Last Updated on marzo 22, 2022
En nuestra última publicación del blog, Big Box Power Driven by Data Management, hablamos del creciente poder de los datos en el entorno minorista. El sector minorista ha adoptado y puesto en marcha agresivos programas de gestión de datos que aprovechan sus crecientes bases de datos. Desde la satisfacción del cliente hasta la gestión del inventario, el comercio minorista prospera y crece gracias a la forma en que depende de datos precisos y oportunos. Uno de los retos a los que se enfrenta el comercio minorista es que tiene problemas de usabilidad de datos muy complejos con los productos y los datos no estructurados. Estos datos no estructurados pueden ser un obstáculo importante para sus operaciones.
Si observamos el entorno del comercio minorista, encontramos que los productos o servicios se dividen en tres categorías:
Bienes de conveniencia:
Compras frecuentes poco costosas, que implican poco esfuerzo para adquirirlos. Algunos ejemplos son la comida rápida, los artículos de aseo y los productos de confitería.
Bienes de compra:
Productos que los consumidores no compran con tanta frecuencia como los bienes de conveniencia. Suelen costar más que los productos de conveniencia y los consumidores esperan tenerlos durante más tiempo, por lo que investigarán antes de comprarlos.
Productos especiales:
Productos con características o marcas únicas. Los consumidores no los comparan con otros productos, ya que tienen características únicas. En su lugar, dedicarán tiempo a buscar el lugar que vende el producto que desean. Los consumidores suelen estar dispuestos a viajar para comprar su producto y a pagar una prima.
Al estar íntimamente familiarizados con la categoría a la que pertenecen sus productos, los minoristas pueden acceder y aplicar estrategias que apoyen la venta de ese producto. Tener este conocimiento es fundamental, ya que comprender la categoría les permite aplicar las estrategias de marketing y publicidad adecuadas. Sin unos planes de gestión de datos adecuados, estos esfuerzos perderían rápidamente toda eficacia. Al trabajar en el proceso de definición y categorización de sus datos, la semántica puede ser un problema importante. En una reciente entrevista con Nathan Krol, fundador y presidente de Data Ladder, éste comentó el tema:
«Descubrir el significado semántico a nivel de registro con datos semiestructurados de forma automatizada es muy importante. Reunir fuentes de datos separadas está surgiendo como una solución empresarial necesaria, por lo que entender la semántica y el contexto es fundamental para esta función.»
Está claro que una gestión de datos adecuada y eficaz es fundamental para el entorno minorista. Dentro de eso, entender las categorías adecuadas de sus mercancías permite al comercio minorista comercializar y vender su producto de forma eficaz. Es crucial para su éxito que los datos no estructurados se gestionen adecuadamente.
Escala de datos
y
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