La pandemia ha alterado el dónde y el cómo del gasto del consumidor mundial.

Los recientes informes de resultados de los grandes retailers muestran un aumento del gasto esencial de los consumidores en artículos como alimentos frescos/orgánicos, alimentos congelados y bebidas, recogida/entrega de alimentos en restaurantes, productos de limpieza, atención sanitaria preventiva y vitaminas, mientras que muestran un descenso del gasto discrecional en viajes, mobiliario doméstico o artículos de lujo.

El gasto de los consumidores también se ha desplazado ampliamente de las tiendas a Internet, lo que acelera la necesidad de que los retailers tradicionales y los nativos digitales aumenten sus inversiones en análisis digital y avanzado para competir con eficacia.

Por el contrario, como demuestran algunos cierres recientes de retailers y declaraciones de quiebra, no aprovechar la analítica digital y avanzada de forma eficaz podría poner en riesgo los ingresos y el modelo de negocio.

Conoce las cuatro formas en que la analítica avanzada puede ayudar:

1. Construir modelos de previsión de la demanda automatizados y más precisos

Dadas las variaciones y fluctuaciones de la demanda de los consumidores en el mundo post-pandémico, se ha hecho aún más imperativo que los retailers elaboren previsiones más precisas y fiables de la demanda de los consumidores y del inventario. Deben medir y mejorar continuamente la precisión de sus modelos automatizados de previsión de la demanda para ayudar a aumentar los ingresos y los márgenes.

2. Optimizar el inventario, la distribución de la tienda y las operaciones

Tras la pandemia, los retailers deben revisar las operaciones de sus tiendas, la seguridad de sus clientes y empleados y la transparencia de sus cadenas de suministro. Los análisis avanzados y en la tienda pueden hacer un seguimiento de las ventas en tiempo real, los mapas de calor de los clientes en la tienda pueden ayudar a optimizar la distribución, predecir las necesidades de inventario en tiempo real y proporcionar operaciones más eficientes. 

3. Proporcionar notificaciones en tiempo real, recomendaciones y una experiencia personalizada en la tienda sin contacto

Los retailers deben ir más allá de los principios tradicionales de fidelización y personalización para ofrecer una experiencia de cliente integrada y envolvente en todos los canales: online, móvil y en la tienda. Deben incorporar modelos avanzados de IA y ML relevantes para comprender el comportamiento del cliente y personalizar su recorrido en todos los canales para orquestar una experiencia omnicanal integrada.

4. Proporcionar una combinación óptima de medios y maximizar las ventas

Los retailers líderes aprovechan técnicas avanzadas como los Modelos Bayesianos, Markov Chain Monte Carlo para comprender con mayor precisión el impacto del gasto, los niveles de gasto y la rentabilidad, el entorno económico y la competencia para maximizar las ventas.

La analítica avanzada podría proporcionar la ventaja competitiva necesaria y el crecimiento sostenible de los ingresos, para prosperar en la "nueva" normalidad.

Si quieres acelerar tu transformación de datos a escala y aprovechar la analítica avanzada para tomar decisiones inteligentes en tiempo real basadas en la inteligencia de los hechos, contáctanos. Tanto los retailers tradicionales como los nativos digitales han descubierto que Nisum les proporciona una ventaja competitiva a través de enfoques innovadores para las iniciativas de analítica avanzada.