Tradicionalmente, el pasado ha sido una de las herramientas más comunes para predecir el futuro. Con los avances en la tecnología se ha logrado monetizar esta información con la finalidad de conocer a los consumidores y poder generar estrategias enfocadas en sus necesidades y deseos, sin embargo esto pudiera ser insuficiente en algunos casos para poder generar un conocimiento más preciso sobre los consumidores. Es por eso que es necesario enriquecer esta información aprovechando el conocimiento sobre el comportamiento y las necesidades de los clientes en tiempo real.
Si hablamos de la industrial de retail, por ejemplo, sabemos que hay una variedad de factores externos que intervienen en el comportamiento de consumo de nuestros clientes. Por lo que es importante considerar sus preferencias según el contexto en el que se encuentren al momento de hacer una compra o interactuar con alguno de nuestros canales.
Si analizamos los factores que impulsan ciertos comportamientos de nuestros consumidores son las promociones, activaciones ó incluso estrategias de distribución de productos. Otros factores que influyen y pueden ser incontrolables tienen que ver con el clima o ciertas regulaciones que, aunque no dependen directamente de la industria, tienen cierta relación con el comportamiento de los consumidores.
Con toda esta cantidad de información, sería una gran ventaja competitiva contar con la oportunidad de cruzar los datos históricos con datos en tiempo real de precios, actividades, promociones y hasta del clima. Estos modelos estarían mucho más cerca de predecir el comportamiento de un cliente.
¿Quiénes están tomando ventaja de ello?
Costa Coffee, cadena internacional de cafeterías fundada en Londres, es una empresa que está sacando provecho del internet de las cosas. Tiene varios miles de máquinas de autoservicio, cada una de las cuales tiene capacidad de suministrar datos en tiempo real sobre las ventas y existencias, asegurando nunca quedarse sin inventario. Esto le permite a la compañía comparar datos en tiempo real sobre las ventas, que son transmitidos cada cuatro minutos. Gracias a ello, es posible calcular un estimado de la demanda, proporcionando con ello tiempo de acción al almacén central.
Levi Strauss, la compañía de ropa, ha trabajado con Intel una prueba piloto del uso de etiquetas RFID, lo que permite un seguimiento del inventario de tres tiendas de la compañía. El monitoreo de estas acciones en tiempo real, ha permitido que los clientes eviten una visita a la tienda si el modelo y talla que buscan no está disponible. Aunque este sistema continúa en pruebas, su implementación ha sido bien recibida entre los usuarios.
Así como estas compañías, hay otras que se están uniendo al reto de las grandes cantidades de información en tiempo real, lo cual resulta un desafío para la organización interna, pues compete a varias de las áreas que normalmente trabajan por separado y ahora tienen que conjuntar estrategias y planes de trabajo en torno a los datos relevantes que se recolectan para tomar decisiones oportunas.
Cuando se habla de internet de las cosas, uno de los principales retos es utilizar el flujo de información de manera adecuada y obtener de él las mayores ventajas competitivas que pueden llevar a identificar errores, aspectos que no se han tomado en cuenta, e incluso nuevas oportunidades de negocio.
En SAS, contribuimos con las empresas para volver este proceso productivo, eficiente y con un claro retorno de inversión, aplicando la analítica y visualización a los datos de internet de las cosas desde el origen.