Seis casos de uso de ciencia de datos en la industria minorista

¿Qué pasaría si pudiera desbloquear el poder de los datos para identificar el estante donde un producto se vendería más? ¿Qué tal predecir la demanda de una bebida popular? ¿O predecir con mucha antelación los volúmenes de pedidos previstos durante la temporada navideña para reforzar su logística? ¡Bienvenido a las interesantes aplicaciones de la ciencia de datos en la industria minorista!

La ciencia de datos está omnipresente en todas las industrias y funciones. La ciencia de datos y las tecnologías que la acompañan (inteligencia artificial y aprendizaje automático) pueden procesar grandes cantidades de datos en segundos y generar información clave para impulsar su negocio. Dada la gran cantidad de datos de los clientes y las preferencias de los clientes en constante evolución, la industria minorista puede ganar mucho con las aplicaciones de ciencia de datos. Exploremos algunos de ellos.

Motor de recomendación

Ya sea que esté comprando en Amazon o explorando Netflix, habrá notado las recomendaciones que son mágicamente similares a su elección. Bueno, esta magia ocurre a través de la ciencia de datos. Los motores de recomendación son excelentes para rastrear las actividades de los consumidores y recomendar productos similares. Lo mejor es que aprenden solos y se adaptan al comportamiento del cliente. Imagine poder ofrecer productos a sus clientes en función de su historial de navegación y compras anteriores. ¡Le brinda una tasa de conversión más alta, aumenta sus ingresos y captura más datos para analizar y recomendar productos más adecuados en el futuro!

Marketing dirigido

El marketing online se ha convertido en un diferenciador empresarial clave, dada su asequibilidad y alcance. La ciencia de datos puede ayudarte a dominar este juego a través de publicidad dirigida. Su empresa puede utilizar técnicas de ciencia de datos como el aprendizaje automático, la regresión, el análisis de componentes principales y la agrupación en clústeres para comprender, predecir e incluso influir en el comportamiento del consumidor. Dada la gran base de usuarios, las empresas minoristas son casos de uso maduros para el análisis exploratorio de datos y la creación de modelos de predicción.

Optimización de precios

El precio está determinado por algoritmos complejos que necesitan corrección constante. Cuanto mayor sea el conjunto de datos, más tedioso será el ejercicio de modelado. Aquí es donde la ciencia de datos viene al rescate. En el mundo en línea, cada vez más conectado, donde las preferencias de los clientes cambian en un abrir y cerrar de ojos, es fundamental fijar el precio óptimo para sus productos.

La ciencia de datos puede ayudarlo a recopilar datos de diferentes fuentes y establecer una base de precios: ubicación del cliente, actitud de compra, temporada, precios de la competencia, nivel de inventario, etc. Obtiene un modelo de optimización de precios dinámico en tiempo real que se adapta con el tiempo y aumenta. Percepción de precios y rentabilidad del cliente.

Venta cruzada y venta adicional

Estas antiguas prácticas de marketing han recibido una nueva vida gracias a técnicas y algoritmos de ciencia de datos. La ciencia de datos puede ayudar a las empresas minoristas a recomendar productos complementarios (venta cruzada) y de alta gama (venta adicional) sin tener que gastar tiempo y recursos en métodos de prueba, como las pruebas A/B. Esto se puede combinar con modelos de marketing dirigidos y técnicas de optimización de precios para impulsar productos que tengan más probabilidades de venderse, reteniendo clientes a largo plazo.

Detección de fraude

El volumen de transacciones en línea ha crecido exponencialmente en todo el mundo, al igual que el fraude. Impugnar transacciones fraudulentas requiere mucho tiempo y costos que, en el mejor de los casos, se evitan. La detección de fraude se encuentra entre los casos de uso comunes de análisis minorista para aplicaciones de ciencia de datos y aprendizaje automático. Es una mejora con respecto a los mecanismos tradicionales e inflexibles de detección de fraude, donde siempre hay una carrera entre los minoristas que actualizan sus sistemas y los delincuentes que encuentran formas de engañarlos. Los algoritmos de aprendizaje automático supervisados y no supervisados, junto con técnicas estadísticas, mejoran continuamente el algoritmo con el tiempo, dejando poco espacio para que los estafadores entren sigilosamente.

Los sistemas de detección de fraude adaptables y modernos basados en ciencia de datos son una necesidad para las empresas minoristas y no un lujo. Más que la pérdida financiera, es la pérdida de reputación lo que resulta más perjudicial para un minorista, dado que una víctima de fraude trasladará su negocio a otra parte.

Análisis de los sentimientos

Esta es la última tendencia para analizar el comportamiento del cliente que supera todas las técnicas de comportamiento del consumidor. Una mejora con respecto a las técnicas tradicionales costosas y que requieren mucho tiempo, como encuestas y grupos focales, el análisis de sentimientos recopila datos de los consumidores a través de interacciones en las redes sociales y otros servicios de retroalimentación. Luego, los minoristas pueden aprovechar las técnicas de procesamiento del lenguaje natural (NLP) para extraer sentimientos clave de esas extracciones. Ayuda a crear una mejor experiencia para el cliente y ofrecer mejores servicios en el futuro.

Hay muchos más casos de uso de ciencia de datos en el comercio minorista de los que su empresa puede beneficiarse. En AI Superior, creemos que cada negocio es único y que no existe una solución única para todos. Si es un minorista que busca soluciones de ciencia de datos personalizadas para aprovechar al máximo sus puntos fuertes, nuestros científicos de datos de IA superior están aquí para acompañarlo en el viaje y llevar su negocio al siguiente nivel.