Big Data en el retail: cómo usar los datos para vender más y mejor

El eCommerce en México se ha convertido en uno de los más potentes de toda América Latina, tanto en penetración, ventas en línea como en compras móviles, lo que ha generado que haya un mar enorme de datos imposible de navegar de forma manual. Pero tenemos un as bajo la manga y es el Big Data en el retail, una herramienta que permitirá conocer mejor el mercado y sacar provecho máximo de las tendencias.

Panorama del comercio electrónico de México

Para dar un poco de contexto. Según datos de Mordor Intelligence, empresa de investigación de mercado, en 2025 las ventas online alcanzan los 52,58 millones de dólares, con una proyección de llegar a los 122.79 millones de dólares para 2030. La población compra cada vez más a través de smartphones, impulsado por el mayor acceso a internet, que ya cubre el 83,1% de los residentes mayores de seis años.

Por su parte, las expectativas tanto de grandes como de pequeños comercios en lo que queda de 2025 siguen siendo muy altas gracias a fechas cruciales que se aproximan, como el Black Friday y la temporada navideña. Sin embargo, los expertos de Epam Systems Inc (empresa de ingeniería de software, ingeniería de plataformas digitales y diseño de productos digitales) aseguran que estas expectativas deben acompañarse con nuevas estrategias que permitan mantener la competitividad, asegurando la experiencia, eficiencia y capacidad de respuesta al consumidor.

A nivel global, se espera que las ventas lleguen a los 31,3 billones de dólares en el año, según las cifras presentadas por la empresa, pero lograr estar entre los primeros lugares depende directamente de que se adopten tecnologías que puedan optimizar al máximo el servicio de venta online, siendo la más importante del momento el Big Data en retail.

Y es que en los últimos años, el Big Data se ha convertido en un activo estratégico para el retail. Más allá de recolectar información, la procesa, la interpreta y actúa con rapidez, por lo que solo aquellos que puedan consolidar este ciclo podrán estar preparados para enfrentarse a la volatilidad de los mercados y crear experiencias que los clientes valoren y repitan.

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Big Data en retail: la verdadera reina del momento

Según la información de Epam Systems Inc, la analítica avanzada de datos no es un recurso al que pueden acceder y usar solo las grandes compañías a nivel global, sino que actualmente, las pequeñas y medianas empresas pueden entrar a competir con rentabilidad y fidelidad, logrando sacar provecho de la información detallada.

En este sentido, los expertos de la compañía han identificado 7 beneficios que las empresas pueden obtener al implementar el Big Data en su retail online:

1. Visión 360° del cliente: con Big Data en el retail es posible crear perfiles detallados que incluyan todos los detalles de los clientes, como datos demográficos, historial de compras, interacciones en CRM, actividad digital. Incluso se pueden ver sus publicaciones en redes sociales, lo que permite anticipar necesidades y brindar experiencias personalizadas en tiempo real.
2. Prevención de fraudes: las soluciones que se basan en Big Data refuerzan la detección de movimientos y transacciones sospechosas, pues gracias a su análisis histórico pueden diferenciar entre un gasto real y uno posiblemente fraudulento. Esto reduce las pérdidas y las molestias para los clientes.
3. Inteligencia en seguridad: junto con el machine learning, el Big Data en retail permite identificar anomalías en los patrones de comportamiento y evitar que se filtren datos sensibles, algo crucial en un contexto donde los ciberataques son más sofisticados y se debe actuar en tiempo real.
4. Optimización de precios: con el análisis masivo de datos que hace el Big Data, permite que se pueda definir el precio correcto que ayude a maximizar los ingresos. Incluso se puede segmentar por tipo de cliente y analizar cuánto estaría dispuesto a pagar cada perfil, una estrategia muy usada principalmente en el mercado B2B.
5. Eficiencia operativa: con el Big Data se pueden identificar ineficiencias y corregirlas en tiempo récord, desde el control de inventarios hasta la gestión de puntos de venta, por ejemplo, se puede detectar el motivo por el que un producto no tiene rotación en cada tienda y actuar, antes de perder ventas.
6. Recomendaciones personalizadas: el Big Data puede alimentar motores de recomendación y elevar así las probabilidades de compra, a la vez que se mejora la fidelización frente a los competidores menos avanzados, tomando en cuenta que los usuarios quieren encontrar sugerencias que se basen en su comportamiento previo.
7. Internet de las Cosas (IoT) en acción: el análisis de los datos que generan los dispositivos conectados, desde wearables hasta sensores en tienda, brinda una valiosa información para ajustar las promociones, disposición de productos e incluso anticiparse a las compras según el clima.

Imagen: GPT-5