La era digital ha provocado que negocios de todo tipo deban adaptarse a su constante evolución y a los nuevos métodos tecnológicos de forma muy rápida. Concretamente, la industria retail es un mercado que conlleva una ventana de tiempo muy limitada para capitalizar las oportunidades de venta según las necesidades del cliente y del propio mercado.

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La clave está en la unificación de la información, que permitirá mejorar la toma de decisiones y beneficiarse así de la información funcional cruzada, para poder llevar a cabo acciones algorítmicas y servir mejor a los clientes. En este artículo te contamos cuáles son los retos de la industria retail en la era digital y algunos ejemplos para solucionarlos con éxito.

La venta retail de moda en la era digital es muy sensible al tiempo. La evolución constante de las necesidades del cliente y del mercado conlleva que los retailers de moda tengan una ventana de tiempo muy limitada para capitalizar las oportunidades de mercado. Para poder hacerlo, cada rol y función dentro de la organización debe tener acceso a una única, precisa y unificada visión de todos los aspectos del negocio, desde productos hasta precios, inventarios y promociones. Sólo entonces se podrá mejorar la toma de decisiones críticas de una manera precisa, para beneficiarse de la información funcional cruzada, llevar a cabo acciones algorítmicas y servir mejor a los clientes.

Retos de la industria retail en la era digital

Cada rol y cada función dentro de la organización debe tener acceso a una visión única, precisa y unificada de todos los aspectos del negocio: productos, precios, inventarios, promociones… Sin embargo, esta visión unificada del negocio ha sido difícil de alcanzar para las organizaciones y es un gran desafío para los CIO. Algunas de las razones principales son:

1. Sistemas de datos “Stove Piped”

Una de las principales barreras para lograr una visión unificada del negocio en la industria retail es que los datos residen en bloques a lo largo de la organización. Estos sistemas de datos de tuberías se han creado a lo largo del tiempo porque las divisiones adquieren, poseen, administran y controlan sus propios datos para ayudarlos en su toma de decisiones diaria, en lugar de utilizarlos para obtener un enfoque estratégico global en la empresa.

Cada división mantiene y utiliza su propia base de datos, con sus propias definiciones y reglas:  esto da lugar a una falta de uniformidad en los datos. Con una unificación de los datos se consigue:

  • derivar perspectivas funcionales cruzadas
  • colaboración entre divisiones
  • proporcionar a los clientes una experiencia de venta unificada

Esto dificulta su capacidad para colaborar, derivar perspectivas funcionales cruzadas y proporcionar a los clientes una experiencia de venta unificada.

2. Inexactitud de los datos

Otro escenario común que ocurre dentro de las organizaciones de la industria retail que no tienen una buena gestión del dato, es la falta de precisión en los números. A menudo, las personas que observan las mismas métricas encuentran que los números no coinciden. Esto no solo es frustrante para los decision-makers, sino también para lograr la eficacia y exactitud en la toma de decisiones clave.

Las razones de este tipo de inexactitud pueden deberse a muchos factores:

  • datos no estandarizados
  • duplicación de la información
  • datos erróneos
  • datos inexistentes

Por ejemplo: un equipo puede definir las ventas brutas como la venta general de productos en una categoría. Otros equipos, como los de operaciones, pueden verlo como las ventas de producto más el delivery, creando una discrepancia entre ellos. La falta de estandarización en los datos desemboca en inconsistencias, que inevitablemente conducen a un alargamiento en el plazo para su análisis y comprensión.

3. Industrial retail: incorporando nuevos datos para el análisis

A medida que las fuentes de datos, la velocidad y los formatos emergentes continúan creciendo exponencialmente, es particularmente difícil para los retailers incorporar los datos en sus sistemas para poder hacer uso de ellos según diversos propósitos, desde el modelado predictivo hasta el apoyo de “data Discovery”.

Adicionalmente, conforme  las organizaciones crecen, se hace necesario intercambiar o compartir datos con socios, proveedores, terceros… Así, incrementar la eficiencia en la gestión de datos se vuelve imprescindible.

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¿Cómo hacer frente a los desafíos de las nuevas tecnologías  dentro de las organizaciones?

Para hacer frente a estos retos, las organizaciones, tanto de la industria retail como de otros sectores, necesitan una sólida estrategia de gestión del dato para habilitar de una forma escalable la centralización de datos y así poder reducir el tiempo para su comprensión y acelerar su valoración.

Métodos de unificación de datos

Las empresas han adoptado diferentes aproximaciones basadas en sus propios requerimientos y en su madurez analítica:

  1. Unificación a través de data warehouse: las organizaciones que han necesitado informes operativos básicos o análisis históricos, se han basado en data marts o data warehouse para unificarlos.
  2. Almacén de datos operacional: las organizaciones que buscan incluir datos externos, como datos demográficos, información de mercado, censo… además de los datos transaccionales, han optado por ir con un almacén de datos operacional para a alimentar los datos en una sola ubicación. Esto se ve normalmente en organizaciones donde necesitan disponer de informes y modelos “self-service”.
  3. Data lakes y análitica avanzada: un tercer grupo de empresas más grandes que buscan incorporar más fuentes de datos que van desde transaccionales, datos de terceros a datos demográficos, redes sociales y datos “IoT” están considerando el uso de “data lakes” y analítica avanzada para obtener insights, (con monitoreo casi en tiempo real) y definir acciones.

Independientemente del requisito, las empresas de la industria retail  podrían considerar la actualización a una nueva plataforma de análisis específica para retail, puesto que ofrecen una amplia variedad de tecnología y funcionalidades, desde la gestión del dato hasta avanzados algoritmos de NLP / NLG, para que toda la organización pueda disponer de analytics.

Plataformas para almacenar, transformar y analizar los datos

Los retailers deben considerar el uso de plataformas que ofrezcan una forma rápida de alimentar datos y transformarlos para su análisis. Algunas plataformas de analytics modernas específicas para la industria retail proporcionan conectores que aceleran la extracción de datos, aseguran su validación, deduplicando para evitar errores, armonizándolos y asegurando su integridad para su análisis posterior. Esto reduce la implementación de semanas a días y de días a horas. Además, estas plataformas también proporcionan catalogación de datos y gestión centralizada del dato para favorecer su reutilización y acelerar el tiempo para su comprensión.

Las plataformas modernas de analytics  específicas para retail también proporcionan modelos de datos preconstruidos, marcos analíticos y contenido específico para cada rol y función, que facilita el uso de analytics  en la toma de decisiones diaria. Esto es muy beneficioso para los directores de análisis de datos y CIOs, ya que supone un importante ahorro en términos de tiempo y costes en la definición de los KPIs, adecuados.

Agregue a eso la capacidad de proporcionar autoservicio, uso de algoritmos avanzados y casos de uso claves, tales como pronósticos de ventas, afinidad al producto y optimización del pricing. Todo ello concluye en que la utilización de plataformas específicas para la industria retail son la mejor opción para los CIOs.

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