{"id":7727,"date":"2022-06-17T11:37:16","date_gmt":"2022-06-17T10:37:16","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=7727"},"modified":"2022-06-17T11:40:01","modified_gmt":"2022-06-17T10:40:01","slug":"sector-retail-4-beneficios-de-usar-el-dato","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=7727","title":{"rendered":"Sector retail: 4 beneficios de usar el dato"},"content":{"rendered":"

El volumen de datos generados en todo el mundo superar\u00e1 los 180 zettabytes, en 2025<\/strong><\/p>\n

La sociedad est\u00e1 inmersa en un proceso de digitalizaci\u00f3n que cada vez genera m\u00e1s datos. Seg\u00fan Statista, se ha pasado de 2 zettabytes en 2010 a 64 zettabytes el pasado 2020, y las previsiones se\u00f1alan que, en 2025, el volumen de datos generados en todo el mundo superar\u00e1 los 180 zettabytes, lo que conlleva un aumento anual de casi el 40% en cinco a\u00f1os, confirmando que la importancia del Big Data seguir\u00e1 creciendo y que todas las compa\u00f1\u00edas, independientemente de su sector y actividad, tendr\u00e1n que afrontar su transformaci\u00f3n digital.<\/p>\n

A pesar de ello, la anal\u00edtica de big data sigue teniendo una escasa presencia entre las empresas del sector retail. En los a\u00f1os previos a la pandemia, se alcanz\u00f3 el punto m\u00e1s elevado de porcentaje de compa\u00f1\u00edas del sector que adopt\u00f3 el an\u00e1lisis de big data (10,2%), seg\u00fan datos del INE analizados por Advice Strategic Consultants, cifras que hoy en d\u00eda siguen siendo muy similares. Por ello, Keepler Data Tech, compa\u00f1\u00eda tecnol\u00f3gica especializada en anal\u00edtica avanzada de datos, destaca las principales ventajas del uso del dato en el sector retail:<\/p>\n

– Experiencia de usuario.<\/strong> La adecuada explotaci\u00f3n del dato puede ofrecer una mejor experiencia al cliente, ya que es posible conocer mejor a los usuarios y, por lo tanto, segmentar el p\u00fablico objetivo y generar mensajes mejor dirigidos. A partir de esta informaci\u00f3n, se determinan patrones de consumo y preferencias por tipolog\u00edas de usuarios, lo que permite ofrecer experiencias de compra m\u00e1s personalizadas. La inteligencia artificial est\u00e1 ayudando a comprender y conocer mejor a los consumidores, captarlos, fidelizarlos y ofrecerles experiencias mejor adaptadas a sus gustos, lo que optimiza los recursos a lo largo del Customer Journey.<\/p>\n

– Optimizaci\u00f3n de procesos<\/strong>. Los datos tambi\u00e9n son responsables de ayudar a mejorar la eficiencia interna de los procesos. No es necesario ya contar con grandes vol\u00famenes de datos propios ni de datos hist\u00f3ricos para poder plantear soluciones que, aprovechando las capacidades del machine learning y con solo una serie de datos y patrones de anomal\u00edas actuales, permitan optimizar tareas y procesos.<\/p>\n

– Geolocalizaci\u00f3n & big data<\/strong>. La geolocalizaci\u00f3n en combinaci\u00f3n con el big data, mejora la toma de decisiones como, por ejemplo, d\u00f3nde ser\u00eda mejor abrir una nueva tienda o qu\u00e9 horario de apertura es el m\u00e1s productivo; tambi\u00e9n identifica qu\u00e9 tipo de compra es el m\u00e1s com\u00fan en una zona determinada o c\u00f3mo se mueve la gente dentro y fuera del establecimiento, lo que permite adecuar la oferta al comportamiento de compra de los clientes; y tambi\u00e9n es muy \u00fatil en el \u00e1mbito de la log\u00edstica, optimizando los trayectos para hacer m\u00e1s eficiente la ruta y reducir costes innecesarios.<\/p>\n

– Predicci\u00f3n de demanda<\/strong>. Unos de los retos m\u00e1s demandados en el \u00e1mbito retail es la capacidad de mejorar la precisi\u00f3n en la predicci\u00f3n de la demanda, lo que impacta directamente en las capacidades de almacenaje, suministro y distribuci\u00f3n, ahorrando costes y maximizando rentabilidad. En un entorno de incertidumbre constante, adelantarse a la demanda puede ser un factor diferencial entre el \u00e9xito y el fracaso.<\/p>\n

\u201cEs un hecho que las empresas que saben traducir sus datos en informaci\u00f3n de valor son aquellas que toman mejores decisiones. Las organizaciones no dudan ya de que hay que generar estrategias basadas en datos, por lo que realizar an\u00e1lisis descriptivos supone una transformaci\u00f3n necesaria; y realizar an\u00e1lisis prescriptivos se convierte en un elemento diferencial para afrontar el futuro del sector\u201d, se\u00f1ala Esteban \u00c1lvarez, Global Business Lead de Keepler Data Tech.<\/p>\n

Arriba, en la foto, Esteban \u00c1lvarez, Global Business Lead de Keepler Data Tech \/ Imagen cortes\u00eda de Keepler<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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