¿Qué es el análisis de datos en retail?
El concepto de análisis de datos en retail se refiere al proceso de examinar conjuntos de datos para sacar conclusiones sobre la información que contienen. La visualización de los mismos te permite extraer información valiosa y descubrir patrones que ayuden a mejorar el rendimiento de tu empresa.
¿De dónde puedo extraer los datos?
La extracción de datos se obtiene a partir de una base de datos o una plataforma SaaS (Software como Servicio). Estos datos deben poder replicarse en un destino, como un almacén de datos, que esté diseñado para admitir el análisis de los mismos. Este análisis se conoce como procesamiento analítico en línea (OLAP) cuyo objetivo principal es agilizar al usuario la consulta de grandes cantidades de datos.
Una vez depositados los datos en un almacén, el siguiente paso es la extracción, transformación y carga de los datos, en inglés se utiliza los acrónimos ETL (extract, transform and load). El objetivo del proceso ETL es preparar los datos para que puedan ser analizados y que faciliten la toma de decisiones en la empresa.
El proceso de extracción de datos no debe confundirse con la minería de datos. El primero se ocupa de la información existente para su posterior procesamiento, mientras que el segundo es un proceso que tiene el objetivo de descubrir patrones, anomalías y correlaciones en grandes volúmenes de conjuntos de datos.
Suponga que una empresa del sector moda desea monitorear la reputación de sus productos en el mercado. Puede tener datos de muchas fuentes, incluidas reseñas en línea, menciones en redes sociales y los pedidos de los diferentes productos en su tienda online. Una herramienta ETL puede extraer datos de estas fuentes y cargarlos en un almacén de datos donde se pueden analizar y extraer.
¿Cómo puedo visualizar estos datos?
Cada día en su empresa de retail se generan datos sobre los ingresos por ventas, las devoluciones, los descuentos, las interacciones con los clientes, los niveles de inventario, los pedidos, los albaranes, el rendimiento de los empleados y de los diferentes canales de venta, las métricas de rentabilidad, costos y otros KPI. Pero con tantos datos que analizar, al usuario le puede resultar difícil extraer los insights más relevantes que le permita tomar mejores decisiones empresariales.
La visualización de datos permite convertir todos esos datos en información de inteligencia empresarial fácilmente comprensible, visualmente atractiva, útil y accesible. Los datos se unifican en informes o dashboards que cuentan una historia del rendimiento de la organización y la relación de sus KPI con el mercado y el resto del mundo.
Los dashboards se estructuran entorno a visualizaciones como gráficos, tablas, filtros de selección, tarjetas informativas, mapas que ayuden a comunicar claramente lo que dicen los datos, explicar estadísticas y tendencias, mostrar patrones que de otra manera serían imposibles de ver.
Para poder crear informes desde cero es necesario disponer de una herramienta de business intelligence. Las posibilidades en el mercado son muy amplias, pero actualmente la principal herramienta es Microsoft Power BI. El principal informe del sector de la analítica de datos a nivel mundial, realizado por la consultora tecnológica Gartner, realiza un ranking anual de las plataformas digitales disponibles en el mercado. Estas son posicionadas según un cuadrante que evalúa los líderes, retadores, visionarios y jugadores de nicho. En el año actual Power BI se sitúa en la posición nº1, contando con una base de clientes de más de 5 millones, una comunidad muy activa en la red y una rápida evolución en todas las funcionalidades ofrecidas.
¿Qué información útil puedo obtener para mi empresa de retail?
Comparativa de ventas por tiendas. Una empresa de retail actual cuenta con diferentes puntos de venta, tanto online como físicos. Analizar el rendimiento de estos canales es fundamental a la hora de plantear una estrategia que mejoren los ingresos. KPIs como las ventas reales, ventas netas, devoluciones, descuentos, numero de tickets de venta, ticket medio de venta, las líneas medio de venta, media diaria de venta y % de devoluciones y ventas sobre el total son fundamentales a la hora de sabe cómo está funcionando la marca.
Comparativa de ventas por años. Las ventas también pueden visualizarse por períodos, ya sea respecto al año anterior, por meses, semanas, días e incluso horas. Si se selecciona diferentes períodos en una tabla de datos, se podrá ver la diferencia en cantidad y porcentaje, obteniendo rápidamente información que nos permita obtener conclusiones de por qué están aumentando o disminuyendo las ventas.
Rentabilidad de los productos. Este KPI mide en porcentaje el éxito que ha tenido un producto en su venta. Analiza de la cantidad que se ha comprado cuanto se ha vendido, pudiendo filtrar los datos por las tiendas o por un período determinado. Resulta muy útil para conocer de primera mano que productos no están funcionando y tomar decisiones futuras de compra.
Tasa de conversión del visitante. La conversión minorista mide la cantidad de visitantes que acaban realizando una compra en su tienda. Le indica el éxito que tiene al convertir el público que ha visitado su tienda en compradores.
Productividad de los empleados. El análisis de las ventas por empleados te permite rápidamente visualizar los vendedores de tienda que han tenido más éxito a la hora de cerrar una venta. Al medir su rendimiento podemos ver su evolución a lo largo del tiempo y analizar el monto tanto en importe en euros como en unidades vendidas.
Margen de beneficio neto. Esta medida mide el porcentaje de ingresos que obtiene su empresa por euros en ventas. Tiene en cuenta todos los costos comerciales y se indica si obtuvo ganancias o si estuvo en números rojos durante un período de tiempo determinado.
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