A continuación, se mencionan algunos ejemplos:
- Comercio electrónico: La industria de comercio electrónico es probablemente una de las más dinámicas en términos de innovación tecnológica: cada vez que los usuarios interactúan con las aplicaciones y páginas web de las empresas, toda la información es continuamente capturada y representa la materia prima para que científicos de datos conviertan hábitos en nuevas oportunidades de venta.
Cada nuevo movimiento del internauta nos permite profundizar en nuestra comprensión de los hábitos de consumo: esa información es el combustible que alimenta los motores de decisión en tiempo real: usando analítica avanzada podemos entregar nuestra next best offer y establecer mayores correlaciones entre los hábitos de los usuarios y nuestro potencial de crecimiento.
Mantener la atención de la audiencia exige a las empresas de retail crear contenidos atractivos para captar su interés y lealtad. Por esto, es fundamental tener información que ayude a enfocar mejor los esfuerzos digitales y es allí donde la analítica de negocio se convierte en un recurso importante para los departamentos de marketing en el terreno de lo creativo.
Combinando analítica con lógica de negocios y estrategias de contacto, una firma de retail puede diseñar mejores experiencias de consumo omnicanal y tomar decisiones en tiempo real durante las interacciones con los consumidores, y mejorando la fidelización al proponer ofertas personalizadas (micro-segmentadas) automáticamente, entre otros beneficios.
- Omnicanalidad: Para ser competitivos en el mercado actual es clave entender que el cliente es lo más importante. La omnicanalidad es, entonces, la estrategia más efectiva para que las compañías logren comunicarse y atender a sus consumidores en todos y cada uno de los canales en los que éstos hacen presencia.
Adaptarse a los cambios de comportamiento de los compradores es indispensable para que una empresa sobreviva. Por eso, y a medida que las tendencias en los patrones de compra continúan evolucionando, los minoristas necesitan acudir a soluciones que, a través del análisis de datos, proporcionen una visión centralizada y más sofisticada de las preferencias de sus clientes y su recorrido de compra.
Los consumidores de hoy están dejando de lado el espacio físico de las tiendas y se están trasladando a diferentes canales, como por ejemplo sitios de comercio electrónico, aplicaciones móviles, call centers y redes sociales. ¿Qué generan con esto? Mucha información que se traduce en un desafío para los retailers, que son quienes deben interpretarla y aprovecharla extrayendo su máximo valor. ¿Cuál es el riesgo de no hacerlo? Ser superados por sus competidores, no ser lo suficientemente relevante para sus clientes y, con el pasar del tiempo, llegar a desaparecer del mercado.
Administrar la información masiva, creada a partir del uso de datos de múltiples canales que permitan mejorar las operaciones minoristas, hace que las empresas sean más conscientes del rol de sus consumidores, sus productos, sus planes de mercadeo y operaciones; y, por ende, estén más receptivos a las necesidades de los clientes. Estos análisis omnicanal permiten, entre otras cosas, diseñar campañas de marketing más efectivas; interactuar con los clientes a un nivel más personalizado; elevar su satisfacción; agilizar la selección y exposición de mercancía, tanto en sus vitrinas como en sus páginas web; mejorar las operaciones de la tienda; fortalecer la ciberseguridad con una red mucho más segura; y, claro, generar mayores ingresos mientras se ahorran costos.
- Combate al fraude: En la actualidad es una prioridad estar preparado y responder de una manera rápida y eficaz a las amenazas de fraude que se han incrementado en años recientes. Detectar y prevenir el fraude son tareas que deben considerar múltiples canales y líneas de negocios y que pueden ser monitoreados en tiempo real en toda la empresa desde una sola plataforma. Una solución de este tipo simplifica la integración de datos, combinando información interna, externa y de terceros, para crear un modelo predictivo que responde a las necesidades de cada organización.
Al reunir estos datos en una única plataforma tecnológica es posible escalarlos o ampliarlos a medida que el negocio cambia y, con ello, responder más rápidamente a las nuevas amenazas a medida que surgen. La detección de fraude en las organizaciones representa una oportunidad para prevenir situaciones que pongan en entrada a su reputación, así como pérdidas económicas derivadas de ello o por robo de información clave. Para algunas industrias y sectores como el financiero, banca, seguros, entre otras, es incluso parte de su modelo de negocios contar con un plan claro de acción en este sentido.
La gestión y prevención del fraude, los asuntos que no existen son los intereses de las grandes empresas, sino también las instituciones públicas, los organismos no gubernamentales, o cualquier otro tipo de institución que opere con datos. Por ejemplo, el sector Gobierno, es uno de los que tiene mayor área de oportunidad en la prevención, por la gran cantidad de información que maneja y por su conexión con, eficaz, todos los sectores. Una de las herramientas que permite detectar oportunamente y anticipar estas acciones, es la analítica predictiva, a través de la calidad, desde la situación actual de la empresa, pueden conocer eventos futuros probables, derivado de los volúmenes de datos analizados que orientan la toma de decisiones estratégicas, con el fin de reducir los riesgos latentes y desconocidos.
Dentro de las grandes ventajas de la analítica predictiva, se encuentran: el cruce de información proveniente de distintas fuentes y la detección de la vulnerabilidad, el fin de identificar los puntos de modificación en la operación de la compañía, que pueden ser el origen o la puerta de entrada a actividades fraudulentas. En el caso de México, es una realidad que existe una falta de infraestructura y conocimiento general de lo que este tipo de herramientas pueden contribuir a las compañías e instituciones, sin embargo, en los últimos años, el crecimiento ha sido constante y considerable, pues a desde los conceptos de Big Data, Analítica e Inteligencia Artificial, se han establecido procesos y cambios para sectores e industrias, que tienen como consecuencia, la integración de los datos para poder establecer un análisis descriptivo y predictivo; mismo que comienza desde la recolección y correcta clasificación de los datos.
