Casos prácticos de prise de décision en tiempo real en el sector minorista - Parte 3

En la primera parte de mi blog sobre prise de décision en tiempo real(RTDM), destacando los casos de uso de la industria minorista, discutimos cómo la combinación de patrones de datos históricos existentes con nuevas fuentes de datos dispares completa la imagen operativa común (COP). Para ilustrar el caso de uso, utilizamos un cliente de Actian, Kiabi, y cómo utilizaron las capacidades estratégicas de RTDM para mejorar su programa de fidelización de clientes.

En la segunda parte, exploramos cómo los diferentes roles y responsabilidades pueden utilizar el COP en escenarios de negocios como de costumbre frente a períodos de interrupción del mercado utilizando otro cliente minorista de Actian, LeRoy Merlin. LeRoy Merlin quería extender su prise de décision basada en datos a los directores de sus establecimientos minoristas en Asia, Europa, Latinoamérica y África, haciendo hincapié en los subproductos de los datos de rendimiento de ventas para una serie de factores.

Los puntos clave que esperaba que se llevaran los lectores eran que, en tiempos de incertidumbre en el mercado, una mayor orientación al cliente requiere una agilidad empresarial que sólo puede lograrse mediante un uso adecuado del COP para ofrecer un conocimiento de la situación basado en la función y la proximidad al punto de acción. Cuanto más abajo se pueda llevar el análisis y las decisiones, mejores serán los resultados, siempre que se pueda equilibrar velocidad y precisión.

Hacen falta dos para que las cosas salgan bien

Vale, es una vieja canción que se me ha quedado grabada en la cabeza, pero el sentimiento es muy acertado. Uno de los principales objetivos de aprovechar la CP para proporcionar información más precisa y actualizada a los responsables de la toma de decisiones sobre el terreno es garantizar que la atención a los clientes les mantenga contentos y satisfaga sus necesidades. Pero también se trata de satisfacer las necesidades de la empresa. En el caso de Kiabi, querían asegurarse de que sus clientes fieles obtuvieran exactamente lo que querían mediante el seguimiento de sus comportamientos de compra para predecir qué programas de marketing incentivarían a los miembros del programa de fidelización a comprar más ropa. En el caso de LeRoy Merlin, querían que los directores de tienda supieran a nivel local qué existencias se movían y cuáles se quedaban en las estanterías para determinar cómo mejorar el rendimiento de las ventas en cada tienda.

En estos dos casos de uso, aprovechamos la inteligencia de RTDM para impulsar los programas y operaciones existentes con el fin de obtener mejores resultados empresariales. La satisfacción de los clientes se mide de muchas maneras, pero la más importante desde el punto de vista empresarial es la rentabilidad repetida. Durante los periodos de incertidumbre del mercado, la demanda fluctúa, al igual que el coste de los bienes y servicios. Las organizaciones deben asegurarse de que pueden atender a sus integrantes -clientes en el caso de las empresas, pacientes si hablamos de atención sanitaria y estudiantes si hablamos de educación- de forma que se eviten costes o riesgos inesperados. En otras palabras, hay que mantener la rentabilidad. Incluso si hablamos de empresas sin ánimo de lucro, los gastos operativos deben estar cubiertos a medio y largo plazo. En resumen, lo que tiene que ir bien es la relación por ambas partes: para el cliente y para la empresa.

Equilibrio entre la respuesta del cliente y el riesgo

Llevamos varios años apoyando a The AA, el principal proveedor de servicios de asistencia en carretera del Reino Unido. Además de los servicios de asistencia en carretera, The AA utiliza corredores de seguros independientes que trabajan con un grupo de suscriptores de AA para ofrecer una gama de pólizas de seguros de vehículos y hogar. Actian ha ayudado a la AA con su capacidad de RTDM. La AA utiliza la solución de base de datos híbrida de Actian para analizar los datos proporcionados por los solicitantes de seguros comparándolos con los datos de terceros y los servicios de verificación para evaluar el riesgo, que es fundamental para ofrecer una póliza competitiva y rentable.

En este caso, el COP se compone de datos actuariales internos pero fluidos, datos y modelos détection des fraudes , fuentes externas para recopilar la verificación de los historiales de conducción y siniestros anteriores de los solicitantes, y los índices demográficos pertinentes de accidentes de tráfico y delitos contra la propiedad por ubicación, etc. La prise de décision se traslada a los suscriptores de primera línea, en el sentido de que son ellos quienes asignan el riesgo, y a los corredores independientes, en el sentido de que son ellos quienes facilitan los presupuestos. Sin embargo, sus funciones son esencialmente las de retroalimentación sobre la evaluación del riesgo y la cotización, que están automatizadas, y la interacción con los posibles asegurados tiene lugar en sitios web de seguros competitivos como GoCompare.com y CompareTheMarket.com. Las expectativas de los clientes potenciales y la competencia exigen que todos los presupuestos se presenten en menos de un segundo.

La plataforma de datos Actian fue seleccionada para apoyar la evaluación de riesgos y la operación de cotización debido a los requisitos de rendimiento en dos áreas separadas.

1. Cumplir con la velocidad de recopilación de la información interna y externa para generar presupuestos en un segundo o menos.
2. La velocidad a la que los nuevos datos pueden visualizarse para los suscriptores en Looker, lo que les permite ajustar las decisiones basadas en el riesgo en función del panorama competitivo.

El tiempo real está en el "ojo del espectador"

En el caso de uso de AA, tanto la velocidad como la precisión son importantes. Los datos del historial de conducción cambian constantemente. No tiene sentido suscribir un historial de conducción limpio basándose en los datos de ayer cuando los datos de hoy dicen que la hija de 16 años acaba de obtener su permiso de aprendizaje. En otras palabras, si se utiliza un cubo para recuperar los datos con el fin de cumplir los requisitos de rendimiento en función de las necesidades de la empresa, los datos pueden ser obsoletos, por lo que la velocidad es sólo una parte del tiempo real, la otra parte es la frescura de los datos.

Tanto la velocidad como la frescura son las verdaderas definiciones del tiempo real. Los requisitos para The AA eran de 1 segundo, pero para LeRoy Merlin son diarios. Para muchas empresas, el requisito de tiempo real es semanal. Por ejemplo, las tiendas de comestibles pueden necesitar revisar semanalmente las ventas de cada supermercado como parte de un proceso regular de reabastecimiento, y la velocidad puede ser de una hora o menos para rellenar los datos de todos los artículos almacenados, pero los datos de existencias antes de que los gerentes de tienda se presenten el lunes por la mañana a trabajar. En este caso, no es necesario actualizar los datos de existencias cada hora, sino una vez a la semana.

En periodos de incertidumbre en el mercado, la velocidad y la precisión pueden requerir cambios. Tomemos como ejemplo la frecuencia de actualización semanal de los datos de existencias de las tiendas de comestibles, y el uso de un cubo puede resultar demasiado tosco cuando se producen compras de pánico en todo tipo de productos, desde la pasta hasta la mantequilla de cacahuete, y su rotación diaria por diferentes productos. En ese momento, su necesidad de datos frescos y sus requisitos de tiempo real cambian de semanales a diarios, y la velocidad de recopilación, análisis y visualización de datos puede disminuir de una hora a minutos.

En el caso de AA, sus requisitos de tiempo real ya están fijados en cuanto a velocidad y precisión, y su capacidad de RTDM para el desarrollo normal de la actividad se traduce fácilmente en escenarios en los que se produce una interrupción de la actividad. Para muchas organizaciones, éste no es el caso, y la pregunta realmente es, ¿cómo determinar cuáles son sus requisitos de velocidad y precisión para los períodos de incertidumbre del mercado? En nuestro próximo blog de la serie, analizaremos qué se necesita para obtener velocidad y precisión... con un presupuesto. Hasta entonces, descubra cómo Actian Real-Time Connected Data Warehouse puede ayudarle a alcanzar sus objetivos de RTDM.

Acerca de Actian Corporation

Actian hace que los datos sean fáciles. Nuestra plataforma de datos simplifica el modo en que las personas conectan, gestionan y analizan los datos en entornos en la nube, híbridos y locales. Con décadas de experiencia en gestión de datos y análisis, Actian ofrece soluciones de alto rendimiento que permiten a las empresas tomar decisiones basadas en datos. Actian cuenta con el reconocimiento de los principales analistas y ha recibido premios del sector por su rendimiento e innovación. Nuestros equipos comparten casos de uso probados en conferencias (por ejemplo, Strata Data) y contribuyen a proyectos de código abierto. En el blog de Actian, cubrimos temas que van desde la ingestión de datos en tiempo real hasta el análisis impulsado por IA.