En el mundo que vivimos actualmente no es difícil percatarse de que la tecnología se ha convertido en una parte fundamental de nuestras vidas, y una de esas consecuencias es la aparición de nuevas profesiones o términos informáticos. Uno de estos conceptos que ha tomado gran relevancia recientemente es el “Data Science” (Ciencia de Datos), el cual es un campo interdisciplinario que analiza diversas fuentes de datos, estructurados o no estructurados, para extraer conclusiones e información útil que servirán para la toma de decisiones de una empresa. Aunque el concepto se utilizó por primera vez en 1974, es en estos últimos años que ha alcanzado auge debido a la trascendencia que han adquirido los datos, llegándose a decir que estos son el petróleo de la actualidad, pues los detalles que se deducen de ellos tienen un valor superior si las “refinerías” como Google o Amazon los analizan y los transforman en información.
Quizás pueda confundirse con el Business Intelligence (BI), otro de los términos relevantes de esta área, pero la diferencia es que este último ayuda a interpretar datos pasados (como el rendimiento comercial histórico de una empresa) y se usa principalmente para informes o análisis descriptivos; mientras que el Data Science analiza los datos pasados, como tendencias o patrones para hacer predicciones futuras, utilizándose principalmente para el análisis predictivo o el análisis prescriptivo. Es por esto que su manejo, por ejemplo, podría resultar muy útil al realizar un análisis de viabilidad para saber si el proyecto que se tiene pensado promover es viable y rentable, ya que su capacidad puede llegar a predecir su aceptabilidad futura. En suma, con esta información las marcas adquieren ventaja a la hora de competir.
Su aplicación en el retail
El retail es una industria que crece año tras año y dicho crecimiento trae consigo la necesidad de innovar constantemente debido a la revolución digital, lo que ha hecho cambiar la forma de interactuar con los consumidores. Las grandes empresas que representan diversos campos comerciales buscan aprovechar el valor beneficioso de los datos con el Data Science y así tomar decisiones rentables para sus negocios. Considerando esto podemos enumerar los principales casos de uso de la ciencia de datos en el retail:
- Motores de recomendación: estos demostraron ser de gran utilidad como herramientas para la predicción del comportamiento de los clientes en los sitios web. Proporcionar recomendaciones de productos o servicios a sus usuarios debido a sus comportamientos, permite a los minoristas aumentar las ventas y dictar tendencias.
- Análisis de la canasta de mercado: puede considerarse como una herramienta tradicional de análisis de datos en el retail. Este proceso depende principalmente de la organización de una cantidad considerable de datos recopilados a través de las transacciones de los clientes. Esta información es útil para implementar estrategias de venta cruzada, realizar recomendaciones a los clientes sobre productos relacionados y promocionarlos, por ejemplo, colocándolos muy cerca unos de otros en un sitio web, catálogo o en la misma estantería de un local físico. Por lo tanto, con este análisis se pueden predecir las decisiones y elecciones futuras de los clientes a gran escala, lo que conlleva a la mejora de las estrategias de desarrollo y técnicas de marketing.
- Analítica de garantía: este paso involucra la extracción de datos y textos para una mayor identificación de los patrones de reclamos y las áreas problemáticas. Así, los datos se transforman en planes, información y recomendaciones en tiempo real viables a través del análisis de segmentación.
- Optimización de precios: los datos obtenidos de las fuentes multicanal definen la flexibilidad de los precios, teniendo en cuenta la ubicación, la actitud de compra individual de un cliente, el condimento y los precios de los competidores. Utilizando el modelo de una optimización en tiempo real, los minoristas tienen la oportunidad de atraer a los clientes, retener la atención y realizar esquemas de precios personales.
- La gestión del inventario: mediante el ajuste y desarrollo constante de parámetros y valores, el algoritmo define las estrategias de inventario óptimas. Los analistas detectan los patrones de alta demanda y desarrollan tácticas para las tendencias de ventas emergentes, optimizan la entrega y administran el stock implementando los datos recibidos. Por ejemplo, si una empresa consigue anticipar sus pedidos, consecuentemente, conseguirá avisar a sus abastecedores para que estos programen el plazo de entrega. Con este tipo de proyecciones acertadas, es posible negociar mejores precios en la compra de mercancías y también planear inventarios de tiendas, además de la organización del transporte.
- Localización de nuevas tiendas: los analistas exploran los datos de los clientes en línea, prestando gran atención al factor demográfico. Las coincidencias en el código postal y la ubicación dan una base para entender el potencial del mercado. Esto, junto a la ubicación de otras tiendas y del análisis de la misma red del retail, ayuda a averiguar en qué zona es mejor abrir una nueva tienda.
- Análisis del sentimiento del cliente: se puede realizar el análisis del sentimiento de la marca del cliente mediante los datos recibidos de las redes sociales y los comentarios de los servicios en línea. Los analistas realizan análisis de sentimientos sobre la base del procesamiento del lenguaje natural, análisis de texto para extraer la definición de sentimientos positivos, neutrales o negativos.
- Comercialización: los mecanismos de comercialización pasan por los datos que recogen los conocimientos y forman los conjuntos de prioridades para los clientes, teniendo en cuenta la estacionalidad, la relevancia y las tendencias.
- Predicción del valor de por vida: la aplicación de la metodología estadística ayuda a identificar el patrón de compra del cliente hasta que deja de hacer compras. Con esto se espera que el minorista comprenda a su cliente, mejore los servicios y defina prioridades.
- Detección de fraude: la única forma eficiente de proteger la reputación de una empresa es estar un paso por delante de los estafadores. Las plataformas de Big Data proporcionan un seguimiento continuo de la actividad y aseguran la detección de la actividad fraudulenta. Este mecanismo mejora la capacidad del retail para proteger al cliente y a su negocio.
Como conclusión podemos decir que actualmente existe un volumen importante de datos que no son explotados, pero el Data Science ha ido demostrando que el manejo de estos puede aportar información realmente útil tanto en tiempo real como en la anticipación de tendencias. Con este apogeo han surgido las profesiones del futuro, tales como el data scientist, quien es la persona que se encarga de extraer el conocimiento a partir del Big Data y que es una mezcla de informático, estadístico, matemático y programador.
Los retailers saben que es clave utilizar esta data, y es por esto que ya están aprovechándose de sus beneficios para generar valor agregado a sus clientes, lograr mejores márgenes a sus organizaciones y así conservar sus posiciones de liderazgo en el mercado.
