Por qué los minoristas están aumentando sus inversiones en infraestructura de datos y análisis avanzado

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A medida que las organizaciones continúan con sus esfuerzos de recuperación económica de los problemas de la pandemia, y muchas buscan nuevas formas de obtener una ventaja competitiva, existe un interés creciente en la infraestructura de datos avanzada y las herramientas de análisis.

Las más solicitadas son las herramientas de datos que mejoran el análisis predictivo y de comportamiento y permiten el análisis de datos en tiempo real.

La industria minorista, incluido el segmento de tiendas de conveniencia, es una de las industrias que está invirtiendo fuertemente en infraestructura y análisis de datos. Si eso suena sorprendente, considere esto: a medida que el país avanza hacia la eliminación gradual de los vehículos de combustibles fósiles, lo que eliminará una parte significativa del flujo de ingresos de la industria, un gran porcentaje de las tiendas de conveniencia venden combustible y, por lo general, es la mayor fuente de ingresos.

Para comprender mejor dónde están invirtiendo los minoristas, VentureBeat habló con David Thompson, fundador y director ejecutivo de 3 Leaps LLC, una empresa que ayuda a las empresas a acelerar y escalar la automatización mediante un enfoque basado en datos.

¿No todos tienen su propio científico de datos?

Si bien es difícil generalizar, Thompson dijo que los principales impulsores de las inversiones en infraestructura de datos han sido aumentar el rendimiento del canal minorista a través de una mayor frecuencia de movimiento y mayores tasas de canasta. Como sugiere el nombre, el término "tasa de carrito" se refiere a la cantidad de artículos que un cliente coloca en su carrito, ya sea un carrito real o un carrito digital. p>

“En algunos subsectores, también ha habido una inversión significativa en chat en vivo u otras herramientas de participación del cliente para aumentar la capacidad de respuesta y reducir el costo de asistencia”, dijo Thompson.

La primera pregunta que los clientes potenciales suelen hacer a su organización es: "¿Cómo pueden estas tecnologías ayudarnos a comprender mejor nuestra base de clientes?" O preguntas sobre cómo la tecnología está "impulsando la inversión en la segmentación de clientes, la planificación promocional y la fijación de precios".

"La mayoría de los minoristas con los que trabajamos buscan un grado de "automatización medida", donde un sistema puede tomar decisiones de rutina y los valores atípicos pueden llamar la atención de un experto para un examen personal", dijo. “Hoy vemos minoristas en muchas industrias que contratan a sus propios científicos de datos, implementando iniciativas por su cuenta o para ampliar las soluciones de terceros. Los desafíos de los modelos de pronóstico estáticos de "solo reglas" se han vuelto dolorosamente claros con las interrupciones en la cadena de suministro causadas por la pandemia. »

Agregó que la compañía ahora "... ve más inversiones en lo que llamamos tecnologías de 'clasificación' e 'interpretación', donde usamos NLP [procesamiento del lenguaje natural] y reconocimiento multimedia avanzado que respalda el chat en vivo y la "sensación de transcripción". ". analytics" para ampliar y mejorar el alcance de nuestros clientes".

Uso de mejoras en la infraestructura de datos en cada interrupción de la cadena de suministro

El mayor impacto del fortalecimiento de la infraestructura de datos para muchos sectores minoristas se ha visto en la optimización de la cadena de suministro. Esto puede cubrir cualquier cosa, desde el reabastecimiento hasta la planificación del surtido, según la industria minorista.

Para los minoristas con una estrategia multicanal, la prioridad puede ser ayudarlos a comprender mejor los beneficios y los costos de las opciones de cumplimiento complejas, como "pedir en línea, recoger en la tienda" o considerar múltiples estrategias de entrega.

"Finalmente, estamos viendo que los minoristas del canal en línea en particular han invertido en herramientas para automatizar respuestas competitivas muy rápidas, lo que a veces llamamos 'precios dinámicos'", dijo Thompson.

Aunque los conceptos básicos de dicha indexación competitiva se basan en reglas, el enfoque a menudo requiere ponderaciones o aportes de estrategia construidos a partir de varios procesos de inteligencia artificial (IA) o aprendizaje automático (ML) para finalizar las respuestas.

Los mejores programas, según la experiencia de Thompson, se enfocan en criterios medibles para el éxito que incluyen medidas específicas de error así como procedimientos para manejar casos "desconocidos" que in...