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Ciencia de Datos en Retail y Centros Comerciales

Episodio 39 - 2018-04-01


Dionicio es actualmente el Jefe de Data y Analytics en un centro comercial en Lima, Perú. Partió de ingeniería con mucho énfasis en estadística y trabajó durante 9 años en el sector de banca. En la entrevista Dionicio cuenta como en sus inicios, trabajando para empresas haciendo estudios de mercado, mucho de su trabajo giraba alrededor del análisis de estudios de panel extrayendo mucha información del datawarehouse para luego realizar análisis.

Hace 15 años mucho era trabajo estadístico y de muestreo pero con el advenimiento del Big Data y la entrada al mercado de Telcos y Bancos el sector se fue profesionalizando mucho y migrando hacia analítica más avanzada. Actualmente las empresas medianas e incluso pequeñas están incursionando en el análisis de datos y en esta entrevista pudimos hablar mucho de lo que está pasando en el sector retail donde el IoT está contribuyendo a extraer información relevante para distintos tipos de acciones comerciales.

Cuando profundizamos en la experiencia de analítica en centros comerciales rápidamente entendimos que el objetivo en este negocio es incrementar las ventas de los clientes (locatarios) a través de la construcción de bases de datos relevantes (quienes llegan, a través de qué medios lo hacen). Las fuentes de los datos son la red wifi gratuita con registro de clientes para obtener recorridos y trazabilidad, la app del centro comercial a través de la cual se dan servicios a los clientes (promociones, estacionamientos) y cámaras en los parqueos que toman fotos a las placas de vehículos.

La información obtenida, una vez curada, se comienza a cruzar con número de ventas para ver tickets promedios y ratios de conversión. Con esta información los locatarios pueden adaptar sus promociones y eventos y la empresa puede definir espacios de publicidades o costos de alquileres según esta información sobre flujos de gente.

Pudimos cubrir algunos aspectos técnicos como Interoperabilidad con sistemas y apps, APIs de Google , uso inteligente de algoritmos existentes, SPSS, R, SQL y Tableau. También hablamos de las complicaciones del uso de las redes sociales para enriquecer los datos con los que cuentan este tipo de empresas.

También pudimos conversar sobre lo que motivó a la gerencia de este centro comercial a incursionar en el mundo de datos para crear valor y comenzar a complementar el conocimiento general del negocio con los datos.

Finalmente Dionicio dió muy buenas sugerencias sobre cómo mantenerse al día a los científicos de datos. Mas allá de aprender sobre las nuevas tecnologías, Dionicio instó a los perfiles técnicos a hacer cursos que les permitan entender mejor el negocio para luego conectar ideas con el mundo de analytics para luego generar valiosos productos de datos.

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