Big Data para predecir la demanda en la etapa estival

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bid data

Llega el verano, y con ello las rebajas, con el pico de consumo que eso trae aparejado en ciertos sectores como el de la moda. Las ventas se disparan especialmente en estas fechas, y eso supone un gran reto desde el punto de vista de la logística. Uno de los principales problemas a los que se enfrentan las empresas proveedores de retail es el control de sus niveles de stock o existencias disponibles, y en fechas con oscilaciones de demanda a veces tan imprevisibles, el problema puede agravarse. Tener un stock suficiente para satisfacer la demanda de los consumidores es esencial para el correcto funcionamiento de las empresas, y no hacerlo puede suponer una importante pérdida de clientes y un enorme riesgo futuro para la empresa.

Afortunadamente, como en otros muchos aspectos, la tecnología ha llegado para poner las cosas más fáciles y, hoy en día, contamos también con técnicas que nos permiten anticiparnos a eros picos de consumo, prediciendo la demanda en determinadas fechas para poder asegurarnos de que contamos con el stock adecuado. Se trata de modelos predictivos que usan estadísticas y técnicas de aprendizaje automático para cruzar datos que, aunque a priori pueden no tener mucho en común, permite conocer cómo se comportan las personas cuando se dan ciertos factores. Es el caso del Big Data, una tecnología predictiva que permite a los proveedores y minoristas tener una visión completa del panorama y poder prever así las necesidades de los consumidores finales y cómo se comportarán en ciertas situaciones. Estas herramientas, basadas en macro datos, permite analizar grandes cantidades de información, interna o externa, para poder filtrarla y analizarla, entendiendo las motivaciones de los consumidores y pudiendo tomar así decisiones de negocio que permitan pronosticar la demanda.

En definitiva, podemos decir que el Big Data es el análisis de datos llevado al máximo nivel. Unos datos que se asientan sobre una serie de características que se han venido en llamar las «5 V» y que, en resumen, son:

  • Variedad: el Big Data analiza datos de todo tipo, tanto estructurados como no estructurados, textuales y audiovisuales.
  • Volumen: cuanto más datos se tenga, más fiables serán las predicciones. Por eso es importante recolectar, capturar, almacenar, procesar e interpretar el mayor volumen de información posible.
  • Velocidad: hay que ser ágil en la recolección de datos, y capturar toda la información que se genera en tiempo real en redes sociales por ejemplo.
  • Valor: hay que tener claro qué valor aportan los datos para el consumidor final, estableciendo estrategias para utilizar aquella información que nos permite ofrecer el producto ideal para ese consumidor.
  • Veracidad: hay que comprobar la calidad y fiabilidad de los datos, para saber si efectivamente pueden ser empleados en una determinada estrategia.

Una vez se disponga de estos datos, las tecnologías de inteligencia artificial permitirán analizar cómo se desarrollarán los acontecimientos en el futuro dándose una serie de factores. En este caso, permitirá predecir cómo se comportará el consumidor durante la época estival.  

Ventajas de aplicar el Big Data

El Big Data permite ajustar los procesos productivos y el stock necesario para atender a la demanda futura, por lo que permite a las empresas acercarse lo máximo posible a la excelencia operativa. Emplear tecnologías predictivas permite encontrar el equilibrio en el stock, sin tener sobreproducción pero sin llegar al desabastecimiento.

Pero además, las tecnologías predictivas permiten también tomar decisiones en el presente que reporten beneficios en el futuro. Desde el punto de vista de las rebajas veraniegas, por ejemplo, tener una predicción de lo que puede pasar permite a las empresas poner en marcha estrategias o acciones de marketing que permitan mejorar esa predicción y maximizar los datos, aumentando las ventas. De esta forma, no se usa la información de forma pasiva, sino que se aprovechan los insights que se han obtenido para poder llegar a un futuro mejor. Por tanto, una de las mayores ventajas del Big Data es que permite no sólo evitar las acciones que podrían poner en jaque a la empresa, si no también potenciar los resultados y llevar la eficacia al máximo, aumentando los beneficios. Y esto a su vez se traduce en una mayor competitividad. De hecho, según la consultora McKinsey, las compañías que utilizan este tipo de tecnologías para conocer a sus consumidores superan a sus competidores en un 85% en crecimiento de ventas y en un 25% en margen bruto.

Además, la gran ventaja de las infraestructuras actuales de Big Data es que permiten construir modelos muy complejos, que permiten explorar una enorme cantidad de  variables y permiten por tanto encontrar cuáles son las que realmente impactan en el hipotético futuro que estamos prediciendo. Por ello, siempre y cuando se utilicen datos correctos y de calidad, las predicciones serán siempre fiables y ayudarán a tener buenas predicciones.

¿Cómo se crea una estrategia predictiva con Big Data?

Como venimos diciendo, una buena gestión de los datos pueden traer como resultado unan mayor comprensión de los hábitos de los consumidores y, por tanto, una mejor personalización de las ofertas durante la temporada veraniega. Ahora bien, para ello es necesario monitorizar los datos de forma correcta y contar con una estrategia adecuada. Para ello, pueden emplearse los datos obtenidos de distintas formas:

  • Análisis de la cesta de compra: puede emplearse la información para conocer qué productos suelen adquirirse juntos, para detectar cambios microscópicos pero reveladores de tendencias. Gracias a este análisis puede predecirse cómo aborda cada persona el ciclo de compra y tomar decisiones sobre el surtido de determinados productos, la ubicación de los artículos o la forma en que puede optimizarse la venta cruzada de los mismos.
  • Análisis de grupo de productos: puede compararse las relaciones causa/efecto entre las ventas y los beneficios que se obtienen con las mismas, para diseñar promociones más efectivas que se adapten mejor a los patrones de compra de los consumidores y a las tendencias que se dan en la sociedad.
  • Segmentación de clientes: con los datos de compra también puede dividirse el mercado en grupos de clientes que tienen hábitos similares, intereses comunes y formas de consumir parecidas. De esta forma se puede general un perfil de cliente muy precioso y estudiado que permite hacer acciones comerciales prácticamente personalizadas, que impactarán mejor en el consumidor pero con menos esfuerzo e inversión.

Así pues, el Big Data se erige sin duda como una de las herramientas más útiles que tienen las empresas para planificar y gestionar sus periodos de rebajas y colecciones estacionales, para evitar los desequilibrios de stock y aumentar sus beneficios lo máximo posible. Un nuevo modelo de hacer las cosas que debe tenerse en cuenta e implantarse para poder explotar al máximo nuestro negocio con todas las ventajas que la tecnología proporciona. 

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