cuota de mercado. Sin embargo, en la última década ha cobrado aún más importancia, ya que el auge del comercio electrónico y las compras omnicanal han facilitado más que nunca a los consumidores comprar y comparar precios entre varios minoristas antes de hacerlo.

Una información imprecisa, fragmentada o, a veces, excesiva puede dificultar a los minoristas la toma de decisiones correctas en materia de precios. Y aunque los precios estratégicos pueden ser una forma clave para diferenciarse de sus competidores, las decisiones de precios poco informadas pueden tener un impacto negativo significativo en los ingresos, la rentabilidad y la satisfacción del cliente. Dados los escasos márgenes con los que trabajan la mayoría de ellos, es fundamental determinar el mejor precio para maximizar las ventas, la rentabilidad y la cuota de mercado de un producto. Sin embargo, debido a las dificultades que plantean los datos, muchos minoristas deben tomar decisiones sobre los precios sin conocer la demanda o el impacto que los cambios de precios tendrán en las ventas y el margen, y deben tomar decenas de miles de estas decisiones con información insuficiente en todo su surtido.

La capacidad de reunir diversos conjuntos de datos y aplicar análisis avanzado y machine learning a escala les permite ampliar sus estrategias de precios para incluir precios competitivos, psicológicos, promocionales, paquete de precios y precios cada vez más dinámicos; identificar la estrategia de precios correcta (o la combinación de estrategias); y optimizarlos. De este modo, pueden ofrecer los productos y servicios adecuados, al precio adecuado, al cliente adecuado a través del canal adecuado y en el momento adecuado.

Simplifica la planificación del sector retail con análisis avanzados y machine learning.

Veamos cómo Oracle Data Platform ayuda a los minoristas a identificar los precios correctos de cada producto, optimizarlos a lo largo del ciclo de vida del producto y comprender la relación precio-volumen-mercado-tiempo.

Esta imagen muestra cómo puede utilizarse Oracle Data Platform for Retail para respaldar la optimización de precios, ayudando a los minoristas a mantener su posición en el mercado al tiempo que maximizan la rentabilidad. La plataforma incluye estos cinco pilares:

1. 1. Orígenes de datos, detección
2. 2. Ingerir, transformar
3. 3. Persistir, curar, crear
4. 4. Analizar, aprender, predecir
5. 5. Medir, actuar

El pilar Orígenes de datos, detección incluye tres categorías de datos.

1. 1. Los datos de registros comerciales (de origen) comprenden las transacciones de ventas y los datos de clientes, proveedores, inventario, sistema de punto de venta, ingresos y márgenes.
2. 2. Los datos de las aplicaciones proceden de aplicaciones ERP, SCM, CX, WMS, Fusion SaaS, NetSuite, Oracle E-Business Suite, PeopleSoft, JD Edwards, SAP, Salesforce y Workday.
3. 3. Los datos de terceros incluyen datos de la competencia, datos de Oracle Advertising, datos económicos y datos sociales.

El pilar Ingerir, Transformar comprende tres capacidades.

1. 1. La ingesta por lotes utiliza OCI Data Integration, Oracle Data Integrator y herramientas de bases de datos.
2. 2. La transferencia masiva utiliza OCI FastConnect, OCI Data Transfer, MFT y OCI CLI.
3. 3. La captura de datos de cambios utiliza OCI GoldenGate.

Las tres capacidades se conectan unidireccionalmente al lago de datos/almacenamiento en la nube dentro del pilar Persistir, curar, crear.

El pilar Persistir, curar, crear incluye cuatro capacidades.

1. 1. El almacén de datos servidor utiliza Oracle Autonomous Data Warehouse.
2. 2. El almacenamiento en la nube/lago de datos utiliza OCI Object Storage.
3. 3. El procesamiento por lotes utiliza OCI Data Flow.
4. 4. La gobernanza utiliza OCI Data Catalog.

Estas capacidades están conectadas dentro del pilar. El almacenamiento en la nube/lago de datos está conectado unidireccionalmente al almacén de datos en servicio; también está conectado bidireccionalmente al procesamiento por lotes.

Una capacidad se conecta al pilar Analizar, aprender, predecir: El almacén de datos de servicio se conecta tanto a la capacidad de análisis y visualización como a la capacidad de machine learning.

El pilar Analizar, aprender, predecir comprende dos capacidades.

1. 1. La analítica y la visualización utilizan Oracle Analytics Cloud, GraphStudio e ISV.
2. 2 El machine learning utiliza OCI Data Science, Oracle ML y Oracle ML Notebooks.

El pilar Medir, actuar consta de tres componentes: paneles de control e informes, aplicaciones y modelos de machine learning.

El panel de control y los informes comprenden las ventas, el desempeño, los niveles de inventario y los precios de la competencia.

Las aplicaciones comprenden modelos de flexibilidad de precios y reglas de fijación de precios.

Los modelos de machine learning comprenden los patrones de comportamiento de los clientes y la fijación de precios específicos del mercado.

Los tres pilares centrales, Ingerir, transformar; Persistir, curar, crear; y Analizar, aprender, predecir, son compatibles con la infraestructura, la red, la seguridad y la gestión de identidades y accesos.

Existen tres formas principales de inyectar datos en una arquitectura para que los minoristas puedan optimizar los precios.

• Para empezar nuestro proceso, debemos conocer la situación general del stock para asegurarnos de que los productos no sobran ni faltan. Podemos utilizar estos datos para decidir si ajustamos los precios para mover el stock o evitar que se agote. Para ello, utilizamos Oracle GoldenGate para permitir la ingesta de captura de datos de cambios sobre inventario de almacén casi en tiempo real desde bases de datos operativas para todas las líneas de productos o un subconjunto de ellas.
• Ahora podemos añadir conjuntos de datos relevantes para los clientes (como sus preferencias, comportamientos y pautas de compra), los costos (como el costo de producción y el de venta) y la demanda minorista (como la información de los puntos de venta). Para anticiparse a los cambios en el comportamiento de los clientes, los minoristas también deben conocer las condiciones del mercado (como la oferta y demanda), las tendencias económicas y la opinión de los consumidores. También deben supervisar los precios y promociones de la competencia para asegurarse de que se mantienen a la vanguardia. Estos conjuntos de datos suelen incluir grandes volúmenes de datos locales y, en la mayoría de los casos, la ingesta por lotes suele ser más eficaz. Para nuestros datos de punto de venta, utilizaremos Oracle Data Integrator para ingerir los datos en un ciclo de cuatro horas.
• La ingesta masiva se puede utilizar para la carga inicial de datos o para migrarlos desde almacenes de datos locales.

La persistencia y el procesamiento de datos se basan en tres componentes.

• Los datos en bruto ingeridos se alojan en el almacenamiento en la nube. Utilizaremos OCI Data Flow para el procesamiento por lotes de estos datos ahora persistentes, incluidos los niveles de stock, los datos de geolocalización y los datos de referencia de los productos. Estos conjuntos de datos procesados se devuelven al almacenamiento en la nube para una persistencia, curación y análisis continuos y, en última instancia, para cargarlos en formato optimizado en el almacén de datos de servicio.
• Ahora hemos creado conjuntos de datos procesados que están listos para conservarse en forma relacional optimizada para garantizar la curación y el desempeño de las consultas en el almacén de datos de servicio ofrecido por Oracle Autonomous Data Warehouse. Esto nos permitirá identificar y devolver los productos por precio, perfil de demanda, nivel de inventario y ubicación.

La capacidad de analizar, aprender y predecir se basa en dos tecnologías.

• Los servicios de análisis y visualización ofrecen las siguientes capacidades:
  • El análisis descriptivo (describe las tendencias actuales con histogramas y gráficos) respalda el desarrollo de algoritmos de fijación de precios basados en reglas que utilizan reglas predefinidas para ajustarlos en función de criterios específicos, como desempeño de las ventas, los niveles de inventario o los precios de la competencia. Por ejemplo, un minorista puede establecer una regla para reducir el precio de un producto en un 10% si ha estado en stock durante más de 30 días.
  • El análisis predictivo (predice acontecimientos futuros, identifica tendencias y determina la probabilidad de resultados inciertos) utiliza datos históricos de ventas para identificar correlaciones entre precio y demanda. Los minoristas pueden utilizar este análisis para predecir cómo afectarán los cambios de precio a la demanda y ajustar los precios en consecuencia. Asimismo, el análisis predictivo proporciona modelos de flexibilidad de precios, que utilizan modelos estadísticos para medir la sensibilidad de la demanda a los cambios de precio. Los minoristas pueden utilizar este análisis para identificar los puntos de precio ideales para maximizar las ventas y la rentabilidad.
  • Los análisis prescriptivos (proponen acciones adecuadas para apoyar una toma de decisiones ideal) pueden utilizarse para la tarificación dinámica. Este algoritmo utiliza datos en tiempo real, como niveles de inventario, precios de la competencia y comportamiento de los clientes, para ajustar los precios en tiempo real. Los minoristas pueden utilizarlo para responder a los cambios del mercado y optimizar los precios a fin de obtener la máxima rentabilidad.
• Además del uso de análisis avanzados, se desarrollan, entrenan y despliegan modelos de machine learning. Estos modelos utilizan la inteligencia artificial para analizar grandes cantidades de datos e identificar patrones y tendencias que pueden utilizarse para optimizar los precios. Los minoristas pueden utilizar algoritmos de machine learning para predecir el comportamiento de los clientes, identificar oportunidades de fijación de precios y optimizarlos en varios productos y mercados.
• Nuestros datos y modelos curados, comprobados y de alta calidad pueden estar sujetos a reglas y políticas de gobernanza y exponerse como un "producto de datos" (API) dentro de una arquitectura de malla de datos para su distribución en todas las esferas del sector minorista.

Incrementa la rentabilidad con una plataforma de datos del sector retail

Las estrategias de precios adecuadas pueden aumentar los ingresos, la rentabilidad, la cuota de mercado y la satisfacción del cliente, pero para desarrollarlas, los minoristas necesitan acceso en tiempo real a niveles de inventario, pedidos, demanda, precios y las promociones actuales, y vistas integrales de los clientes. Mediante el uso de una plataforma de datos que integra datos de múltiples fuentes y admite análisis avanzados, pueden adaptar fácilmente sus estrategias de precios a nivel de producto, al tiempo que alinean los precios con los objetivos corporativos y de categoría en todos los canales de venta. Esta flexibilidad les permite proponer precios regulares en función de sus márgenes objetivo, de la alineación de precios de la competencia o de su relación preferida entre diferentes mercados, y maximizar el valor de sus estrategias de promoción y rebajas, proporcionando una experiencia de cliente omnicanal superior al garantizar que los consumidores experimenten la coherencia de precios en cada punto de contacto.