Retail Analytics

¿Qué es el Retail Analytics?

¿Qué es Retail Analytics?

¿Alguna vez te has preguntado cómo el Retail sabe exactamente qué productos comprar, cuándo colocarlos en las tiendas y a qué precio venderlos? ¿O cómo personalizan la experiencia de compra para cada cliente, desde mandarte un correo electrónico con ofertas personalizadas hasta cómo deciden el diseño de la tienda física? En tiempos donde el consumo masivo está marcado por la incertidumbre, tomar las decisiones correctas es muy importante, sobre todo para el sector Retail. Debido a esto, los retailers deben encontrar nuevas soluciones y técnicas de analítica, con el fin de cumplir los objetivos propuestos durante el año. De esto nace un concepto que se conoce actualmente como Retail Analytics. 

Para saber de qué se trata, primero debemos entender qué es el Retail. El Retail es el comercio que se caracteriza por vender al detalle y su objetivo es vender a múltiples clientes un stock masivo. Debido al crecimiento del e-commerce en el último tiempo, como por ejemplo, la irrupción del ecommerce en los 2000 o la revolución logística de Mercado Libre, los consumidores poseen altas expectativas para este tipo de comercio. Desde obtener los pedidos a la hora señalada, hasta recibir ofertas personalizadas a sus gustos. Esto conlleva varios procesos integrales dentro de la empresa, que incluyen la omnicanalidad y los ajustes rápidos a las tendencias que vienen en el mercado. Todo esto requiere de utilizar los datos que se tienen disponibles por medio de técnicas y herramientas de Data Science

De hecho…

Retail Analytics es más que el seguimiento de los datos comerciales de empresas que venden al por menor, es el análisis profundo de los datos con el fin de tomar mejores decisiones a lo largo de toda la organización. Algunos de los datos que se utilizan son los niveles de inventario, el comportamiento del consumidor y las cifras de ventas. Este seguimiento ayuda a optimizar la cadena de suministros para tomar decisiones estratégicas correctas e informadas. 

Tipos de Retail Analytics

Con el fin de dar solución a todas esta complejidades, existen diversos tipos de Retail Analytics:

  • Analítica Descriptiva en Retail: Este tipo de analítica ayuda a los vendedores a organizar grandes cantidades de datos para contar una historia. Esto lo realiza mediante la utilización de datos crudos, provenientes de diversas fuentes como terminales POS o sistemas de inventarios, para generar insights sobre el rendimiento actual de la empresa. Actualmente, este tipo de análisis se realiza mediante herramientas de BI e integraciones. Responde al qué está pasando en tu negocio, pero no responde al por qué.
  • Análitica Diagnóstica en Retail: Ayuda a los minoristas a responder el por qué ocurren los problemas actuales del negocio. Este tipo de análisis usa análisis estadísticos, algoritmos y Machine Learning para encontrar correlaciones entre los datos. También, se puede utilizar para encontrar anomalías y potenciales problemas. 
  • Análitica Predictiva en Retail: Este tipo de análisis nos cuenta qué es lo que se viene en el futuro para el negocio. Utiliza los tipos de análisis anteriores para predecir el futuro, utilizando algoritmos complejos y métodos estadísticos. Detecta clusters y excepciones para predecir tendencias. Debido a la complejidad de este análisis, actualmente se utiliza una combinación de IA y matemática avanzada. 
  • Análitica Prescriptiva en Retail: Este análisis nos cuenta qué es lo que debemos hacer en el futuro para obtener mejores resultados. Se utilizan técnicas de simulaciones con diferentes condiciones iniciales, algoritmos de IA para realizar recomendaciones, programas de Machine Learning que identifican patrones y optimización de inventario, para llegar a mejores resultados. 
Casos de uso de Retail Analytics. Fuente: Ilustración Propia. 

¿Realmente es necesario en una empresa de Retail?

Como podemos ver, la utilización del análisis de datos para tomar decisiones es una herramienta muy poderosa para las empresas. Esta permite basar las decisiones en hechos objetivos y no solo en percepciones subjetivas de la realidad. Además, este análisis ofrece una mayor comprensión del funcionamiento de cada negocio, permitiendo conocer con más detalle el comportamiento del cliente y las operaciones diarias.

En el ámbito del Retail, el análisis de datos permite entender la cantidad y valor de los productos vendidos en un pedido promedio, así como, conocer qué productos tienen una mayor y menor demanda. También, permite identificar a los clientes más valiosos y determinar el precio óptimo para un producto en una ubicación específica. Por otro lado, nos ayuda a descubrir cosas como la verdadera demanda y las ventas perdidas, lo que nos da la oportunidad de tomar decisiones informadas sobre las cantidades que se deben pedir y las asignaciones de compra que debemos realizar.

Beneficios del Retail Analytics

El uso de Retail Analytics puede proporcionar varios beneficios significativos. Uno de ellos es la mejora de la eficiencia operativa. El análisis de datos puede ayudar a los minoristas a identificar oportunidades de mejora en las operaciones diarias, como la gestión del inventario, la programación de personal y la planificación de promociones.

Al conocer con precisión la demanda de los productos, el minorista puede tomar decisiones más informadas sobre la cantidad de inventario que debe mantener en stock y cuándo debe hacer pedidos. Otro beneficio es la mejora de la experiencia del cliente. El análisis de datos también puede ayudar a los minoristas en este sentido, ya que permite comprender mejor el comportamiento de compra del cliente y sus preferencias. Al conocer qué productos son más populares entre los clientes y qué promociones son más efectivas, los minoristas pueden ajustar la oferta de sus productos y promociones para satisfacer mejor las necesidades y deseos de los clientes. 


El análisis de datos en el Retail sigue evolucionando y existen varias tendencias interesantes que nos indican el futuro del Retail Analytics. Una de las tendencias más relevantes es el uso de IA y Machine Learning para mejorar las operaciones y la experiencia del cliente. Las empresas vanguardistas están utilizando estas tecnologías para automatizar procesos, como la gestión de inventario, la programación de personal, y para personalizar la experiencia de compra del cliente. Otra tendencia importante es el aumento del uso de datos de fuentes no tradicionales, como redes sociales y sensores IoT, para obtener información adicional sobre los compradores y su comportamiento. Además, la integración de datos y la analítica en tiempo real también están ganando popularidad, lo que permite a los minoristas tomar decisiones rápidas y estratégicas para mejorar la eficiencia y la rentabilidad. ¿Crees que el Retail Analytics puede beneficiar a tu empresa? Conversemos.