ALTO: Cómo el uso de la información genera resultados de eficiencia operacional en el sector de retail

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El uso de la información y su análisis han sido claves para lograr mejorar operacionales en las compañías. En ALTO, creamos la “Auditorias Inteligentes”, solución que entrega datos a través de metodologías tradicionales usando como fuente, por ejemplo, información de videos con el objetivo de optimizar procesos, disminuir costos operativos, eficientar recursos y proveer elementos para una correcta toma de decisiones.

Caso de éxito cliente Retail

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A partir del análisis de información de videos de una tienda de retail, el equipo de Data Lab de ALTO hizo un análisis multivariable para la detección de oportunidades de venta y customer service. Las variables a analizar: Emergencia, Seguridad, Eficiencia Operacional y Perfilamiento de Clientes. El análisis, que consideró algoritmos de Deep learning y Machine Learning, permitió levantar conclusiones relevantes y activar acciones para la toma de decisiones efectivas de negocios. El objetivo era ver porqué existían resultados de ventas de tiendas muy dispersos en condiciones similares.

Seguridad: Se hizo un levantamiento de patrones que permiten generar estrategias necesarias para evitar riesgos al interior de los locales.

Eficiencia operacional: Conclusiones sobre el comportamiento de los procesos operacionales de la compañía para así generar medidas estratégicas para su operación.

Perfilamiento clientes: A partir del análisis de la data, se permitió caracterizar a los clientes (género, edad y emociones), asociar grupos de individuos similares y analizar recurrencia de visitas con el objeto de generar estrategias de marketing focalizadas.

Resultados análisis

Luego de realizar este análisis se levantaron conclusiones relevantes para el negocio, tales como:

  • El retraso en la apertura de una tienda genera una pérdida de ventas promedio de 350 MM al año por tienda
  • 2000 clientes van más de una vez a la semana a una misma tienda
  • En promedio, el 66% de las cajas de pago se encuentran desocupadas
  • En perfilamiento: se determinó que la edad promedio de quienes entran es de 32 años, 58% mujeres y 26% entran con temor a la tienda

Acciones

A partir de estas observaciones, el equipo de ALTO generó acciones eficientes (activaciones específicas en los lugares de mayor oportunidades) desde la plataforma ALTO Alliance, como por ejemplo, alertar por la app sobre el retraso en la apertura de tienda y así evitar la fuga de clientes. Otra acción que se generó fue advertir al personal de seguridad sobre la entrada a la tienda de personas sospechosas. En el área de Marketing, se permitió generar estrategias o promociones en base a los días y perfil de clientes que entran a la tienda.

ROI

  • +350 MM al año ya no se pierden por la apertura tardía de una tienda
  • -16% en reducción de costos mediante optimización de apertura de turnos de cajas
  • Mejora de experiencia de clientes sin aglomeraciones en zonas críticas

Equipo ALTO Data Lab

Compuesto por profesionales multidisciplinarios que, a través del análisis de información, así como del diseño y aplicación de modelos predictivos y prescriptivos, buscan apoyar la toma de decisiones inteligentes de negocios. El propósito de este equipo es contribuir desde la investigación con el desarrollo científico y tecnológico de la compañía, generando nuevas propuestas de valor y aplicando procesos tecnológicos que generen eficiencia operacional.