wave of data points from Sumo Analtyics.

TRANSFORMACIÓN BASADA EN DATOS PARA EL SECTOR RETAIL

Sé más eficiente, mejora la satisfacción del cliente y optimiza las operaciones

VENDER ES CIENCIA

La presión sobre el sector retail nunca ha sido mayor, ya que el consumidor se siente empoderado y sus expectativas aumentan; quieren recibir los productos en las condiciones adecuadas, en su lugar preferido, en el momento que mejor les convenga, y además teniendo que mantener la eficiencia operativa y el ROI. Esto hace que una transformación basada en datos sea imperativa en un entorno minorista hipercompetitivo.

 

A medida que el sector retail se esfuerza por adaptarse a lo que es conveniente para los consumidores, se requiere de unos pronósticos de demanda, inventario y distribución precisos. El entorno minorista actual evoluciona a un ritmo vertiginoso en el que la ciencia de datos y las soluciones de inteligencia artificial están transformando la experiencia del cliente y la forma en que operan los minoristas.

Couple shopping clothes in retail
Woman Shopping for Groceries in a supermarket using AI solutions

Los consumidores están más informados y conectados que nunca y esperan que los minoristas reconozcan sus hábitos de gasto que evolucionan de manera constante, y se adapten a los mismos. A medida que aumenta la competencia, aumenta la presión para optimizar la cadena de suministro, ya que las organizaciones necesitan entregar productos en el momento y lugar deseados, de una manera más rápida que nunca.

 

Obviamente, como todo esto debe lograrse, persiste el requisito de disminuir costos, aumentar la eficiencia operativa y garantizar una experiencia impecable al cliente. Sumo Analytics trabaja con retailers para implementar soluciones de inteligencia artificial automatizadas y para lograr una transformación integral de la organización basada en datos. Aportamos conocimientos y experiencia vital para generar valor real a partir de sus propios datos, y de esta manera poder comprender las necesidades de los clientes, reducir costos, maximizar las ganancias y ayudar a su empresa a adaptarse a un entorno cambiante.

CÓMO AYUDA SUMO ANALYTICS AL SECTOR RETAIL

  • Pronóstico de la demanda impulsado por IA: Uso de datos históricos junto con varias variables externas para personalizar múltiples modelos de pronóstico para obtener la mayor precisión posible
     

  • Pronóstico de devolución: Uso de soluciones de inteligencia artificial para predecir la probabilidad de devolución de los productos comprados
     

  • Disponibilidad en el estante: Nuestro monitoreo de disponibilidad estadística detecta activamente las ventas perdidas y proporciona información para implementar acciones correctivas
     

  • Optimización de precios: Análisis de datos multicanal como la marca, la categoría, el artículo, la ubicación, los precios de la competencia y la afinidad del producto para ajustar y optimizar de forma inteligente los precios.
     

  • Predicciones de pisadas diarias: Tráfico de la tienda identificado para predecir los requisitos de personal para cada día hábil

  • Optimización de inventario y cadena de suministro: Los períodos de pronóstico de alta demanda alineados con la adquisición predictiva permiten una respuesta oportuna a las tendencias de ventas emergentes, lo que garantiza la disponibilidad y la distribución optimizada.
     

  • Asignación de personal predictiva: Niveles óptimos de dotación de personal previstos para cumplir con los pedidos, centro de llamadas y servicio al cliente o asignación de personal en la tienda.
     

  • Satisfacción del cliente: Utilizar datos de diferentes encuestas y reseñas, así como extraer información de las redes sociales para predecir todo el sentir del cliente.
     

  • Recomendación de productos: Identifique los productos más eficaces para ofrecer a todos y cada uno de los clientes para influir en las decisiones de compra con un aumento de las ventas y las ventas cruzadas.
     

  • Predicción del estado de CRM: Identifique si los clientes están en un estado de declive, inactivo, abandono, activación, etc. para realizar comunicaciones de marketing más específicas.

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