¿Cuáles son los mayores desafíos que enfrentan los minoristas de moda al analizar grandes datos en su base de usuarios?

Cuando hablamos de big data, tendemos a creer que ‘big’ simboliza ‘cantidad’. De hecho, los grandes datos son el tipo de datos que no pueden procesarse fácilmente con los métodos tradicionales.

En este punto, los dos tipos de big data deben analizarse:

1. Datos estructurados: productos y transacciones relacionados que son buenos ejemplos de este tipo de big data. Los datos estructurados generalmente se almacenan en una base de datos y son identificables y rastreables con consultas.
2. Datos no estructurados: los datos relacionados con las redes sociales son un gran ejemplo de datos no estructurados. Podría en cualquier formato, es decir. texto, video, imagen.

Como se podría adivinar, a menudo es muy difícil para un minorista de moda (y cualquier tipo de minorista) capturar los sentimientos siempre cambiantes en las redes sociales y vincularlos con usuarios individuales.

Como ejemplo concreto, podemos pensar en un adolescente que busca una mini falda en línea, visita la tienda física de un minorista de moda y prueba un par de faldas. Luego publica sus fotos en las redes sociales y pide un consejo a sus amigos. Este comprador muestra un cierto nivel de interés de compra en minifaldas, sin embargo, es difícil rastrear este comportamiento. Aún así, puede haber dejado algunas ‘pistas’ para que las use el minorista de moda;

1. Se puede analizar su comportamiento de flujo de clics en las tiendas en línea que visitó y se le pueden ofrecer promociones personalizadas con la ayuda de un motor de personalización.
2. Sus publicaciones en las redes sociales podrían revisarse a través de una herramienta que realiza análisis de sentimientos y podría calcularse su propensión a comprar.
3. Si la tienda que visitó usa iBeacons para rastrear a los compradores, entonces algunos datos físicos de venta también podrían estar presentes.

Este caso es un ejemplo típico del desafío de un minorista de moda en el entorno omnicanal de hoy y no parece probable que desaparezca en unos pocos años.

Aún así, creo que los grandes datos podrían ayudar a muchos minoristas de moda en línea pequeños y medianos a tomar decisiones informadas. Recientemente he escrito sobre este tema si desea verificar:

1) Cómo usar big data en el comercio electrónico para pequeñas empresas

2) Datos de comercio electrónico ¿por qué es difícil de analizar?

Descargo de responsabilidad: trabajo para Perzonalization ; una solución SaaS de personalización predictiva que utilizan los sitios web de comercio electrónico.

La moda es un negocio de ritmo rápido. Las modas y la estacionalidad dominan los resultados de ventas y debe tener la capacidad de analizar su base de datos de usuario rápidamente.

Si le toma 6 meses reunir y analizar la información de su base de datos de clientes, todo lo que realmente tiene son datos históricos. Puedes mirarlo y decir, wow, realmente tuvimos buenas (o malas) ventas ese trimestre. Los datos le indicarán qué clientes y qué categorías de moda tuvieron los mejores resultados, pero no le brindarán mucha ayuda para desarrollar planes de marketing futuros. ¿Cuáles son los mejores vendedores de esta temporada no garantiza el éxito de ventas en la próxima temporada?

Debe poder ver los datos de ventas semanalmente o incluso diariamente para ver cuál es la tendencia de ventas. Puede configurar parámetros o disparadores que marquen la tendencia de ventas indicando a sus gerentes de categoría o comerciantes si ciertos colores o diseños se venden más de lo esperado para que puedan reaccionar rápidamente y agregar más vendedores mejores a la línea.

El rendimiento pasado no es un indicador del éxito futuro de las ventas.