5 tendencias de analítica avanzada para retailers y cpgs – COLUMNA DE INVESTIGACIÓN DATLAS

Esta semana tuvimos la oportunidad de compartir con algunos de nuestros clientes nuestra opinión sobre tendencias de analítica para sectores retail y CPGs (Consumer Packages Goods). En esta columna enunciaremos las 5 tendencias más interesantes considerando innovación: Incremental y transformacional

Tipos de innovación al evaluar tendencias

Cuando hablamos de tendencias e innovación siempre es bueno poner en la antesala dos tipos: La innovación incremental y la transformacional.

La incremental se refiere a la mejora continua de procesos cotidianos con soluciones creativas y que te mantengan a la vanguardia dentro de tu industria. Por otro lado, la transformacional, son proyectos disruptivos que alteran el tiempo de funciones de los miembros de una organización.

A continuación compartiremos tres tendencias con proyectos de innovación incremental y dos con transformacional.

5 tendencias

1) Aplicaciones para pedidos programados (Incremental)

La embotelladora Arca Continental con sede en Monterrey, Nuevo León, México habilita una aplicación a los tenderos donde entrega sus productos (refrescos y bebidas). Esta APP móvil sugiere el tamaño de pedidos a sugerir a los tenderos para que cuenten con el abasto suficiente y no caigan en una situación de “venta pérdida”.

2) Aprovechamiento de datos de clientes (Incremental)

OXXO, la cadena de conveniencia más grande de México con presencia en LATAM hizo público un proyecto de aprovechamiento de datos de sus más de 13 millones de transacciones diarias. Se trata de analizar datos de ventas de tickets y ponerlas al alcance de sus proveedores. En este sentido se podrían generar mejores estrategias comerciales para desplazar productos en la cadena comercial.

3) Internet de las cosas para mantenimientos preventivos (Incremental)

Los sensores y el internet de las cosas se han extendido a las compañías de productos de consumo como la panadería que ofrece BIMBO en México. En esa dirección proyectos de integración de sensores y GPS se han sumado a las flotillas de entrega de esta compañía. Estos nuevos datos les ayudan a tomar acciones preventivas para evitar problemas logísticos en las entregas de sus productos

4) Revisión de anaqueles automatizadas (Transformacional)

Usando un robot con cámaras y sensores compañías como Walmart han difundido programas de automatización como el de “escanear” los anaqueles de manera automatizada en búsqueda de faltantes y facilitar los planogramas dentro de retailers.

Heineken, la compañía de cerveza, revisa anaqueles con aplicaciones móviles enviando equipos a fotografiar anaqueles para estudiar los impactos en los frentes de las tiendas donde promocionan sus productos

5) Algoritmos avanzados de recomendación (Transformacional)

“Food-service” y empresas como RAPPI no se quedan atrás en los avances disruptivos. Una buena recomendación de platillos o restaurantes puede significar una buena oportunidad de venta cruzada para el negocio. Para que este tipo de servicios funcionen se tienen que registrar millones de transacciones, almacenar grandes cantidades de información en tablas distribuidas, entrenar modelos con catálogos dinámicos y garantizar que los servicios estén activos para cuando el usuario los necesite.

Hasta aqui la columna de hoy y te preguntamos ¿Qué otro tipo de aplicaciones de analítica avanzada conoces en industrias de retail o CPGs? Compartenos tus comentarios en @DatlasMX

Si quieres continuar aprendiendo de analítica y transformación digital revisa nuestro podcast: “Café de Datos”

Equipo Datlas

– Keep it weird-

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