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
Software Product Match 2.5
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