Big Data en CPG, Retail y Beauty Market

El presidente ruso, Vladimir Putin , dijo anteriormente: “La inteligencia artificial es el futuro no solo de Rusia sino de toda la humanidad. Quien se convierta en el líder en esta esfera se convertirá en el gobernante del mundo”. . Lo mismo se aplica al mundo empresarial actual también. Las empresas de diferentes industrias ya han comenzado o están comenzando a consumir la gran cantidad de datos disponibles en la web para obtener información procesable y mejorar la toma de decisiones para su negocio.

Fuente: análisis del McKinsey Global Institute

Como se observa en el informe de MGI, los servicios basados ​​en la ubicación y el comercio minorista de EE. UU. han mostrado el mayor progreso en el uso de big data y análisis para crear valor. Por lo tanto, se vuelve aún más esencial recopilar y analizar datos, especialmente si tiene un negocio en la industria minorista o de bienes de consumo empaquetados. Puede pronosticar aumentos y caídas en la demanda de un producto en particular, optimizar sus rutas de entrega, predecir cuál es probable que sea el producto más vendido en una categoría y hacer mucho más. Las posibilidades de usar datos combinados con IA y automatización para el crecimiento empresarial son infinitas. Así es como las empresas minoristas y de CPG lo utilizan en su beneficio.

Inteligencia de precios

Permite a las empresas establecer precios exactamente en el mejor punto donde la oferta y la demanda producen los ingresos óptimos. La inteligencia de precios cuando se combina con herramientas de precios dinámicos se puede utilizar para superar los precios de un competidor y rotar el inventario a un ritmo acelerado. En marzo de 2014, Walmart lanzó Savings Checker , que permitía a los clientes verificar los precios y recuperar la diferencia como una tarjeta de regalo electrónica de Walmart Rewards si otro minorista local tenía cualquiera de los productos anunciados a un precio más bajo.

Mejora de la experiencia en la tienda

Los grandes puntos de venta minorista han instalado quioscos de autopago que brindan una experiencia de compra perfecta a los clientes. Uno de los principales ejemplos de esto es el punto de venta de Amazon Go en Seattle. Detecta automáticamente qué productos se retiran o devuelven a los estantes. Realiza un seguimiento de todos los productos en un carrito virtual. Cuando los clientes han terminado de comprar, simplemente pueden salir de la tienda, y luego se carga su cuenta de Amazon y se envía un recibo por las compras que realizaron.

Recomendar los siguientes mejores productos

Según el patrón de compra de un cliente, las empresas pueden predecir qué es probable que el cliente compre a continuación. En 2012, Target usó datos sobre los hábitos de compra de las mujeres para identificar que las mujeres que compran suplementos, toallitas y lociones sin perfume podrían significar que está cerca de su fecha de parto. Esto les ayudó a enviar mejores recomendaciones y ofertas sobre productos como cunas y baberos que el cliente necesitará pronto.

Medición del sentimiento de marca

Escuchar lo que los clientes tienen que decir en las redes sociales es una actividad importante para cualquier industria. El uso de análisis de big data, CPG y las marcas de belleza pueden realizar un análisis de la opinión de la marca del cliente al extraer datos de fuentes como Twitter, Pinterest y Facebook. Estos conocimientos pueden ser muy importantes y, a menudo, se utilizan para guiar el desarrollo de productos, la publicidad y las campañas de marketing. Marcas como L'Oreal y Coca Cola recopilan datos de múltiples sitios web y aplicaciones de redes sociales para comprender el sentimiento de las publicaciones de comentarios de los clientes en tiempo real.

Pronóstico de la demanda

La recopilación de puntos de datos demográficos y económicos mundiales ayuda a las empresas a pronosticar qué productos tendrán un aumento en la demanda y, en consecuencia, a tomar decisiones estratégicas para mejorar las ventas. Cosas como el clima y los días festivos afectan mucho la venta general del producto. Pantene realizó un ejemplo de previsión inteligente de la demanda. Colaboraron con Weather Channel para recopilar datos meteorológicos para pronosticar cuándo la humedad del aire estaría en su punto máximo. Esto les permitió instar a las mujeres a comprar un producto determinado para evitar el encrespamiento y el cabello suelto. Esto ayudó a Pantene a aumentar sus ventas en un 10 % durante esos meses.

Detección de fraude

Las actividades fraudulentas son uno de los principales problemas en la industria minorista. El análisis de big data puede ayudar a detectar tales ventas de productos ilegales, plagio e incluso estafas. Los minoristas pueden buscar actividades sospechosas o inusuales e implementar una estrategia eficaz de gestión del fraude utilizando puntos de datos internos y externos. Por ejemplo , pueden construir un modelo para un número previsto de devoluciones de productos por turno; cuando los números exceden un punto particular para las devoluciones de subproductos, pueden sospechar que algo anda mal.

Análisis de la cesta de la compra

El análisis de la cesta de la compra se puede utilizar para diseñar de manera efectiva el diseño de la tienda con respecto a la colocación de productos. Los gerentes de las tiendas pueden usarlo para ajustar la ubicación de los productos dentro de las tiendas. Se utiliza principalmente para encontrar una correlación entre el conjunto de artículos que un cliente compra en conjunto. Si se observa que es más probable que los compradores de leche compren café o azúcar, entonces el minorista debe colocar el café y el azúcar cerca de la sección de leche. Pueden derivar fácilmente estos datos del historial de transacciones al encontrar combinaciones de productos que ocurren con frecuencia.

Conclusión

Hay una gran cantidad de datos sobre los productos y servicios, compradores y proveedores, preferencias de los consumidores que se pueden adquirir y analizar. El futuro de las marcas minoristas y de CPG depende principalmente de cómo elijan consumir estos datos y aprovecharlos al máximo. Como los consumidores tienen acceso a la información las 24 horas del día, los 7 días de la semana y más opciones para comprar productos, las empresas tienen una ventana de decisión más corta para actuar. Sin embargo, con la combinación correcta de tecnología y puntos de datos, pueden lograr un crecimiento y un éxito significativos casi en tiempo real.