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Retailing Analytics, Andrea Zuleta - Coggle Diagram
Retailing Analytics
¿Qué es Retailing Analytics?
Proceso de recopilación, análisis e interpretación de datos en el sector retail para optimizar ventas, inventarios y la experiencia del cliente.
Se basa en tecnologías como Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning.
Importancia del Retailing Analytics
Permite tomar decisiones basadas en datos reales.
Mejora la personalización de la experiencia del cliente.
Optimiza la gestión del inventario y reduce pérdidas.
Aumenta la eficiencia en estrategias de marketing y ventas.
Tipos de análisis minorista
Análisis Descriptivo → ¿Qué está ocurriendo?
Análisis de ventas, tráfico en tienda, patrones de compra.
Análisis Diagnóstico → ¿Por qué ocurrió?
Identificación de tendencias y factores que afectan las ventas.
Análisis Predictivo → ¿Qué ocurrirá?
predicción de demanda y comportamiento del consumidor mediante IA.
Análisis Prescriptivo → ¿Qué hacer para mejorar?
Recomendaciones estratégicas para aumentar la eficiencia y rentabilidad.
Aplicaciones del Retailing Analytics
Optimización del Punto de Venta
Diseño eficiente del diseño de la tienda.
Colocación estratégica de productos más vendidos.
Personalización
del marketing
Uso de datos de clientes para promociones personalizadas.
Segmentación de audiencias para campañas más efectivas.
Gestión de inventarios
Reducción de sobrestock y desabastecimiento.
Predicción de tendencias de compra por temporada.
Análisis de competencias
Comparación de precios y estrategias con competidores.
Monitoreo del comportamiento del mercado en tiempo real.
Andrea Zuleta