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Big Data: Carlos Abellán, Data Analytics & Transformation Director del Grupo Tendam: «Big data para tomar mejores decisiones»

Opiniones del número 27 de Hi Retail

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Carlos Abellán

El big data no cambia las preguntas que los retailers se han hecho siempre, sino que permite contestarlas de manera más rápida y precisa además de más automatizada y eficiente.

En términos generales, el big data ayuda a las empresas a tomar mejores decisiones de negocio basadas en datos. El “boom” en los últimos años se debe a la conjunción de tres elementos: 1) la acumulación exponencial de datos provocada por la digitalización, 2) el descenso de los costes de almacenamiento y procesamiento de información (en parte por la implantación creciente de plataformas en la nube) y 3) el desarrollo de algoritmos cada vez más sofisticados.

En el caso concreto del sector retail, y por poner algunos ejemplos, el big data puede aprovecharse para tomar mejores decisiones en los siguientes ámbitos:

  • Clientes:
    • Qué segmentos y micro-segmentos de clientes existen (para ajustar la propuesta de valor de la empresa a cada uno de ellos)
    • Cómo personalizar la experiencia del cliente (qué productos ofrecer, en qué momento, a qué precio)
    • Cuál es la manera óptima de comunicarse con ellos (cuántos mensajes, de qué tipo, por qué canal)
    • Cómo optimizar la inversión en medios
  • Operaciones, Planificación y Cadena de Suministro:
    • Qué surtido (y cuánto volumen) comprar para satisfacer la demanda maximizando el margen
    • Qué diseños tienen una mayor probabilidad de éxito dadas las tendencias actuales y futuras
    • Cómo gestionar el stock en las tiendas para maximizar la venta y el margen
    • Cómo evaluar el rendimiento de una tienda considerando no solo su rentabilidad sino también su relación con el mundo online

Tal y como se observa, estas preguntas son las que los retailers se han hecho siempre, es decir, el big data no cambia las preguntas, sino que permite contestarlas de manera más rápida y precisa (porque hay más datos y mejores algoritmos) y hacerlo de manera más automatizada y eficiente (mediante la “productivización” de los modelos analíticos).

Además de tener clara cuál es la pregunta a responder, hay tres factores fundamentales para aprovechar el big data:

  • Tener buenos datos (registrados de manera homogénea y con suficiente histórico del que “aprender”).
  • Tener recursos humanos (data engineers, data scientists…) y tecnológicos (plataforma analítica, ya sea local o en la nube).
  • Estar totalmente conectados con el negocio y con las personas que tienen que tomar las decisiones de negocio. Este último es posiblemente el factor menos obvio a priori, pero el más importante.
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