SAS: 4 tendencia de analítica para el sector retail

SAS calcula que habrá, principalmente, cuatro tendencias populares de analítica para el sector retail y recuerda que las empresas de hoy en día han enfrentado el importante reto de adaptarse a la tecnología, y considera que, especialmente, el sector retail, ha debido transitar por un ambiente omnicanal y cambiante, en donde la competencia está en constante aumento.

Según un informe de SAS Colombia, hay distintas soluciones tecnológicas que ayudan a entender a los usuarios, como la inteligencia del consumidor, analítica, big data, entre otras. A raíz de esto, las cuatro tendencias más populares en analítica para la industria de retail son:

-El volumen y los clústeres climáticos son #oldschool, de acuerdo con SAS. “Para comprender las preferencias de los clientes, es fundamental que las empresas conozcan qué productos compran las personas en cada canal (en línea y tienda), y cuáles de ellos tienen oportunidad en un mercado local. Los retailers deben usar técnicas de agrupación impulsadas analíticamente para congregar los mercados locales o las áreas comerciales mediante preferencias de mercadería y patrones de venta similares”.

-Los análisis de atributos están de moda. “Más cualidades no son siempre es mejor, porque analizarlos suele ser abrumador y, sinceramente, puede no valer la pena. El análisis de correlación puede usarse para comprender qué elementos de la mercancía están correlacionados, lo que puede ayudar a reducir el número de características a un tamaño manejable”.

-La planificación estadística es un gran aliado. Según los expertos, el uso de un pronóstico estadístico permite a los retails predecir la demanda futura. Para los elementos nuevos y los anteriores, la analítica puede determinar la importancia de los eventos y las promociones y dar cuenta de los valores atípicos y las anomalías en los datos.

-Manténgase alejado del fracaso. Un retail puede tener el surtido más sorprendente, completamente adaptado a las preferencias de los clientes, pero si no tiene un stock adecuado es un error épico. “Permitir que la analítica determine cuál es la demanda de tamaño real para un producto determinado hasta un nivel de ubicación, garantizará que el cliente encuentre la mercancía correcta. Este proceso no solo crea una mejor experiencia de consumidor, sino que también evita los descuentos, lo que aumenta la rentabilidad general”.