Anteriormente, los minoristas tomaban decisiones sobre qué artículos vender, dónde venderlos, cuántas existencias conservar y cuándo cambiar los precios basándose en su experiencia e intuición. Si bien muchos minoristas están orgullosos de sus instintos, confiar únicamente en ellos ya no es suficiente, especialmente cuando los márgenes de ganancia son ajustados. Las preferencias de los consumidores cambian rápidamente y los minoristas no pueden rastrear con precisión todos los factores del mercado.
Data Analytics El software puede ayudar a los minoristas a tomar decisiones mejores y más rentables al mejorar o corregir sus conjeturas. ¿Quieres saber más acerca de eso? Esta guía para principiantes mostrará a las empresas todo lo que necesitan saber sobre análisis minorista y sus mejores prácticas.
Índice del contenido
Análisis minorista: ¿qué es y cuáles son sus beneficios para las empresas?
Los 4 tipos de análisis de datos minoristas
Cinco mejores prácticas para ayudar a las empresas a aprovechar al máximo los análisis minoristas
Tipos de herramientas que los minoristas pueden utilizar para el análisis minorista
Palabras finales
Análisis minorista: ¿qué es y cuáles son sus beneficios para las empresas?
El análisis minorista utiliza software para recopilar y analizar datos de tiendas físicas, tiendas en línea y catálogos para ayudar a los minoristas a comprender el comportamiento de los clientes y las tendencias de compra. Esta información puede mejorar las decisiones sobre precios, inventario, marketing, colocación de productos y operaciones de la tienda mediante el uso de algoritmos predictivos sobre datos tanto del interior de la empresa (como los historiales de compras de los clientes) como de fuentes externas (como las previsiones meteorológicas).
Los análisis minoristas también pueden medir la lealtad de los clientes, detectar patrones de compra, pronosticar la demanda y mejorar el diseño de las tiendas. Por ejemplo, ayuda a los minoristas a colocar en los estantes artículos que se compran juntos con frecuencia y ofrecer descuentos personalizados a los clientes habituales, lo que genera mayores compras y más visitas.
Beneficios de utilizar análisis minoristas para empresas
Reducir desabastecimientos y descuentos
Al comprender las tendencias de la demanda, los minoristas pueden almacenar la cantidad adecuada de productos. Por ejemplo, los análisis pueden mostrar qué tan rápido cae la demanda de productos electrónicos de consumo influenciados por las redes sociales, ayudando a los minoristas a evitar el exceso de existencias y los grandes descuentos.
Mejorando la personalización
Los análisis ayudan a los minoristas a comprender lo que les gusta a sus clientes, lo que les permite captar más ventas. Por ejemplo, un minorista de libros puede utilizar el historial de compras para notificar a los clientes interesados en la historia de Estados Unidos sobre un nuevo libro del historiador Ron Chernow disponible para pedidos por adelantado.
Optimización de las decisiones de precios
El análisis de datos puede ayudar a los minoristas a establecer los mejores precios considerando factores como los carritos de compras abandonados, los precios de la competencia y los costos de los productos. Esto garantiza que los precios no sean ni demasiado altos ni demasiado bajos, maximizando las ganancias.
Mejorar la asignación de productos
Los análisis pueden guiar a los minoristas sobre dónde enviar los productos, reduciendo costos de transporte innecesarios. Por ejemplo, un minorista de ropa deportiva puede aprovechar los análisis para ver que incluso una ligera caída de temperatura aumenta las ventas de camisetas térmicas, de modo que pueda enviar más a áreas más frías.
Los 4 tipos de análisis de datos minoristas
Analítica descriptiva
El análisis descriptivo analiza el desempeño pasado para responder preguntas básicas como "cuántos", "cuándo", "dónde" y "qué". Es la base de las herramientas y paneles de inteligencia empresarial que muestran informes frecuentes sobre ventas e inventario.
Análisis de diagnóstico
El análisis de diagnóstico ayuda a encontrar las causas de los problemas que afectan el rendimiento. La combinación de datos de diversas fuentes, como comentarios de los clientes, resultados financieros y métricas operativas, brinda a los minoristas una comprensión más profunda de sus problemas.
Analítica predictiva
El análisis predictivo pronostica eventos futuros analizando el clima, las tendencias económicas, los problemas de la cadena de suministro y la competencia. A menudo implica escenarios hipotéticos, como predecir qué tan efectivo será ofrecer un descuento del 10% sobre un descuento del 15% o estimar cuándo se acabarán las existencias en diferentes condiciones.
Analítica prescriptiva
El análisis prescriptivo utiliza inteligencia artificial y big data para recomendar acciones basadas en resultados previstos. Por ejemplo, puede sugerir ofertas para agentes de servicio al cliente, como ventas adicionales basadas en el historial de compras o ventas cruzadas para abordar las consultas de nuevos clientes.
Cinco mejores prácticas para ayudar a las empresas a aprovechar al máximo los análisis minoristas
1. Confíe en los datos del cliente
Los clientes comparten mucha información sobre lo que quieren y necesitan. Los mejores minoristas utilizan estos datos para detectar tendencias y comprender mejor a sus clientes. Combinan datos de programas de fidelización, comercio electrónico, sistemas POS y otras fuentes, incluidos datos comprados a corredores.
Por lo general, los expertos dividen los datos de los clientes en información demográfica, transaccional, conductual y psicográfica. Los minoristas comienzan recopilando datos demográficos básicos y luego se expanden a otros tipos. Distinguen entre “clientes” (personas que les han comprado) y “consumidores” (clientes potenciales). Los datos del consumidor ayudan en el “modelado de similitudes”; por ejemplo, si Mark es un gran cliente, el minorista busca más personas como Mark y se dirige a ellos con ofertas especiales.
2. Utilice herramientas de visualización
Los cuadros, gráficos y paneles, elementos comunes en el software de BI, son cruciales para comprender los datos y tomar decisiones inteligentes. Son mucho más efectivos que simplemente mirar filas y columnas de datos. Estas herramientas también permiten a los usuarios empresariales acceder a análisis directamente sin esperar a que TI cree informes y ejecute consultas.
3. Mire diferentes fuentes de datos
Analizar diferentes fuentes de datos, como cifras de ventas, datos antiguos de clientes y niveles de existencias, ayuda a las tiendas a comprender mejor su negocio. ¿Por qué? Estos números suelen estar relacionados de alguna manera. Por ejemplo, las tiendas pueden vincular los datos de la tienda con los detalles del producto para determinar el mejor diseño de la tienda para convertir a los visitantes en compradores.
Verificar los niveles de existencias garantiza que haya suficientes productos para coincidir con el diseño de la tienda. Las tiendas también deben tener en cuenta que diferentes herramientas pueden definir los datos de diversas maneras, lo que puede provocar errores si no se corrige. Esta es una buena razón para utilizar una plataforma para todos los datos minoristas en lugar de elegir la mejor herramienta para cada trabajo.
4. Realice un seguimiento de los números importantes
Ver números importantes ayuda a las tiendas a ver qué tan bien les está yendo y encontrar formas de mejorar. Las tiendas más exitosas analizan estos números cada semana y los comparan con la semana anterior. Esto comienza observando lo que sucedió (como ciertos artículos que se venden menos) y luego averiguando por qué sucedió (como quedarse sin existencias).
5. Centrarse en los objetivos principales
No todo debe medirse. Los minoristas tienen muchas herramientas y datos nuevos, pero deben elegir sabiamente o correr el riesgo de abrumar a quienes toman las decisiones. En lugar de ello, primero deberían encontrar áreas clave que puedan mejorar rápidamente el negocio. Según McKinsey, los mejores análisis resuelven un problema específico y conducen a resultados claros.
Tipos de herramientas que los minoristas pueden utilizar para el análisis minorista
El análisis minorista utiliza datos recopilados de tiendas y sitios web a través de varias herramientas, incluidas las siguientes:
1. Sistemas de punto de venta (POS)
Estos sistemas rastrean y gestionan las transacciones de los clientes. Proporcionan datos sobre lo que compran los clientes y pueden crear informes sobre ventas y tendencias.
2. Software de gestión de relaciones con el cliente (CRM)
Este software gestiona ventas, marketing, servicio al cliente y procesos en línea. Los minoristas lo utilizan para realizar un seguimiento de las interacciones con los clientes, conservar información sobre los clientes y encontrar nuevas oportunidades de ventas y marketing.
3. Herramientas de inteligencia empresarial (BI)
Las herramientas de BI combinan datos de diferentes fuentes para realizar un seguimiento de indicadores clave de rendimiento, como la lealtad del cliente, la rotación de inventario y las tasas de ventas. Pueden generar informes para ejecutivos y otros tomadores de decisiones.
4. Sistemas de gestión de inventario
Este software rastrea los niveles de existencias en tiendas y almacenes, pronostica la demanda y ayuda a decidir dónde almacenar los artículos para reducir costos y satisfacer las necesidades de los clientes.
5 Analítica predictiva
Este tipo de análisis utiliza datos pasados para pronosticar tendencias y comportamientos futuros. Los principales tipos de análisis minorista son descriptivos, de diagnóstico, predictivos y prescriptivos. Estos ayudan a identificar oportunidades de crecimiento y nuevos grupos de clientes.
Palabras finales
Los análisis minoristas son una parte esencial de cualquier negocio que realice ventas. Ayuda a realizar un seguimiento del negocio y hacer predicciones futuras para evitar desabastecimientos y otras situaciones perjudiciales. Si bien confiar en la intuición era la norma, la analítica minorista la está eliminando lenta (pero seguramente). Los datos en 2024 no son los mismos que hace 20 o 10 años, por lo que los minoristas deben evolucionar si quieren manejar todos los datos entrantes y salientes.
