Big data y minoristas

Los minoristas recogen y mantienen registros de ventas para gran número de clientes. El desafío siempre ha sido poner estos datos a buen uso. Idealmente, un minorista le gustaría conocer las características demográficas de sus clientes y qué tipos de bienes y servicios que están interesados ​​en comprar.

La mejora continua de la capacidad informática ha hecho posible tamizar a través de grandes volúmenes de datos a fin de encontrar patrones que se pueden utilizar para pronosticar la demanda de diferentes productos, basados ​​en las características de los clientes.

Otra de las cuestiones que los datos grandes pueden ayudar con estrategias de precios es, entendiendo específicamente el grado de sensibilidad diferentes clientes con los precios. Elegir el precio adecuado para un producto a veces se ha basado en conjeturas. Por el contrario, los grandes datos pueden aumentar la capacidad del minorista de usar hábitos de los clientes para identificar el precio que maximiza los beneficios de sus productos. Otro de los beneficios de utilizar grandes volúmenes de datos es que las tiendas minoristas pueden planificar mejor la colocación de las mercancías en toda la tienda, con base en los hábitos de compra de los clientes.

Grandes datos también pueden ayudar a los minoristas con la gestión de inventarios. Muchos minoristas venden una amplia variedad de diferentes productos, y hacer el seguimiento de esta información es un desafío enorme. Con grandes datos, los minoristas pueden tener información al instante actualizada sobre el tamaño y la ubicación de sus inventarios.

Uno de los usos más importantes de grandes datos para un minorista es la posibilidad de dirigirse a los consumidores individuales con promociones en base a sus preferencias. Tal objetivo no sólo aumenta la eficiencia de la publicidad, ofrece a los clientes una relación más personal con el minorista, fomentando así la repetición de negocios. Además, el conocimiento de las preferencias del cliente permite al minorista para proporcionar recomendaciones para futuras compras, que nuevos aumentos repiten negocio.

Nordstrom

A modo de ejemplo, Nordstrom ha adoptado en gran medida el uso de datos grandes. Fue una de las primeras tiendas para ofrecer a los clientes la opción de compra en línea. La compañía ha desarrollado una aplicación para smartphones que permite a los clientes compran directamente desde sus iPads, iPhones y otros dispositivos móviles. Nordstrom también muestra que los clientes de sus tiendas transporta Merchandise- específica para la mercancía que se debe pedir a otras tiendas, Nordstrom pueden proporcionar una estimación muy precisa del tiempo de entrega.

Nordstrom utiliza sus capacidades de datos grandes para dirigirse a los clientes con anuncios personalizados basados ​​en sus experiencias de compra. Esta información puede provenir de las ventas en tiendas de Nordstrom, su página web y de los sitios de medios sociales como Facebook y Twitter.

Nordstrom lleva a cabo la investigación en la mejora de la experiencia de compra del cliente a través de su división de Innovación Labs. Se creó esta división en 2011 con el fin de garantizar que la empresa se mantiene a la vanguardia de la tecnología de datos grande.

Walmart

Walmart es otro importante minorista que ha adoptado los grandes datos. Con base en el volumen de ventas, Wal-Mart es el minorista más grande de Estados Unidos. Es también el mayor empleador privado del país.

En los últimos años, Walmart ha hecho un esfuerzo importante en el comercio electrónico, lo que le permite competir directamente con Amazon.com y otros minoristas en línea. En 2011, Walmart adquirió una empresa llamada Kosmix para aprovechar las capacidades del motor de búsqueda de propiedad de esa compañía (Kosmix pasó a llamarse Walmart Labs).

Desde entonces, Walmart Labs ha desarrollado varios nuevos productos basados ​​en la tecnología de datos grande. Uno de ellos es el llamado Genoma Social, que permite a Walmart para dirigirse a los clientes individuales con descuentos basados ​​en las preferencias de los clientes han expresado a través de diversos sitios de Internet. Otro producto desarrollado por los Laboratorios de Walmart es Shoppycat, una aplicación que proporciona recomendaciones de regalo basado en información que se encuentra en Facebook.

Aunque el comercio electrónico todavía representa un porcentaje relativamente pequeño de los ingresos anuales de Walmart, las inversiones que la empresa ha hecho en gran show tecnología de datos que espera que las ventas en línea para convertirse en una fuente cada vez más importante de los ingresos en el futuro.

Amazon.com

El mejor ejemplo de la utilización de grandes volúmenes de datos en el comercio minorista es Amazon.com, que ni siquiera podría existir sin la tecnología de datos grande. Amazon comenzó vendiendo libros y se ha extendido a casi todas las áreas imaginables de menor, incluidos los muebles, electrodomésticos, ropa, y la electrónica. Como resultado, Amazon recaudó $ 89 mil millones en ingresos en 2014, por lo que es uno de los diez mejores minoristas en los EE.UU., y el mayor minorista en línea.

Al igual que los minoristas en línea, Amazon utiliza grandes datos para varias aplicaciones:

• La gestión de sus enormes inventarios

• Mantener con precisión un seguimiento de pedidos

• Hacer recomendaciones para futuras compras

Amazon ofrece sus recomendaciones a través de un proceso conocido como -elemento a elemento de filtrado colaborativo. Este filtrado se basa en algoritmos diseñados para identificar los detalles claves que pueden llevar a un cliente a comprar un producto, tales como compras anteriores, elementos vistos, las compras realizadas por los clientes con características similares, y así sucesivamente. Amazon también ofrece recomendaciones por correo electrónico, elegidos en base a las ventas más altas posibles.

Amazon ha sido capaz de poner su inversión en capacidades de datos grandes para un buen uso de otra manera: Ahora obtiene ingresos al permitir que las empresas a utilizar su infraestructura por una tarifa. Esto se hace a través de productos tales como Amazon Elastic MapReduce (EMR) y Amazon Web Services (AWS).

Amazon EMR permite a las empresas analizar enormes cantidades de datos mediante el uso de hardware de Amazon. Este hardware es accesible a través del Amazon Cloud Drive, donde las empresas pueden pagar para almacenar sus datos. Para muchas empresas, el uso de estas instalaciones es más barato que la construcción de la infraestructura informática que se requeriría para manejar las demandas de grandes datos. AWS ofrece una gran variedad de servicios de computación a través de Amazon Cloud Drive, incluidas las instalaciones de almacenamiento, sistemas de gestión de bases de datos, redes, y así sucesivamente.

Una extensión interesante de uso de Amazon de datos tan grande es su plan para enviar mercancía a los clientes antes de que se lo pide! La compañía recibió una patente en 2014 por su metodología "envío anticipatoria". Para que este plan tenga éxito, Amazon.com tiene que ser capaz de anticiparse a la demanda del cliente con un increíblemente alto grado de precisión para evitar el riesgo de la mercancía devuelta.