Al igual que ocurre en otros sectores, en el consumo masivo también se está experimentando una aceleración de la transformación digital en las empresas; y además se está dejando atrás el enfoque centrado en el producto para pasar a otro centrado en el cliente. Baufest, consultora internacional dedicada a evolucionar los negocios de las empresas a través de la tecnología y la transformación cultural, apunta que para hacer posible este cambio de enfoque, el análisis de datos es importante, ya que permite comprender mejor a los consumidores y sus preferencias cambiantes, y trabajar para aumentar su compromiso, participación y lealtad. Además, este camino permite que las compañías puedan obtener una mayor fidelización de los clientes.
En este sentido, las empresas del sector deben adaptarse a un escenario donde el comercio electrónico y el mundo digital ganan preponderancia y las ventas directas al consumidor tienen más participación.
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Tres ventajas del análisis de datos en el consumo masivo
El aporte de la analítica de datos no se limita a mejorar la experiencia del cliente (lo que en definitiva deriva en mayores ventas); esta práctica aporta información significativa para la toma de decisiones basada en datos en distintos campos, en un momento en que el mercado se tornó muy competitivo.
Podría decirse que, en el rubro del consumo masivo, el análisis de datos aporta tres ventajas principales:
- Brinda información relevante para enfocar mejor las ofertas comerciales.
- Permite optimizar la producción y la cadena de suministro. Con especial interés en problemáticas como bajar devoluciones, gestión de stock, eficiencia en la recepción de pedidos para clientes finales y suministro.
- Ayuda a mejorar la operación y a reducir costes.
Fidelización del cliente
En un momento en el que las empresas se esfuerzan por optimizar la experiencia del cliente, el análisis de datos puede ayudar a las compañías de consumo masivo a brindar una mejor experiencia de compra omnicanal para los consumidores.
Por otra parte, el uso de inteligencia predictiva en tiempo real es clave para anticipar las preferencias de los consumidores, comprender el mercado objetivo e innovar con las promociones y ofertas comerciales. Permite descubrir las nuevas tendencias para ofrecer productos que realmente les interesen a los consumidores. En este marco obviamente es fundamental que las empresas respeten las regulaciones de cumplimiento y de privacidad de los datos.
La analítica también ayuda a pronosticar la demanda y administrar mejor el inventario de acuerdo a las tendencias del mercado.
Toma de decisiones basada en datos
Otro aspecto del negocio que se puede optimizar con la analítica de datos es la política de precios: al respecto el análisis de datos proporciona a los equipos de ventas y marketing los informes que necesitan para tomar decisiones informadas sobre precios y promociones, teniendo en cuenta el mercado objetivo y los competidores.
Además, ayuda a las compañías a mejorar la escalabilidad, la flexibilidad y la creación de valor del negocio. Y colabora para generar datos e informes que permiten prevenir el fraude y aportan mayor seguridad organizacional a través de modelos predictivos de propensión al fraude. En este sentido la implementación eficiente del análisis de datos ayudará a las empresas a proteger sus activos físicos, intelectuales y financieros de amenazas internas y externas.
Así, desde Baufest, apuntan a la necesidad de que las compañías del sector de consumo masivo necesitan adaptarse para que puedan desarrollar experiencias digitales que evolucionen junto a los clientes.
