El omnishopper ha generado grandes cambios en el sector Retail. Esta evolución tecnológica ha provocado que se superen las necesidades del negocio actual y la de los clientes, generando nuevo Retail 4.0 basado en:
- Unión y combinación del canal físico y digital
- De la multicanalidad a la omnicanalidad
- Experiencia de compra omnicanal: showrooming y webrooming
- Promociones más personalizadas y completas
- Programas de Fidelización con aportación de valor
- Tiendas adaptadas para crear espacios más agradables y rápidos de compra
- Distribuciones en planta pensadas en los clientes y no en los distribuidores
- Carritos inteligentes
- Formas de pago rápidas y eficientes
- Precios dinámicos e inteligentes
- Información de los productos, promociones, existencias… on-line
A través del conocimiento de Cognodata en el sector Retail, podemos ofrecer una amplia variedad de soluciones y servicios, contrastados y orientados a la mejora de la experiencia de clientes.
Nueva transformación de los modelos de negocio basado en las nuevas tecnologías analíticas y las necesidades del omnishopper
- Cliente
Identificar al público objetivo rentable a través de perfiles.
Desarrollar programas de relación con recompensas que van más allá de los puntos o descuentos generales, mediante la creación de una experiencia de compra personalizada que reconoce a cada cliente y le da un trato diferenciado.
La conquista del cliente requiere un apalancamiento en un marketing omnicanal personalizado que utilice la combinación de perfiles de clientes, programas de fidelización, eventos en tiempo real e interacción social para proporcionar a los clientes la experiencia de compra perfecta. Para ello es necesaria la redefinición de las relaciones con clientes, para pasar de acciones reactivas a proactivas, por los diferentes canales que queda materializado en un plan comercial:
- Programa de clientes
- Customer Experience (CX)
- Customer Intelligence Journey (CIJ)
- Segmentación
- Plan Comercial
- Producto
El uso de nuestras técnicas de análisis de cestas de la compra y avanzados modelos de predicción y simulación permite construir motores de recomendación para optimizar las principales palancas de negocio en cuanto a surtido, precio, promociones e inventario.
- Optimización del surtido
- Pricing
- Promotion Analytics
- Gestión de inventario: Pérdida desconocida, Out of Stock y Gestión de la caducidad de productos frescos
- Retail Link: Mejora de la gestión con proveedores
- Diseño de estrategia marca fabricante vs. distribuidor
- Tienda
La digitalización en tienda y el Big Data están proporcionando una visión profunda sobre el comportamiento de compra en tienda, lo que permite optimizar las operaciones comerciales para impulsar el valor de la marca y la experiencia de compra.
- Geo-ubicación de clientes
- Marketing local y cartelería digital
- Fidelización de puntos de venta
- Store Intelligence
- Gestión de personal
- Marketing
Cuando buscamos satisfacer al cliente omnicanal con nuevas ofertas de productos o promociones de marketing es necesario ahondar en el conocimiento del cliente a través de Machine Learning y algoritmos que sustenten motores de recomendación para realizar una industrialización de procesos de gestión de clientes:
- Estudios de mercado
- Analítica y reporting
- Campañas personalizadas
- Media
- Gestión del Contact Center
Identificar al público objetivo rentable a través de perfiles.
Desarrollar programas de relación con recompensas que van más allá de los puntos o descuentos generales, mediante la creación de una experiencia de compra personalizada que reconoce a cada cliente y le da un trato diferenciado.
La conquista del cliente requiere un apalancamiento en un marketing omnicanal personalizado que utilice la combinación de perfiles de clientes, programas de fidelización, eventos en tiempo real e interacción social para proporcionar a los clientes la experiencia de compra perfecta. Para ello es necesaria la redefinición de las relaciones con clientes, para pasar de acciones reactivas a proactivas, por los diferentes canales que queda materializado en un plan comercial:
- Programa de clientes
- Customer Experience (CX)
- Customer Intelligence Journey (CIJ)
- Segmentación
- Plan Comercial
El uso de nuestras técnicas de análisis de cestas de la compra y avanzados modelos de predicción y simulación permite construir motores de recomendación para optimizar las principales palancas de negocio en cuanto a surtido, precio, promociones e inventario.
- Optimización del surtido
- Pricing
- Promotion Analytics
- Gestión de inventario: Pérdida desconocida, Out of Stock y Gestión de la caducidad de productos frescos
- Retail Link: Mejora de la gestión con proveedores
- Diseño de estrategia marca fabricante vs. distribuidor
La digitalización en tienda y el Big Data están proporcionando una visión profunda sobre el comportamiento de compra en tienda, lo que permite optimizar las operaciones comerciales para impulsar el valor de la marca y la experiencia de compra.
- Geo-ubicación de clientes
- Marketing local y cartelería digital
- Fidelización de puntos de venta
- Store Intelligence
- Gestión de personal
Cuando buscamos satisfacer al cliente omnicanal con nuevas ofertas de productos o promociones de marketing es necesario ahondar en el conocimiento del cliente a través de Machine Learning y algoritmos que sustenten motores de recomendación para realizar una industrialización de procesos de gestión de clientes:
- Estudios de mercado
- Analítica y reporting
- Campañas personalizadas
- Media
- Gestión del Contact Center
Estamos inmersos en una transformación del negocio empujada por las capacidades tecnológicas analíticas actuales, que desencadenan en lo que denominamos Retail 4.0. en la que el omnishopper requiere una experiencia satisfactoria en todo su camino de compra interactuando en todos los canales.
Daniel Encinas Oñate Socio del sector Retail, CPG y Utilities
