Big data es un término que hace referencia al gran volumen de datos que tiene un negocio. Pero la cantidad no es lo importante, lo que realmente es PRIORITARIO es tratar esos datos, analizarlos y poder sacar conclusiones que ayuden a mejorar las decisiones y la hoja de ruta de una empresa.

En definitiva, el Big data es una herramienta fundamental para que la estrategia de cualquier negocio sea la más acertada, basada en información real y actualizada del negocio.

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La analítica en tiempo real y el big data son tendencia hoy en día. Parece que la analítica del big data en tiempo real debería ser una iniciativa muy prometedora y muchas empresas deberían desearla.

Análisis de big data en tiempo real

El análisis de macrodatos en tiempo real significa que el big data se procesa a medida que llega y que un usuario obtiene información de consumo sin exceder un período de tiempo asignado para la toma de decisiones y/o un sistema analítico desencadena una acción o una notificación.

En lo que respecta a la entrada de datos, los motores de procesamiento en tiempo real pueden diseñarse para empujar o extraer datos. El ejemplo más extendido es una opción push con un flujo incesante de datos de gran volumen (reconocido como Streaming). Ejemplos de plataformas como, Netflix o Amazon Prime que define tus gustos y acciones durante tu journey en la aplicación.

Sin embargo, el motor de procesamiento en tiempo real no siempre es capaz de ingerir datos de transmisión. Alternativamente, se puede diseñar para extraer datos preguntando si ha llegado algún dato nuevo. El tiempo entre estas consultas depende de las necesidades comerciales y puede variar de nanosegundos a horas.

Análisis de big data como ventaja competitiva

Aunque, en general, las organizaciones valoran la gestión de datos en tiempo real, no todas las empresas optan por el análisis en tiempo real. Las razones podrían ser diferentes:

• La falta de experiencia.
• La falta de volumen de datos o inversiones insuficientes.
• El miedo a un equipo cualificado de un analista de datos para el tratamiento de estos.

Sin embargo, aquellas empresas que implementan análisis en tiempo real pueden obtener una ventaja muy competitiva en su negocio. Muy recomendable por mi parte.

Veamos cómo ejemplo un retailer de moda al que le gustaría aprovechar la ventaja de brindar un servicio de atención a sus clientes excelente.

El análisis de macrodatos en tiempo real ayuda a ejecutar este proceso correctamente.

Por ejemplo, una vez que un cliente pasa por la tienda de retailer, recibe una notificación push automática en su smartphone. Esto sirve para incentivarlo a ingresar a la compra.

Por lo general, es una oferta de promoción personalizada que se basa en el historial de compras o incluso de navegación del cliente en el sitio web. Una vez que un cliente está en la tienda el personal recibe una notificación en sus aplicaciones móviles. Esto les permite conocer las últimas compras del cliente, las preferencias generales de estilo, el interés en las promociones, un gasto típico, etc… parece una situación en la que todos ganan, tanto para los clientes como para los retailers, ¿Pero es así realmente? Un retailer de comercio electrónico también puede lograr un mejor rendimiento mediante el análisis de macrodatos en tiempo real.

Por ejemplo, pueden reducir la cantidad de carros abandonados. Gran problema que se genera hoy en día y justo dónde hay que poner el foco para no perder la compra. Infinitos son los motivos para abandonar lo ya conocido como “Cart Abandoned” en el ciclo de ventas.

Aún así, hay buenas posibilidades de incentivarlos a cambiar de opinión. El sistema recurre a los datos del perfil del cliente, así como al historial de compras y navegación para comparar el comportamiento del cliente con el de otros del mismo segmento y su respuesta a diferentes acciones en una situación similar. Según los resultados del análisis, el sistema elige la más adecuada de todas las acciones posibles, por ejemplo, ofrecer un descuento sobre la marcha o algún incentivo adicional por esa compra abandonada.

Una arquitectura típica para el análisis de big data

Veamos cómo funciona una solución típica de análisis de macrodatos en tiempo real. Os acompaño con un ejemplo de arquitectura dónde podemos ver cómo se ejecuta el proceso completo y cuales son las soluciones, fuentes y acciones que debemos adoptar.

Así pues, el aprendizaje automático en sí mismo no ocurre en tiempo real. Es un proceso elaborado y el sistema requiere un tiempo considerable para analizar un enorme volumen de datos que generalmente cubre el período de más de un año desde diferentes ángulos para generar modelos y patrones valiosos.

Muchas empresas piensan que éste es un proceso en real-time pero no es así. Requiere de mucha retroalimentación de datos para llegar a obtener conclusiones sobre el perfil del consumidor o cliente, cosa que excede en complejidad en los procesos B2B.

El concepto de aprendizaje automático también requiere de aplicaciones de verificación de modelos ya que permiten una mejora constante de la precisión de los modelos.

Por lo tanto, tenemos dos componentes:

1. Un Data Like: el data like almacena todos los datos en bruto o los datos que se han sometido a un procesamiento muy simple.
2. Un almacén de datos: un almacén de datos permite reducir los grandes volúmenes de datos de 2 a 10 veces al extraer, transformar y cargar solo algunos datos del lago de datos.

No se puede vivir sólo de análisis en tiempo real. Puede haber algunos otros componentes importantes del esquema que quedan fuera del tiempo real.

Si se planifica a fondo y se implementa correctamente, el análisis de big data en tiempo real definitivamente puede convertirse en una ventaja competitiva. Teniendo en cuenta cuán diferentes pueden ser las interpretaciones del tiempo real, es importante tener una comprensión clara de los requisitos de la empresa para el sistema analítico.

Desde NUVIX te ayudamos a definir tu arquitectura sistemas correcta para poder alcanza tus metas en un periodo óptimo y escalable a través de nuestros profesionales de IT.

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(BOPIS / Buy Online and Picking in Store)

Los retailers de hoy están adoptando este modelo para cumplir con las expectativas de los clientes. Comprar en línea y recoger en la tienda, es la manera perfecta para que los minoristas impulsen el tráfico presencial en la tienda y conecten sus experiencias en línea y fuera de línea.

La opción clic y recoger se ha disparado particularmente durante la pandemia de COVID-19. Una encuesta de Digital Commerce encontró que el 43,7% de los 500 principales minoristas con tiendas físicas ofrecían BOPIS, en comparación con solo el 6,9% antes de la pandemia. Especialmente cuando se combina con la tendencia de recogida en tienda, BOPIS proporciona una forma más segura de comprar al minimizar o eliminar el tiempo que los clientes pasan en la tienda, además de incrementar otra posible venta durante su tiempo de recogida.

En el proceso en el que los retailers implementan cada vez más BOPIS en su estrategia minorista omnicanal, es importante comprender qué es BOPIS y por qué los clientes ahora lo esperan. Os dejo algunas pautas aclaratorias para ejecutar dicho proceso.

BOPIS son las siglas de Buy-online-pickup-in-store:

La práctica de ofrecer BOPIS ha crecido a medida que los compradores están demasiado ocupados para buscar artículos en la tienda y se sienten más cómodos comprando en línea. BOPIS permite a los retailers combinar la experiencia en línea y en la tienda para interactuar con los clientes y, al mismo tiempo, ofrecer una forma más conveniente de comprar.

Los compradores quieren opciones y flexibilidad en cuanto a cómo quieren que se cumplan sus pedidos, y cómo quieren poder completar sus compras o realizar devoluciones de forma rápida y eficiente.

BOPIS es clave para brindar comodidad al permitir que los clientes seleccionen convenientemente qué artículos desean comprar de inmediato y qué artículos vale la pena esperar. Veamos su proceso:

* Los clientes compran en línea, a través del sitio web o la aplicación móvil.

Cuando se trata de BOPIS, es importante que los retailers vean conveniencia al permitir que los clientes completen compras en línea o en la aplicación, seleccionando simultáneamente la hora y la ubicación de la tienda para recoger los productos comprados. Con la visibilidad del inventario local en tiempo real a mano, el consumidor puede elegir cuándo y dónde recoger sus productos.

* La tienda cumple con el pedido en línea.

Hay dos escenarios al realizar pedidos a través de BOPIS.

1. Si el artículo está en stock en la tienda local elegida por el cliente, un empleado de la tienda puede usar una aplicación para ubicar, recoger y empaquetar fácilmente el pedido para guardarlo para el cliente. Cuando esté listo, puede enviar un correo electrónico o una notificación al cliente para informarle que está listo para ser recogido. Esto les ahorra a los compradores un tiempo precioso al buscar en los pasillos y al mismo tiempo elimina las barreras del cumplimiento de pedidos para los empleados de la tienda.
2. Por otro lado, si la tienda no tiene el artículo en stock, debe realizar el pedido en una tienda o almacén cercano. Una vez que llega, se notifica al cliente y estará disponible para que lo recoja a su conveniencia.

El problema puede surgir cuando los clientes no van a recoger su pedido en tienda en el plazo de delivery estimado generando una acumulación de pedidos que dificulta nuestro trabajo de la tienda off-line

* El cliente recoge el pedido.

Los clientes pueden ingresar a la tienda a un área designada de recolección en línea donde un empleado de la tienda entregará los artículos. Como se mencionó anteriormente, las tiendas están dando un paso más al facilitar la recolección, donde un cliente puede conducir hasta la ubicación de la tienda y recibir su pedido sin tener que salir del automóvil.

De cualquier manera, los consumidores deben ser guiados fácilmente a través de los pasos para retirar sus productos comprados, incluida la recepción de un mensaje de texto, una notificación automática o un correo electrónico con un recibo o código QR para el pedido, así como instrucciones rápidas y sencillas sobre dónde estará su producto.

Requisitos para ofrecer BOPIS

¿Qué necesito en mi negocio on line para ejecutar el proceso BOPIS?

1. Una pagina web ágil y en versión responsive para poder facilitar el acceso on-line a los clientes.
2. Un control de la gestión del almacén en tienda para controlar la unidades off-line de tienda con el on-line y capacidad física para acular pedidos y perfectamente enlazado con la comunicación por correo o vía SMS al cliente, en donde sepa exactamente cuando y donde debe de retira su compra generando un código QR de identificación de retirada.
3. Algunos retailers no cuentan con espacio físico de recogida por lo que utilizan otros puntos de almacén para el cliente pueda retirar su artículo.
4. Un programa de tiempo real de inventario off-line vs on-line es absolutamente necesario para poder ejecutar BOPIS.

Finalmente pensad que el 56% de los consumidores ahora después de la pandemia quieren continuar utilizando este método. Por otra parte, el 65% de los Retailers encuestados quieren seguir utilizando este servicio para sus clientes.

Y las ventajas para los compradores son absolutamente claras:

1. Evitan costes de shipping.
2. Rápido servicio de recogida, incluso en el mismo día.
3. Seguro de existencias al 100%.

Por lo tanto, el COVID-19 podría haber sido el impulso para el crecimiento masivo que BOPIS ha experimentado en el último año, pero en realidad no es así. Los compradores añoran continuamente la conveniencia y la atención personalizada en tienda.

¿Pero cómo pueden los retailers minoristas competir con Amazon?

Utilizando BOPIS es una manera de generar agilidad en la entrega y garantía del producto, factor fundamental en el proceso de venta on-line para cualquier retail minorista.

Desde NUVIX te ayudamos a montar tu negocio on-line desde el inicio al fin. Recuerda que nos es un proceso, es un viaje largo.