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4 formas en que los minoristas pueden aprovechar las disrupciones gracias a Oracle Autonomous Database

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¿Cómo se puede no solo sobrevivir a la disrupción sino aprovecharla para crecer? Demostraremos a través de historias de clientes cuatro formas en que los minoristas están aprovechando a Oracle Autonomous Database para hacerlo.

Por Bertrand Matthelie*

Una rápida y profunda disrupción está afectando al sector minorista. La incertidumbre, la velocidad y la frecuencia de acontecimientos impredecibles, como el brote de COVID-19, están impulsando a los minoristas a reevaluar su entorno operativo, a experimentar mayores costos debido a las mayores precauciones de seguridad tanto para el personal como para los clientes, a aumentar los servicios de entrega a domicilio y a mejorar la agilidad en respuesta a las exigencias del mercado.

Si bien los minoristas pueden haber adoptado plataformas digitales para habilitar el comercio electrónico, nunca ha sido tan evidente la justificación y el imperativo de una verdadera experiencia de cliente omnicanal. Las nuevas tecnologías, los competidores ágiles, así como las nuevas y exigentes expectativas de los compradores están transformando el mercado. Ahora más que nunca, los minoristas necesitan comprender mejor las necesidades de los consumidores y estar dispuestos a reconocer, aceptar y convertirse en catalizadores del cambio.

-Lee más: Lanzamiento de Oracle Database 21c y APEX Application Development Service (IDC)

¿Cómo se puede no solo sobrevivir a la disrupción sino aprovecharla para crecer? Demostraremos a través de historias de clientes cuatro formas en que los minoristas están aprovechando a Oracle Autonomous Database para hacerlo.

1. Monitorear los resultados en tiempo real para superar a la competencia
Los 30 restaurantes de  Dou Yue en China se dedican a servir comida tradicional china en el local y para llevar. Ante la intensa competencia, especialmente de proveedores de catering y de servicios de comidas por Internet, era fundamental mejorar su capacidad de analizar datos para apoyar el marketing, las ventas, las finanzas, las compras y el servicio al cliente. Sin embargo, las múltiples y aisladas plataformas de datos heredadas de Dou Yue impedían que la empresa obtuviera la información completa y en tiempo real que necesitaba.

Al implementar Oracle Autonomous Data Warehouse y Oracle Analytics Cloud en Oracle Cloud Infrastructure, Dou Yue integró los datos de varios sistemas empresariales en una única plataforma basada en la nube. El equipo financiero ahora extrae los ingresos, el inventario y otros datos, por restaurante, para que los directivos tomen las medidas necesarias.

Por ejemplo, cuando un restaurante registra una descenso de los ingresos, los ejecutivos de Dou Yue pueden analizar las condiciones del entorno (tráfico, clima), el modelo de ventas (servicio local o para llevar), así como el menú y los precios en la región donde se encuentra el restaurante para determinar las causas fundamentales y ajustar la estrategia.  Al analizar las tendencias históricas, el consumo repetido y otros datos, Dou Yue ahora es capaz de entender qué platos les agradan más a los clientes y ajustarlos, o crear otros nuevos, de manera oportuna. Además, pueden determinar qué locales comerciales tienden a pedir más comida con el fin de desarrollar campañas de marketing específicas y decidir dónde ubicar futuros restaurantes.

Autonomous Data Warehouse es la única solución completa que utiliza una base de datos convergente que ofrece soporte integrado para datos multimodelo y múltiples cargas de trabajo como SQL analítico, machine learning, gráfico y espacial. No requiere ninguna integración con otros servicios, lo que facilita la carga de datos, la ejecución de consultas complejas en múltiples tipos de datos, la creación de sofisticados modelos analíticos, la visualización de la información, la entrega de dashboards y el desarrollo de aplicaciones basadas en datos.

Dou Yue no es un caso aislado. Por ejemplo, Maxim 's, con sede en Hong Kong, es una empresa líder en el sector de alimentos y bebidas que opera 1.700 puntos de venta en toda Asia, entre los que se encuentran restaurantes de servicio rápido, panaderías y muchos más. También es licenciataria de marcas de renombre como Starbucks Coffee, Genki Sushi y The Cheesecake Factory.

Confían en  Oracle Autonomous Data Warehouse y Oracle Analytics Cloud para recopilar y analizar 600.000 transacciones por día, combinadas con datos de ERP, demográficos externos y de redes sociales. Gracias a esta solución, han obtenido información en tiempo real sobre el comportamiento y los hábitos de compra de los clientes para modificar los menús y los platos a medida que cambian las preferencias. Los resultados han mejorado las promociones de marketing, la eficiencia operativa y la selección de locales para seguir creciendo.

Autonomous Data Warehouse elimina prácticamente todas las complejidades de operar un almacén de datos, automatizando el aprovisionamiento, la configuración, la seguridad, el ajuste, el escalado, el parcheo, la realización de copias de seguridad y mucho más, lo que permite a Maxim 's acelerar el tiempo de obtener información, al tiempo que reduce los costos y mejora la seguridad.

“Nuestro grupo de catering gestiona más de 70 marcas con el apoyo de Oracle Autonomous Data Warehouse para un análisis eficiente de los datos de ventas y las preferencias de los clientes, lo que en última instancia mejora nuestra competitividad en general. Sus capacidades de autoconducción y autoparcheo han permitido ahorrar costos y mejorar la seguridad de los datos”, afirma el director financiero de Maxim 's Caterers Ltd., keith Siu.

2. Impulsar la expansión más allá del negocio principal hacia áreas adyacentes
Abu Dhabi National Oil Company for Distribution (ADNOC Distribution) es la principal distribuidora de combustible de los Emiratos Árabes Unidos. Además de la venta de combustible, en cada una de sus 360 estaciones de servicio hay tiendas minoristas "Oasis", estaciones de inspección de vehículos y lavados de coches. Aprovechar los 3,5 millones de transacciones mensuales en los puntos de venta que procesan les permitiría entender cómo servir mejor a los clientes y aumentar los ingresos.

Oracle Autonomous Data Warehouse permite a ADNOC Distribution aprovechar los datos en tiempo real. Aporta una visión detallada de los comportamientos y preferencias de los clientes mediante el análisis de los productos por rango, categoría y tienda, junto con los datos de compra y respuesta a las promociones que aparecen en las tarjetas de fidelidad de los clientes.

Como resultado, la empresa puede impulsar una mayor precisión en sus iniciativas de marketing, innovar con nuevos productos y fidelizar aún más a sus clientes; siempre con el producto adecuado en el lugar adecuado y en el momento adecuado. También puede planificar las ofertas en conjunto con socios locales, como establecimientos de comida rápida y café, con una visión más clara de los resultados probables y de la aceptación; lo que permite prever el rendimiento de la inversión de antemano y medir los logros con respecto a los objetivos promocionales después de cualquier actividad.

Confiar en Autonomous Data Warehouse permitió además reducir los costos en un 50% en comparación con su solución local, y disminuir la carga de trabajo del DBA en un 60% con la creación automatizada de índices frente a 650 millones de transacciones, logrando un rendimiento de las consultas hasta 100 veces superior.

Del mismo modo,  PTG Energy en Tailandia opera 1.800 estaciones de servicio y más de 200 tiendas de conveniencia. Confiar en Autonomous Data Warehouse les ayudó a reducir el tiempo de información de horas o días a minutos, permitiendo a los gerentes de comercios minoristas mejorar los resultados.

3. Mejorar la gestión del inventario
Se necesita mucho para poner una fruta perfectamente madura en las manos de un cliente. Con su negocio de rápido crecimiento y sus productos perecederos, Shenzhen Pagoda confía en los datos para llevar sus frutas a la tienda adecuada en el momento adecuado, teniendo en cuenta las preferencias y los patrones de consumo de cada tienda. Gestionar y analizar todos esos datos es un trabajo ingente, y la empresa necesitaba una solución de almacenamiento de datos respaldada por la automatización y la gestión inteligente de datos que le ayudara a tomar decisiones rápidas. También necesitaba una solución que redujera en gran medida los costos y la participación de su equipo de TI. “Para mantener un alto nivel de satisfacción, queremos suministrar continuamente productos de fruta diferenciados y personalizados para los clientes en diferentes tiendas", afirma Shen Xin, director de marketing de Shenzhen Pagoda.

Oracle Autonomous Data Warehouse utiliza capacidades de machine learning que permiten a Shenzhen Pagoda cargar e integrar datos de múltiples fuentes, desde información de membresía, patrones de consumo históricos, marketing, inventario y clima, para crear perfiles de sus tiendas y clientes. La tecnología de machine learning también les ayuda a ejecutar informes a partir de conjuntos de datos más grandes con mayor rapidez para determinar las mejores estrategias de gestión de la cadena de suministro y del inventario, con menos administración de bases de datos, para 20 centros de distribución y 4.000 tiendas minoristas en toda China.

Shenzhen Pagoda ahora puede predecir los niveles de ventas de la semana siguiente con un porcentaje de éxito del 84%, lo que garantiza mayor frescura de los productos y beneficios. La predicción precisa de las ventas permite a cada tienda decidir sobre el inventario y las promociones. Ello mejora la experiencia del consumidor al tiempo que reduce la acumulación de stock, lo que es clave para ofrecer productos frescos que cumplan con sus estándares.

Autonomous Database acelera la creación de modelos de machine learning al eliminar la necesidad de trasladar datos a sistemas de machine learning dedicados. Oracle Machine Learning ofrece una interfaz colaborativa para científicos y analistas de datos, con acceso a más de 30 algoritmos de machine learning adaptables y paralelos en la base de datos.

ImpulseLogic es un ISV con el mismo objetivo de ayudar a los minoristas a aumentar los ingresos y minimizar el desperdicio. Su solución StoreLogIQ impulsada por Oracle Autonomous Transaction Processing permite a sus clientes garantizar la disponibilidad de los productos en la planta de ventas, y no solo en el muelle de carga de la tienda. Así, los minoristas pueden eliminar la distorsión del inventario y beneficiarse del machine learning y el reconocimiento de patrones al tiempo que reducen los costos.

4. Implementar programas de fidelización
Drop Tank utiliza Oracle Cloud Infrastructure y Oracle Autonomous Data Warehouse para crear programas de recompensas de combustible, vinculando gasolineras estadounidenses que son propiedad y están operadas por decenas de empresas regionales independientes. Los programas de fidelización de Drop Tank van más allá de la gasolinera, asociándose con otros importantes programas de fidelización de terceros, como Southwest Rapid Rewards® y Wyndham Rewards®.

"Necesitamos estar preparados para gestionar un millón de transacciones al día, por lo que la adaptabilidad y la tecnología de nivel empresarial de la que disponemos en Oracle Cloud es muy importante", afirma el director general de Drop Tank, David VanWiggeren.

Autonomous Data Warehouse usa la optimización continua de consultas, la indexación de tablas, los resúmenes de datos y el ajuste automático para garantizar un desempeño constante, incluso a medida que aumenta el volumen de datos y el número de usuarios. El escalado autónomo puede aumentar temporalmente el cálculo y la E/S por un factor de tres para mantener el desempeño. A diferencia de otros servicios en la nube que requieren tiempo de inactividad para su ajuste, Autonomous Data Warehouse lo hace mientras el servicio continúa ejecutándose.

*Bertrand Matthelie es Director Sénior de Marketing de Productos en Oracle

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