Gracias a las nuevas tecnologías, las empresas de hoy cuentan con herramientas para tomar mejores decisiones comerciales, como es el caso de las data driven retail decisions. Para entrar en contexto, las decisiones basadas en datos utilizan los números para entender el comportamiento del mercado, optimizar procesos y ofrecer a los clientes mejores soluciones.
En 2025, se calcula que habrá 181 zettabytes de datos en el mundo. Un zettabyte contiene mil millones de terabytes, lo que significa un enorme potencial de información accionable. No obstante, el uso de datos para la toma de decisiones es un proceso con el que, primero, se debe estar familiarizado. En ese sentido, el Índice de Transformación Digital 2021 encontró que apenas el 47 % de las empresas chilenas lleva procesos de manejo de datos.
¿Qué son las decisiones data-driven?
Las decisiones basadas en datos (en inglés, data–driven decision making), son una metodología de gestión empresarial donde se usa big data para la toma de decisiones. Con base en los números y tendencias, las empresas diseñan planes de negocios estratégicos alineados con los objetivos, prioridades y metas de la compañía.
Por ejemplo, las decisiones basadas en datos permiten medir audiencias, perfilarlas y gestionarlas de manera efectiva, debido a que se dispone de información suficiente para sacar conclusiones. Los datos también son útiles para:
- Optimizar el manejo de inventario.
- Identificar oportunidades de crecimiento en mercados de alta competencia.
- Aumentar las ventas.
¿Cómo funciona el big data para la toma de decisiones?
Existen muchos tipos de modelos basados en datos, algunos más complejos que otros. Un ejemplo son las pruebas A/B, muy utilizadas en marketing para determinar qué versión de un anuncio genera mayor interacción por parte del usuario.
Luego, con base en los datos recopilados, se elige el contenido que la empresa incluirá en su estrategia de marketing a largo plazo: colores, tipografías, estilo de comunicación, imágenes y demás.
Otra forma de aprovechar el uso de datos para la toma de decisiones es mediante el análisis predictivo. Esta práctica consiste en ocupar estadísticas y técnicas de modelado para hacer predicciones del rendimiento futuro, de esta manera se pueden ejecutar acciones que permitan sacar ventaja de los acontecimientos.
El análisis predictivo también se puede usar para:
- Optimizar los procesos operativos.
- Mejorar la gestión de riesgos.
- Ofrecer un mejor servicio al cliente.
- Aumentar la retención, entre otros beneficios.
Data driven retail decisions: casos de uso
En el mundo del retail, las decisiones basadas en datos pueden contribuir a hacer más eficientes todos los procesos de un negocio, desde la gestión financiera hasta la cadena logística y el marketing. Estos son ejemplos de data driven retail decisions que demuestran el potencial de los datos para el éxito empresarial.
1. Gestión financiera
Implementando una estrategia de recolección y análisis de datos financieros, las empresas pueden impulsar estrategias de gestión más efectivas y tomar decisiones comerciales inteligentes.
Algunas áreas específicas de acción incluyen:
- El monitoreo en tiempo real de precios.
- Auditoría de riesgos y compliance.
- Seguimiento de flujo de caja.
- Análisis de operaciones financieras con base en criterios como el representante de ventas, la sucursal, la hora del día o la época del año.
2. Ventas
Con ayuda de los datos, las grandes tiendas pueden pronosticar con exactitud su rendimiento a mediano y largo plazo, generando informes precisos para abordar y superar dificultades. Adicionalmente, se puede ocupar big data para entender en qué segmento se encuentran los clientes potenciales más relevantes, anticipar su comportamiento y diseñar estrategias de ventas contundentes.
Muchas veces, la falta de información lleva a cometer errores y a perder oportunidades de ventas por actuar de manera sesgada. Una referencia interesante son los estudios del Premio Nobel de Economía, Daniel Kahneman, donde se concluyó que las personas toman dos tipos de decisiones: rápidas e impulsivas, y basadas en la evidencia. En este último caso, se ocupa el razonamiento y la estadística. Por consiguiente, es un abordaje más eficiente para tomar decisiones libres de errores y prejuicios.
3. Marketing
Según explica Jeff Allen, experto en marketing tecnológico de la compañía Adobe, los falsos positivos en marketing son muy costosos para las empresas. Esto ocurre cuando hay falta de precisión en los datos, lo que lleva a la organización a tomar malas decisiones.
El uso correcto del big data puede disminuir las probabilidades de cometer errores al ofrecer información demográfica certera y tendencias de consumo. Esto mantiene los costos en un margen favorable y permite a las empresas de retail seguir creciendo.
4. Logística
Una cadena de suministro eficiente es uno de los principales desafíos en el retail, sobre todo porque, en cualquier momento, pueden ocurrir imprevistos. La pandemia dio una lección a las empresas de lo importante que es contar con recursos para gestionar la interrupción de operaciones y la incertidumbre.
Dicho esto, las decisiones basadas en datos permiten reducir los costos logísticos, ya que permiten llevar un seguimiento confiable de las principales métricas de rendimiento. Otro caso de uso en esta área es el desarrollo de aplicaciones de análisis del tráfico en tiempo real, de este modo, las empresas de retail pueden calcular los tiempos de entrega y evitar la congestión vehicular, lo que también reduce los costos en combustible.
Para las empresas en la actualidad, contar con un buen manejo de sus datos y geointeligencia asociada a este proceso, es algo fundamental para tomar buenas decisiones y tener éxito. En Entel Ocean contamos con soluciones para realizar la transformación tecnológica en tu negocio, y así generar una gestión más eficiente, integrada y sustentable.
