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Uso de Predictive Analytics para Potenciar las Ventas

Aureliano Rivera

El concepto de Predictive Analytics asociado a Big Data se hace cada vez más conocido en el mundo de los negocios, porque es una herramienta que permite procesar grandes volúmenes de información presente en cualquier empresa para optimizar sus procesos y mejorar su productividad.

Predictive Analytics ha favorecido a muchas empresas que hasta este momento, no tenían la capacidad para manejar  grandes cantidades de información, pues sólo usaban programas básicos como Excel,  u otras herramientas relativamente sencillas, además de no poder integrar al análisis, datos propios almacenados en diferentes medio y datos externos complicados de vincular, pero necesarios para determinar con precisión escenarios de oportunidades, eficiencia y riesgos,  además de señalar tendencias y proporcionar informes y análisis estadísticos de gran valor para la toma de decisiones en tiempo real.

Esto ha hecho que, actualmente el uso de Predictive Analytics se extienda a cualquier tipo de industria, por ejemplo, las cadenas de tiendas y supermercados, que tienen que extraer de sus datos la información necesaria para alcanzar las metas de la empresa.

Beneficios de implementar Predictive Analytics en la industria de Retail:

 Manejo óptimo de las ofertas

La gerencia del negocio puede enfocarse mejor con la ayuda de informes predictivos que les permita mejorar sus estrategias de ventas o crear nuevas, estudiar nuevas tendencias, detectar y aprovechar nuevas oportunidades de crecimiento, hacerse cargo de promociones más efectivas con las cuales se puede incrementar el volumen de venta de la empresa.

Además, al optimizar el manejo de las ofertas o descuentos de los productos que comercializan se puede mejorar el servicio que se ofrece al cliente a través de ofertas que sean más atractivas para ellos. Lo cual también provee de más clientes y más lealtad hacia el negocio.

Control de Fraudes

Suponiendo que una tienda de conveniencia ofrece una promoción de un producto gratis en la compra de dos productos más, y que no todos los clientes aprovechen la promoción, sino que compren un solo producto, y otro cliente un solo producto y así sucesivamente, entonces no se debió aplicar ninguna promoción a esas transacciones, pero el empleado en el punto de venta comete fraude al aplicar la promoción hasta el final del día acumulando las ventas de los clientes que compraron productos individuales y por las que cobró un monto más alto mientras que a la tienda reporta un monto menor al registrarlos como promociones.

Este problema se puede solucionar con Predictive Analytics al poder identificar, mediante métodos estadísticos, las operaciones con una mayor probabilidad de ser fraudulentas y así reducir el nivel de riesgo en las tiendas.

Patrones en promociones

Otro beneficio de implementar esta herramienta tiene que ver con el análisis de promociones, que permite identificar cuáles son las que están funcionando mejor, para qué tipo de productos, para qué tipo de clientes y en qué fechas determinadas.

La idea, en este caso, es encontrar patrones con los cuales se puedan identificar aquellas tiendas que mejor o peor se comportan en cuanto a ventas se refiere.

También permite identificar las tiendas en las que alguna promoción funcionó, para poder hacer esa misma promoción en tiendas que sean similares.

Análisis de patrones de compra

Un concepto que se debe manejar para optimizar los procesos de venta de productos en grandes cadenas de tiendas y supermercados es el del Market Basket Analysis, el cual permite identificar los patrones de compra de diferentes productos y cuáles son los posibles otros artículos que se correlacionan con la compra del producto principal.

Por ejemplo, cuando un cliente compra cerveza en una tienda, en un 80 por ciento de los casos compra también una botana o un refresco. O aquellas personas que compran leche también adquieren pan en un 70 por ciento de las veces.

Con el Market Basket Analysis se puede analizar qué productos de todo el portafolio que ofrece la tienda, se deben vincular, para así asegurar patrones que determinan aquellos artículos que pueden relacionarse entre sí en el momento de la compra.

Estos patrones le indican al dueño del negocio la decisión de vender o no cualquier tipo de producto en su tienda, que, en caso de llegar a ser completamente arbitraria, puede analizar el ejemplo de aquellas tiendas similares a la suya, en cuanto al volumen de productos o tipo de clientes.

Resultados rápidos

Cualquier empresa de Retail se puede ver beneficiada al implementar Predictive Analytics, porque les ayuda a analizar las ventas del negocio para poder determinar qué pasos y estrategias se deben aplicar para poder incrementarlas, y ver resultados muy rápidos, en apenas 2 o 3 meses podrían ver como crece el volumen de ventas.

Nexolution provee de estas herramientas para ayudar a las empresas a tomar las mejores decisiones y que puedan ver resultados efectivos en el corto plazo ayudándolas a superar sus metas.