Hablar de Big Data ya no es novedad en estos días. Empresas de todas las industrias están incursionando en prácticas de Data Science que les permitan obtener información valiosa aplicable a las necesidades de cara al consumidor. Para los que estamos involucrados en Marketing, los reportes de customer insights son cada vez más solicitados por las grandes marcas a sus agencias para detonar acciones concretas de manera online y offline, esperando con ello tener un grado de asertividad mucho mayor que incremente las posibilidades de elección de un cierto producto o servicio.

Todo ello ha provocado un crecimiento en las inversiones relacionadas con Big Data. Tan solo este año se estarán invirtiendo más de 57 billones de dólares en tecnología asociada a esta actividad y para cierre de 2017 el mercado de Business Intelligence y Analytics representará más de 18 billones de dólares alrededor del mundo y para 2020, cada segundo se generará 1.7 megabytes de datos. Por otro lado, el 85% de las empresas en Estados Unidos ha hecho un intento de estar enfocadas en procesos de Data Science, pero solo el 37% de ese número ha sido exitoso.

De acuerdo a un estudio de McKinsey llamado “Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity”, los retailers que usen big data podrían incrementar sus márgenes operativos más allá del 60% y esto se debe en gran medida a la información tan valiosa que se puede obtener y traducir en insights que ayuden a crear estrategias enfocadas en el consumidor y en su experiencia de compra.

Pero ¿en qué partes del proceso puede impactar el Data Science?

EXPERIENCIA DE COMPRA

• Pensar en recomendaciones personalizadas y programas de recompensa adecuados, basados en preferencias de compra, datos obtenidos a través del ecosistema digital, aplicaciones en dispositivos móviles.
• Análisis de sentimiento a través de la actividad de Social Media y Open Web y data de call centers, con la finalidad de obtener feedback de producto o servicio y market insights.
• Análisis predictivo para mejorar la experiencia de compra a lo largo de todos los canales y dispositivos, ya sea de manera online y offline.

MERCHANDISING

• Desarrollo de un mejor layout de tienda, displays promocionales y exhibición de producto a través del uso de mapas de calor y análisis de imagen para identificar patrones de comportamiento en la tienda, desde que un consumidor ingresa a ella, camina por el anaquel, elige el producto y lo pague en checkout.
• Identificar tendencias de compra y oportunidades de venta cruzada a través del análisis de data de video.
• Un crecimiento más acelerado de la utilidad a través de un análisis detallado de la canasta de compra.

TRADE MARKETING

• Ofertas personalziadas en lugares acordes a la mejor ubicación a través de dispositivos móviles
• Realt-time pricing, usando tecnología de análisis de datos de inventario y cadena de suministro, precios de la competencia en tiempo real y comportamiento del consumidor en tienda
• Ofertas a la medida a través del análisis de comportamiento online del consumidor y la información tan valiosa de la navegación en un sitio web