Big data y minoristas

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Los minoristas recogen y mantienen registros de ventas para el gran número de clientes. El desafío ha sido siempre para poner estos datos a un buen uso. Idealmente, un minorista le gustaría conocer las características demográficas de sus clientes y qué tipo de bienes y servicios que están interesados ​​en comprar.

La mejora continua de la capacidad informática ha hecho posible tamizar a través de grandes volúmenes de datos con el fin de encontrar patrones que se pueden utilizar para pronosticar la demanda de diferentes productos, basados ​​en las características del cliente.

Otra de las cuestiones que los datos grandes pueden ayudar con estrategias de precios es, específicamente comprender el grado de sensibilidad diferentes clientes son a precios. Elegir el precio justo por un producto a veces se ha basado en conjeturas. Por el contrario, los datos grandes pueden aumentar la capacidad del minorista a utilizar hábitos de los clientes para identificar el precio que maximiza los beneficios para sus productos. Otra ventaja de utilizar grandes volúmenes de datos es que las tiendas minoristas pueden planificar mejor la colocación de las mercancías en toda la tienda, sobre la base de los hábitos de compra del cliente.

grandes volúmenes de datos también pueden ayudar a los minoristas con la gestión de inventarios. Muchos minoristas venden una amplia variedad de productos diferentes, y hacer el seguimiento de esta información es un desafío enorme. Con grandes volúmenes de datos, los minoristas pueden tener información instantánea sobre el tamaño y la ubicación de sus inventarios.

Uno de los usos más importantes de grandes volúmenes de datos para un minorista es la capacidad de dirigirse a los consumidores individuales con promociones en base a sus preferencias. Tal objetivo no sólo aumenta la eficacia de la publicidad, que ofrece a los clientes una relación más personal con el minorista, fomentando así la repetición de negocios. Además, el conocimiento de las preferencias del cliente permite al minorista para proporcionar recomendaciones para futuras compras, lo que aumenta aún más la repetición de negocios.

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Nordstrom

A modo de ejemplo, Nordstrom ha adoptado en gran medida el uso de grandes volúmenes de datos. Fue una de las primeras tiendas minoristas a ofrecer a los clientes la opción de compra en línea. La compañía ha desarrollado una aplicación para teléfonos inteligentes que permite a los clientes compran directamente desde sus iPads, iPhones y otros dispositivos móviles. Nordstrom también muestra a los clientes que de sus tiendas lleva Merchandise- específico para la mercancía que se debe solicitar a otras tiendas, Nordstrom pueden proporcionar una estimación muy precisa del tiempo de entrega.

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Nordstrom utiliza sus grandes capacidades de datos para dirigirse a clientes con anuncios personalizados basados ​​en sus experiencias de compra. Esta información puede provenir de las ventas en tiendas de Nordstrom, su página web, y desde los sitios de medios sociales como Facebook y Twitter.

Nordstrom lleva a cabo la investigación en la mejora de la experiencia de compra del cliente a través de su división de Innovación Labs. Se creó esta división en 2011 con el fin de garantizar que la empresa mantiene en la vanguardia de la tecnología de datos grande.

Walmart

Walmart es otro importante minorista que ha abrazado grandes volúmenes de datos. Basado en el volumen de ventas, Wal-Mart es el minorista más grande en los Estados Unidos. Es también el mayor empleador privado en el país.

En los últimos años, Walmart ha hecho un esfuerzo importante en el comercio electrónico, lo que le permite competir directamente con Amazon.com y otros minoristas en línea. En 2011, Walmart adquirió una empresa llamada Kosmix para aprovechar las capacidades del motor de búsqueda de propiedad de esa compañía (Kosmix pasó a llamarse Walmart Labs).

Desde entonces, Walmart Labs ha desarrollado varios productos nuevos basados ​​en la tecnología de datos grande. Uno de ellos es el llamado Genoma Social, que permite a Walmart para dirigirse a clientes individuales con descuentos basados ​​en las preferencias de los clientes han expresado a través de diversos sitios en Internet. Otro producto desarrollado por los laboratorios de Walmart es Shoppycat, una aplicación que proporciona recomendaciones de regalo con base en la información encontrada en Facebook.

Aunque el comercio electrónico sigue representando un porcentaje relativamente pequeño de los ingresos anuales de Walmart, las inversiones que la empresa ha hecho en gran show tecnología de datos que espera que las ventas en línea para convertirse en una fuente cada vez más importante de los ingresos en el futuro.

Amazon.com

El mejor ejemplo de la utilización de grandes volúmenes de datos en el comercio minorista es Amazon.com, que ni siquiera podría existir sin la tecnología de datos grande. Amazon comenzó la venta de libros y se ha ampliado en casi todas las áreas imaginables de venta al por menor, incluyendo muebles, electrodomésticos, ropa, y la electrónica. Como resultado, el Amazonas se embolsó $ 89 mil millones en ingresos en 2014, por lo que es uno de los diez principales minoristas en los EE.UU., y el mayor minorista en línea.

Al igual que los minoristas en línea, Amazon utiliza grandes volúmenes de datos para varias aplicaciones:

• La gestión de sus enormes inventarios

• mantener con precisión un registro de órdenes

• Hacer recomendaciones para futuras compras

Amazon ofrece a sus recomendaciones a través de un proceso conocido como punto-a-punto filtrado colaborativo. Este filtrado se basa en algoritmos diseñados para identificar los detalles clave que pueden conducir a un cliente a comprar un producto, tales como compras anteriores, elementos vistos, las compras realizadas por los clientes con características similares, y así sucesivamente. Amazon también ofrece recomendaciones de correo electrónico, elegidos en base a las ventas potenciales más altos.

Amazon ha sido capaz de poner su inversión en grandes capacidades de datos para un buen uso de otra manera: Ahora obtiene ingresos al permitir a las empresas a utilizar su infraestructura por una tarifa. Esto se realiza a través de productos tales como Amazon Elastic MapReduce (EMR) y Amazon Web Services (AWS).

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Amazon EMR permite a las empresas para analizar enormes cantidades de datos mediante el uso de hardware de Amazon. Este hardware es accesible a través de la unidad de nube de Amazon, donde las empresas pueden pagar para almacenar sus datos. Para muchas empresas, el uso de estas instalaciones es más barato que la construcción de la infraestructura informática que sería necesaria para manejar las demandas de grandes volúmenes de datos. AWS ofrece una gran variedad de servicios informáticos a través de Amazon Cloud Drive, incluidas las instalaciones de almacenamiento, sistemas de gestión de bases de datos, redes, y así sucesivamente.

Una extensión interesante de uso de Amazon de datos tan grande es su plan para enviar mercancía a los clientes antes de que pedirlo! La compañía recibió una patente en 2014 por su metodología “envío anticipatoria”. Para que este plan tenga éxito, Amazon.com debe ser capaz de anticipar la demanda del cliente con un muy alto grado de precisión para evitar el riesgo de la mercancía devuelta.