El análisis de datos, ¿la clave para vender más?

La sociedad actual genera diariamente una impresionante cantidad de datos y prácticamente en todo momento: mientras utiliza un GPS, cuando hace check in en algún lugar desde sus redes sociales, al realizar búsquedas en Google, utilizando su tarjeta de crédito o registrándose en una base de datos para recibir descuentos y promociones, por mencionar algunos ejemplos.

Toda esta información está cambiando la jugada en la cancha de los retailers, sector al que pertenece el creciente número de empresas que la aprovecha y la convierte en una ventaja competitiva. Tal es el caso de Marathon Sports, una firma dedicada a la confección y distribución de ropa y accesorios deportivos a nivel Latinoamérica con sede en Quito, Ecuador.

¿Qué impacto tiene el uso de Big Data en indicadores como el excedente de producto? En el caso, por ejemplo, de Marathon Sports, esta cifra pasó de 20% a 5% “o menos”, según dijo Jaime Vinueza, Business Intelligence Manager de la compañía, en entrevista con Expansión.

“Big Data es hablar de conocimiento que viene de muchas fuentes (…) todo tipo de información que te pueda ayudar a tomar las mejores decisiones para tu empresa”, explicó. Se trata de “explotar toda la capacidad y disponibilidad de los datos existentes para sacar ventaja de ello”.

Marathon Sports, que también importa, distribuye y comercializa algunas de las más importantes marcas deportivas a nivel mundial dentro de países como México, lleva cuatro años utilizando tecnología de Teradata Corp. con este objetivo.

“Los modelos tradicionales, que se trabajaban de manera manual o en Excel, no ofrecen ni la precisión ni el ajuste necesario para llegar a los números correctos”, consideró Vinueza. “El análisis de Big Data que tenemos ahora nos da una ventaja competitiva porque nos permite reaccionar a tiempo o conocer qué debemos hacer en este momento para proteger nuestro futuro”.

Evitar excedentes

Para conocer de manera casi exacta cuántos productos debe producir, Marathon Sports utiliza “teras de información”. Con estos datos y la tecnología analítica, la empresa puede obtener “el número de unidades con las que se debe contar para satisfacer la predicción de ventas”.

En el caso específico de este retailer, incluso se analizan datos que tienen que ver con el comportamiento de los deportes: “si es una temporada con mundial o sin mundial —para artículos relacionados con el futbol—, cómo se comportaron los clientes en temporadas pasadas, los puntajes de una selección u equipo en torneos”, mencionó Jaime Vinueza. Agregó que se también se toman en cuenta otros factores como el comportamiento económico y las tendencias.

“Se puede hacer un análisis de cesta, o de afinidad en cuanto a los productos”, comentó. “Hay temas muy evidentes: si voy a la tienda a comprar pan y leche, probablemente también me lleve huevos o queso, artículos para un desayuno. En este caso, tenemos una serie de productos que rodean, por ejemplo, a una camiseta de futbol: el balón, el short, calcetas o un calentador”.

Gracias al Big Data, la firma puede además saber qué sectores consumen más un artículo para planificar sus inventarios. “Qué tallas debemos tener, si debe haber más de un producto para mujeres o para hombre. En función de los datos nos preparamos y podemos reaccionar rápidamente ante cualquier variación”, dijo.

“Nadie tiene una bola de cristal 100% fiable pero, con estos pronósticos, podemos disminuir en gran medida nuestros riesgos”, agregó. “El cambio es la noche y el día”.