El patrón de compra de los clientes es muy dinámico. Para mantenerse por delante de la competencia, los establecimientos necesitan más que un análisis de tendencias; necesitan un enfoque basado en datos. El análisis de datos en los puntos de venta (POS) es la solución. En este artículo, describiré el análisis de datos en el POS, enfatizando el papel de la información en tiempo real recopilada de las tiendas para impulsar decisiones comerciales adecuadas.
¿Qué es Análisis de Datos en Punto de Venta?
El análisis de datos en el punto de venta es el proceso de recopilar, procesar y analizar grandes cantidades de datos generados dentro del ecosistema minorista. Abarca transacciones de clientes, niveles de inventario, interacciones en línea, tendencias de ventas y mucho más. Con el análisis de datos en tiempo real, los minoristas obtienen información valiosa para diseñar estrategias, optimizar operaciones y mejorar las experiencias de los clientes.
¿Porqué en Tiempo Real?
Los avances tecnológicos asociados a las operaciones en las tiendas y las empresas que prestan servicios de entrega directa, han abierto la posibilidad de recopilar datos en tiempo real de diversas fuentes, como sistemas de puntos de venta, plataformas en línea, sensores de tráfico peatonal y más. Este acceso instantáneo a los datos permite a los dueños de tiendas tomar decisiones oportunas que optimizan las operaciones e impactan sus resultados y la satisfacción del cliente.
Tipos de Datos que se pueden Obtener
Hay cuatro tipos de datos que se pueden analizar. Cada tipo de análisis proporciona información distinta que contribuye a una mejor toma de decisiones, una mayor eficiencia operativa y una mejor experiencia de los clientes en la industria minorista. A continuación se muestran ejemplos de los resultados que pueden obtenerse de cada tipo de análisis en el POS:
Análisis descriptivo: Análisis de datos de ventas durante el año pasado para identificar tendencias estacionales, períodos pico de compras y productos que tuvieron un buen desempeño constante durante meses específicos.
Análisis de diagnóstico: Investigar los factores que llevaron a una disminución en la lealtad del cliente mediante el análisis de los comentarios de los clientes, el historial de compras y las métricas de participación para identificar problemas como un servicio al cliente deficiente o la calidad del producto.
Análisis predictivo: Utilizar datos históricos de ventas, tendencias del mercado y factores externos para predecir la demanda de un nuevo producto que la tienda planea lanzar, lo cual les permite ajustar los niveles de inventario y las estrategias de marketing en consecuencia.
Análisis prescriptivo: El análisis prescriptivo sugiere la cantidad y el momento óptimos para reabastecer artículos populares en función de los datos históricos de ventas, los niveles de inventario actuales y la demanda esperada, lo que ayuda al minorista a evitar desabastecimientos y exceso de inventario.
Beneficios de Análisis en Tiempo Real
Estas son algunas de las mejoras en los procesos que se puede obtener mediante el análisis de datos en los puntos de venta.
Gestión ágil de inventario: El análisis de datos en tiempo real permite a los establecimientos monitorear los niveles de inventario en tiempo real. Esta supervisión dinámica evita problemas de inventario, garantiza que los productos estén disponibles cuando los clientes los deseen y minimiza los costos de almacenamiento.
Experiencias de cliente personalizadas: Al analizar los datos de los clientes en tiempo real, los Gerentes de tienda pueden personalizar experiencias y recomendaciones. Este nivel de personalización fomenta la lealtad del cliente y aumenta su compromiso.
Estrategias de precios dinámicas: Los ajustes de precios en tiempo real basados en la demanda, la competencia y las tendencias del mercado, permiten a los establecimientos optimizar los ingresos ofreciendo el precio correcto en el momento adecuado.
Anticipar la demanda: El análisis de datos en tiempo real ayuda a predecir tendencias futuras y comportamientos de los clientes. Con esta data los gerentes pueden anticipar los cambios en la demanda y ajustar sus estrategias en consecuencia. Los proveedores de productos a las tiendas pueden estructurar el pedido de ventas en la tienda en función de las ventas proyectadas.
Eficiencia operativa: Al monitorear de cerca el tráfico peatonal y los patrones de transacciones, se puede asignar recursos de personal de manera eficiente para garantizar un excelente servicio al cliente.
Conclusión
La información en tiempo real obtenida a través del análisis de datos, proporciona una ventaja única que permite a los gerentes de las tiendas optimizar cada aspecto de sus operaciones. Basado en la necesidad de información del comercio en tiempo real, Promoting desarrolló una aplicación para Android denominada Mobility, basada en las plataformas Flutter y Firebase. Mobility permite recopilar factores desencadenantes en tiempo real, como precios, participación, inventario y evidencia fotográfica asociada con las exhibiciones de los estantes de las tiendas y las ejecuciones de las exhibiciones.
Espero que este artículo sobre el análisis de datos en los puntos de venta le haya resultado útil. Si le gustó o quiere saber más sobre Promoting, suscríbete para mantenerte actualizado.
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