De acuerdo con un reporte reciente de PYMNTS, la mitad de las empresas minoristas (retailers) no tienen acceso a datos actualizados en tiempo real. ¿El resultado? En comparación con aquellos competidores que pueden acceder rápidamente a esta información, tienen un 52% menos de probabilidades de conseguir aumentar sus ventas.
Es claro que la toma de decisiones basadas en datos, sin importar el nivel de implementación, es crucial para predecir patrones de consumo y prepararse ante cambios antes de que estos sucedan, de hecho, de acuerdo con McKinsey, las empresas que impulsan su departamento de ventas de esta manera obtienen crecimientos de EBITDA de entre un 15% y 20%. No obstante, obtener información actualizada automáticamente es tan importante como el aprovechamiento de la misma, ya que no sirve de mucho tomar decisiones a partir de datos si estos ya han perdido relevancia, y su actualización manual consume demasiado tiempo y recursos.
En Xepelin, queremos que tu empresa desbloquee por completo el poder de los datos para llegar a mejores y más rápidas decisiones estratégicas. Por lo tanto, en este artículo hablaremos sobre la importancia que tiene la información en tiempo real para el sector minorista y sobre algunos consejos que puedes seguir para comenzar a implementarla y así impulsar tus ventas.
Importancia de los datos en tiempo real para el manejo de inventario
Anticipar la demanda es importante para evitar problemas de inventario, especialmente en el sector minorista. Si bien es mejor realizarlo de alguna forma a no hacerlo en su totalidad, los datos en tiempo real garantizan una mayor precisión en este proceso.
Aunque una base de datos históricos puede anticipar ciertos cambios estacionales en la demanda, ¿qué pasa si algún suceso completamente nuevo rompe con el patrón? El modelo de proyección queda vulnerable a errores y las tendencias predichas pueden distar mucho de la realidad. Cuando esto sucede, suelen presentarse las llamadas distorsiones de inventario, como el exceso de stock y la falta de existencias. El impacto de estos fenómenos en el sector retail, tan solo el año pasado, alcanza un valor en pérdidas del trillón de dólares de manera global.
Entonces, para garantizar la máxima rentabilidad posible, el sector retail debe de actualizar sus bases de datos al mismo ritmo en que los cambios en la demanda y las fluctuaciones de comportamiento del consumidor se presentan. Esto con el fin de llegar a decisiones que respondan a ellos efectivamente a través de adquisiciones precisas que empaten con la realidad actual del mercado.
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¿Cómo afecta el déficit de datos a los consumidores?
La falta de datos actualizados no solo puede impedir adquisiciones precisas, sino que afecta directamente la relación de una empresa con sus clientes. Esto ocurre con frecuencia en la actualidad, en donde la personalización de la experiencia de compra suele ser considerada como un factor importante en la construcción de lealtad, y la única forma de alcanzarla es a través de la analítica de datos.
Cuando una compañía no cumple con las necesidades de personalización de los consumidores, estos tienden a buscar otras opciones. De hecho, se estima que un 81% de los clientes prefieren comprar con una empresa que ofrece una experiencia personalizada.
Impacto de la falta de datos actualizados en el rendimiento empresarial
Aunque la gestión de inventario y la fidelización de clientes son de las áreas que gozan de un mayor impacto positivo gracias a la analítica en tiempo real, los beneficios de esta no se detienen ahí, sino que pueden impulsar el rendimiento financiero de las siguientes formas:
Decisiones financieras rápidas e informadas
Monitorear la salud financiera es algo esencial para empresas de todo tamaño, pero el acercamiento tradicional de basarse en un proceso manual para hacerlo resulta poco efectivo para comprender verdaderamente su estado financiero y para tomar decisiones ágiles. En cambio, la analítica en tiempo real permite conocer la salud de una organización en todo momento y observar cómo se comporta con mayor detalle, para así tomar decisiones más rápidas, pero informadas, sobre procesos como inversiones o adquisiciones.
La garantía de tomar la decisión correcta, en el momento indicado, es invaluable desde un punto de vista económico y esto se ve reflejado en el 80% de las empresas que perciben mayores ganancias netas una vez que comienzan a basar sus decisiones en datos en tiempo real.
Resoluciones rápidas y confiables a problemas
Al vigilar los datos financieros en tiempo real, también es posible detectar con antelación errores, problemas e inconsistencias y corregirlos cuanto antes, en lugar de esperar semanas para analizar y cotejar un reporte de finanzas. Esta capacidad se ve potenciada con la transparencia de datos, ya que existe un mayor número de personas que pueden identificar problemas específicos.
Además, cuando existe un problema que no puede ser solucionado directamente, los datos constantemente actualizados permiten prepararse ante este desafío y reducir su impacto negativo, es decir, gestionar apropiadamente su riesgo. Igualmente, estos datos pueden ser considerados como más fiables, ya que las actualizaciones en tiempo real no son vulnerables a errores humanos de registro a los que los procesos manuales sí están sujetos.
Cómo empezar a implementar un sistema de datos en tiempo real
Es sencillo hablar del impacto positivo que puede tener el análisis de datos en tiempo real y de las consecuencias de no implementarlo, pero, en muchas ocasiones, la infraestructura tecnológica y operacional de una empresa simplemente no está lista aún para integrarse con este tipo de analítica. Entonces, ¿cómo prepararse? Aquí hay algunos consejos:
- Identifica las fuentes de datos más esenciales que deben de ser automatizadas en tiempo real tan pronto como sea posible y enfócate en modernizarlas.
- Capacita al equipo relevante en la analítica de datos para facilitar la transición y hacerla más exitosa.
- Replantea tus workflows para que encajen con la nueva estrategia de analítica.
- Centraliza la información deseada con una plataforma digital, esto para eliminar “silos” que segmenten los datos y comenzar a crear una cultura de transparencia en torno a la información.
- Diseña políticas en torno a la nueva estrategia, por ejemplo, puedes definir aquellas personas que tendrán acceso a la información, el protocolo que deberán seguir para utilizarla, etc.
- Considera la contratación de un CDO (Chief Data Officer) que se encargue de diseñar políticas más efectivas, monitorear el acceso y uso de los datos y establecer controles de calidad en la información, ya que basar decisiones en datos de mala calidad es igual a no utilizarlos.
- Aprende sobre el potencial de nuevas herramientas tecnológicas para que, a medida que tu equipo se vuelva más eficiente con el uso de datos, puedas integrar nuevas tecnologías, como la inteligencia artificial.
El rol de la Inteligencia artificial en el sector retail
Los datos en tiempo real ofrecen múltiples beneficios, sin embargo, para aprovecharlos por completo, es necesario contar con una herramienta que facilite y agilice el análisis de este nuevo gran flujo de información: la inteligencia artificial. Cuando la IA y los datos automatizados convergen, es posible obtener las siguientes aplicaciones prácticas:
- Optimización de inventario que combine la entrada automática de datos con su interpretación inmediata. Walmart ha ejercido esta aplicación instalando anaqueles impulsados por IA que avisan a los empleados al momento en el que un producto necesita reabastecerse.
- Planeación de rutas de entrega a través de la extracción de datos logísticos en tiempo real y su interpretación mediante IA, reduciendo gastos en combustible y optimizando tiempos de entrega.
- Optimización de precios y promociones analizando una red de datos de competidores, costos internos, tendencias, flujos de demanda, etc., con el fin de mantener la rentabilidad de ofertas y precios.
- Planificación de surtido que se apoya en datos regionales y de tendencias para determinar aquellos puntos de venta y canales donde cada tipo de producto tiene más demanda y enfocar en ellos los esfuerzos de distribución de artículos específicos.
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Soluciones tecnológicas para el acceso a datos en tiempo real
Para procesar grandes flujos de información en tiempo real con mayor simplicidad, se requiere de un tipo de plataforma digital denominada software de streaming de datos. Estas herramientas se encargan de facilitar y automatizar 4 funciones básicas de la analítica: la recopilación de datos, el procesamiento de estos, su análisis y, finalmente, su almacenamiento. Algunos ejemplos de estos software son Azure Stream Analytics, de Microsoft, o IBM Streams de IBM.
No obstante, implementar esta clase de herramientas no suele ser un proceso sencillo, ya que requiere de instalaciones particulares de infraestructura que, además, pueden resultar costosas. Afortunadamente, también existen opciones gratuitas que pueden ser de gran ayuda para empezar a aprovechar los beneficios de la data en tiempo real, como Xepelin.
Con Xepelin, puedes monitorear la salud de tu empresa con datos actualizados, siempre que lo necesites. A través de la plataforma, podrás consultar información como volumen de compras y ventas de tu empresa, márgenes de beneficios, concentración de cartera de clientes y proveedores, historial y volumen de deuda, entre otras métricas de alto valor que podrás visualizar de manera simple y sin costo alguno. Además, la herramienta utiliza el poder de la IA para ayudarte a detectar tendencias y patrones difíciles de identificar de forma manual.
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