El futuro del retail físico está en los datos

El retail físico debe aprovechar sus datos para mejorar la rentabilidad en los puntos de venta.

Desde hace algunos años se viene hablando de que el futuro del retail es el e-commerce. Las ventas on-line cada vez son más frecuentes, las visitas a tiendas físicas han disminuido y plataformas como Amazon se encuentran entre las compañías con mayor crecimiento del mundo.

Pero la realidad es que la tienda física aporta una experiencia de compra a los clientes, que la tienda on-line no puede alcanzar. Cada vez son más los estudios que demuestran que el nuevo tipo de cliente busca vivir experiencias únicas en tiendas físicas y que cada vez más consumidores utilizan internet para buscar información sobre el producto pero prefieren comprarlo en una tienda física y llevárselo a casa con ellos.

Está claro que el retail físico debe evolucionar para ofrecer una experiencia de compra que esté a la altura de este nuevo perfil de consumidor. Optimizar las operaciones en tienda para evitar tiempos de espera innecesarios a los clientes, contar siempre con el stock necesario o tener a los empleados adecuados en cada momento para atender a los clientes (la venta asistida), son algunas de las estrategias que deben seguir los retailers físicos. Y para todas ellas, son necesarios los datos.

Decisiones de negocio en el sector retail, basadas en datos

Vivimos en la era de los datos. La Analítica Avanzada, la Inteligencia Artificial y el Big Data están revolucionando el mundo empresarial en todas las industrias, y el sector retail no es una excepción, incluso en tienda física.

Muchos retailers ya se han dado cuenta de que estas nuevas tecnologías pueden ayudar notablemente a aumentar la eficiencia de sus procesos y la rentabilidad de sus tiendas, mejorando la satisfacción de sus clientes. De hecho, según Aberdeen Group, los “Data Driven Retailers” son mucho más exitosos que el resto de retailers.

Actualmente, la mayoría de empresas retail tienen una gran cantidad de datos y miden diferentes indicadores de negocio (KPIs), pero no siempre consiguen sacar el mejor partido de ellos.

Qué hacer con los datos de la tienda

Como hemos visto en el punto anterior, casi todas las compañías de retail físico cuentan con los datos necesarios para poder optimizar la toma de decisiones en el punto de venta y aumentar la rentabilidad del establecimiento. Pero la pregunta es, cómo pueden hacerlo.

La clave está en la analítica avanzada de datos. Partiendo de datos históricos de medidas y/o indicadores claves del negocio y mediante el uso de técnicas avanzadas de analítica predictiva, es posible predecir sus valores futuros con un nivel alto de precisión. Lo que permite mejorar la toma de decisiones gracias a la visión de futuro que te proporcionan estas predicciones.

Adicionalmente, partiendo de estas predicciones y usando técnicas de optimización matemática, es posible definir modelos de planificación automática de recursos críticos como puede ser el personal, permitiendo identificar la planificación más eficiente y que proporciona el mejor impacto en el negocio con un solo click.

Actualmente existen herramientas basadas en analítica avanzada, que utilizando históricos de datos son capaces de predecir con precisión el volumen de visitas que tendrá la tienda en el futuro, prever el volumen de ventas u optimizar operaciones como la reposición o la atención al cliente, entre otras.

Como ORQUEST utiliza los datos para generar la planificación de horarios que proporciona las mayores ventas

ORQUEST es una solución de gestión de la fuerza laboral basada en Inteligencia Artificial y analítica avanzada de datos, que permite: conocer de antemano el tráfico de clientes que tendrá la tienda, identificar el dimensionamiento de empleados óptimo en cada momento que maximiza las ventas, y planificar los horarios y tareas que deberá realizar cada empleado, para alcanzar el mejor rendimiento de la tienda.

Si tienes el histórico de datos del tráfico de la tienda, las ventas realizadas, y los perfiles de los empleados, junto con sus ventas; cuentas con todo lo necesario para poder mejorar tus ventas aprovechando el máximo potencial del equipo de venta desplegado en la tienda.

En este sentido ORQUEST, aplicando analítica avanzada sobre los datos históricos de actividad de la tienda, permite extraer conocimiento de valor para el proceso de planificación de horarios y tareas del personal en la tienda:

• Aplicando analítica avanzada al histórico de datos de tráfico en tienda, se pueden crear predicciones precisas de las futuras visitas de los clientes, hora a hora de cada uno de los días de la semana.
• Aplicando analítica avanzada sobre los datos históricos de actividad de la tienda es posible identificar el potencial de venta de la tienda, y el dimensionamiento perfecto de personal que consigue las mayores ventas.
• Utilizando los perfiles de los empleados junto con sus ventas, puedes saber cuándo cada empleado es más productivo y genera un mayor impacto en las ventas, lo que permite planificar de manera eficiente sus horarios y tareas.

Es muy importante aplicar analítica avanzada en los datos de la tienda para extraer el conocimiento oculto y así tomar mejores decisiones. Basar las decisiones de negocio en la intuición o en la experiencia genera ineficiencias en las planificaciones que pueden resultar en costes muy altos.

En definitiva, la solución ORQUEST basada en Inteligencia Artificial y las técnicas más avanzadas de analítica de datos, ayuda a las empresas del sector retail a extraer el conocimiento oculto de los datos, y utilizarlos para planificar y gestionar de forma óptima el equipo humano de la tienda, en sólo un click. Contacta con nosotros para saber más sobre cómo aprovechar tus datos para mejorar la productividad de la tienda.