En el sector retail siempre se ha almacenado mucha información. Al principio, con inventarios de papel y tickets copiados en papel de carbón. Y con el avance de la tecnología, de forma digital, cada vez más fácilmente. 

Esto ha provocado que el volumen de la información crezca hasta cantidades masivas.

Los productos más vendidos, la fluctuación de precios, el lugar de residencia de sus clientes, incluso, en algunos casos, su información en Social Media. Las empresas de retail lo tienen fácil para recoger esta información. Y es extremadamente valiosa.

Pero, una vez recopilada, son pocas empresas las que exprimen el potencial de esta información. La cantidad de datos que se acaban recogiendo con estos sistemas es enorme, hasta el punto que puede llegar a paralizarnos. Desembrollar esta cantidad de datos puede suponer horas y horas de trabajo. Es la paradoja del Big Data: la enorme cantidad de información dificulta que hagamos un uso práctico de los datos.

Por suerte, esto está cambiando. Las empresas más innovadoras han salido al rescate y ya hay una gran oferta de herramientas de gestión de Big Data. Podemos recurrir a consultoras externas, pero también podemos utilizar programas informáticos sencillos nosotros mismos. Por ejemplo, las herramientas de software desarrolladas por Queryio.

¿Qué puede hacer el Big Data por mí?

Cualquier empresa de retail tiene tres formas de ganar dinero a través del Big Data:

1. Analizar al consumidor y adaptar la oferta

Nunca ha sido más fácil que ahora segmentar al público. Para el sector retail, todavía lo es más. Podemos dividir nuestro público por edad, género, lugar de residencia, y todos los factores tradicionales. Y podemos cruzar esta información con sus hábitos de compra: la frecuencia, el gasto, el tipo de producto, el uso que hacen de las ofertas...

Conociendo a los clientes, podemos enviarles ofertas personalizadas, que funcionan como publicidad no disruptiva. Podemos tener un contacto personalizado con cada uno de ellos, que creará una fidelidad hacia nuestra marca. Y podemos utilizar esta información como activo empresarial para colaborar con terceras empresas.

2. Optimizar la distribución de la tienda

Analizando el Big Data, una de las primeras cosas que surgen son los problemas de distribución. ¿Por qué tan poca gente compra en la sección de limpieza del supermercado? ¿Por qué vendemos más pantalones que camisas?

Puede ser un problema de distribución de la tienda. Estos problemas saltan a la vista cuando tenemos más de una tienda, con distribuciones diferentes. Pero si no tenemos más que una, podemos probar diferentes distribuciones y analizarlas a través del Big Data. 

En pocos meses de análisis se puede optimizar la distribución de un comercio. O al menos descubrir el porqué de las tendencias de compra de nuestros clientes.

3. Predecir el futuro

Sí, el Big Data nos da superpoderes. Una vez conocemos un poco los datos de nuestro comercio, podemos ver muy fácilmente como nos afectan factores externos. La estacionalidad de algunos productos es uno de los primeros patrones que se ven. Pero también podemos predecir el comportamiento del público cuando hace mal tiempo, a final de mes, o cuando hay obras en una zona cercana a la tienda.