{"id":27373,"date":"2021-08-02T01:58:47","date_gmt":"2021-08-02T00:58:47","guid":{"rendered":"https:\/\/flameanalytics.com\/\/?p=27373\/"},"modified":"2026-03-24T14:22:48","modified_gmt":"2026-03-24T13:22:48","slug":"big-data-en-retail-oportunidades-y-retos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/flameanalytics.com\/es\/big-data-en-retail-oportunidades-y-retos\/","title":{"rendered":"Big Data en Retail: Oportunidades y Retos"},"content":{"rendered":"\n

El Big Data en Retail <\/strong>supone un enorme reto. El sector debe hacer frente a grandes cantidades de informaci\u00f3n<\/strong> que ha de consolidar y de las cuales ha de extraer valor para tomar las mejores decisiones<\/strong> para su negocio. Pero, a la vez, supone una inmensa oportunidad<\/strong> sin la cual el Retail no podr\u00e1 desarrollarse y sobrevivir.\u00a0<\/p>\n\n\n\n\n\n\n\n

Cuando Zara a\u00fan no era el gigante que hoy conocemos y la famosa franquicia de moda s\u00f3lo contaba con seis tiendas, los encargados de \u00e9stas llamaban por tel\u00e9fono a diario a la f\u00e1brica para contar qu\u00e9 les gustaba a las clientas, a qu\u00e9 horas ven\u00edan, qu\u00e9 productos tocaban, qu\u00e9 compraban, etc. <\/p>\n\n\n\n

Amancio Ortega es y siempre ha sido un visionario y ha sabido como nadie adaptarse al mercado r\u00e1pidamente<\/strong>. De hecho, esta capacidad de adaptaci\u00f3n ha sido fundamental para el crecimiento de su imperio. Hoy en d\u00eda es todo mucho m\u00e1s \u00e1gil, m\u00e1s autom\u00e1tico y moderno, pero la misma filosof\u00eda sigue moviendo los hilos de la famosa marca… La medici\u00f3n y el an\u00e1lisis de datos <\/a>fue y es clave para mantener un exitoso imperio que cuenta en su haber con m\u00e1s de 7.000 tiendas por todo el mundo.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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La medici\u00f3n y el an\u00e1lisis de datos ha sido clave para mantener el exitoso imperio de ZARA<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

El Big Data permite en la actualidad a ZARA saber qu\u00e9 tallas son las m\u00e1s demandadas en un determinado barrio, qu\u00e9 productos se venden en mayor medida en un pa\u00eds concreto y qu\u00e9 tendencias est\u00e1n surgiendo en una zona en particular. Todo ello en tiempo<\/strong> real<\/strong>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Hoy en d\u00eda ya no hace falta que los encargados de tienda de Abu Dabi cojan cada d\u00eda el tel\u00e9fono y llamen a Arteixo para contar qu\u00e9 est\u00e1n haciendo las clientas en sus tiendas. Ahora la tecnolog\u00eda ya hace este trabajo por ellos. <\/p>\n\n\n\n

Oportunidades y retos del big data en retail<\/h2>\n\n\n\n

Oportunidades<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

El Big Data, ante todo, supone una oportunidad para el Retail en lo que a la relaci\u00f3n con los clientes <\/strong>se refiere. Y es que vamos a tener informaci\u00f3n sobre qui\u00e9nes son<\/strong>, d\u00f3nde est\u00e1n y qu\u00e9 quieren, as\u00ed como a trav\u00e9s de qu\u00e9 canal y cu\u00e1ndo debemos contactarlos. Una aut\u00e9ntica mina de oro que nos ayudar\u00e1 a ofrecerles la mejor experiencia de compra<\/strong> y, sobre todo, a fidelizarlos<\/strong>.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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Big Data, una mina de oro para el Retail<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

Adem\u00e1s, como vimos en el ejemplo de Zara, el Big Data es muy \u00fatil para predecir demandas concretas (<\/strong>demandas provenientes de una moda, de un influencer<\/em>, de una tendencia o mismamente debidas a un factor estacional).<\/p>\n\n\n\n

Imaginad que sabemos de antemano que los martes se consume m\u00e1s pizza que el resto de d\u00edas de la semana debido a un torneo deportivo que tiene lugar ese d\u00eda. Como es l\u00f3gico, esta capacidad de predecir va a hacer que optimicemos la log\u00edstica<\/strong> de nuestro negocio, as\u00ed como los costes asociados al almacenaje.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

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Gracias al Big Data dirigimos la oferta a Emilio L\u00f3pez, de 36 a\u00f1os, de quien conocemos sus gustos y necesidades<\/em><\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

El Big Data nos va a permitir tambi\u00e9n optimizar nuestra estrategia de pricing<\/em><\/strong> <\/em>y de marketing<\/strong>, pudiendo ajustar todas nuestras acciones a las necesidades y gustos de nuestros clientes.<\/p>\n\n\n\n

Un ejemplo<\/span>: Si sabemos que un determinado producto est\u00e1 teniendo gran \u00e9xito en nuestro punto de venta podremos cambiar lineales y perfeccionar la colocaci\u00f3n de nuestro cat\u00e1logo otorgando un lugar destacado y m\u00e1s visible a ese producto en concreto.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Asimismo, si observamos que muchos clientes tocan y\/o se interesan por un producto determinado, pero luego comprobamos que pocos terminan compr\u00e1ndolo, podremos concluir que dicho producto no se est\u00e1 ofreciendo a un precio adecuado. En este caso, los datos objetivos<\/strong> nos ayudan a optimizar nuestra estrategia de pricing<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

La venta cruzada<\/strong> es otra de las oportunidades que trae el Big Data al Retail. Si sabemos que dos productos cualesquiera son usualmente comprados conjuntamente por un segmento concreto de cliente (Por ejemplo, un pantal\u00f3n X con un cintur\u00f3n Y es comprado de forma habitual por hombres con edades comprendidas entre los 20 y los 30 a\u00f1os), podremos dise\u00f1ar campa\u00f1as de descuentos personalizadas<\/a> dirigidas a dicho segmento.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Retos o desaf\u00edos<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Como ya mencionamos al inicio de este informe, uno de los mayores retos a los que se enfrentan las empresas que hacen uso del Big Data para optimizar sus negocios es saber qu\u00e9 datos se deben recolectar<\/a> y cu\u00e1les se deben activar.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

Recordemos que la gran mayor\u00eda de la informaci\u00f3n est\u00e1 desestructurada y nosotros deberemos saber c\u00f3mo ordenarla, visualizarla y aplicarla en nuestras estrategias<\/strong> para as\u00ed poder sacarle el m\u00e1ximo provecho. Para ello hay que valerse de soluciones<\/strong> anal\u00edticas<\/strong> que nos ayudar\u00e1n a convertir los datos en bruto en conocimiento <\/strong>y el conocimiento en impacto.\u00a0<\/p>\n\n\n\n

El dato tiene, sin duda, un enorme potencial, pero el valor real del mismo lo van a aportar aquellas herramientas que permitan discriminar informaci\u00f3n \u00fatil y relevante entre las masivas cantidades de datos (Big Data).
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