El Internet of Things (IoT) puede estar presente en los dispositivos, sensores, servicios en la nube, y datos que utilice vuestro negocio. De esta forma, Microsoft ofrece un enfoque flexible basado en la nube que permite a las empresas sacar provecho del IoT mediante la recopilación, almacenamiento y procesamiento de datos centralizado. A continuación, podéis encontrar la conferencia impartida por Sam George durante la Microsoft Ignite sobre la visión de Microsoft para el IoT.
Una de las áreas que cubre la charla es un «Modelo de madurez para empresas basado en los descubrimientos sobre los clientes basado en IoT«. En la primera etapa, nos encontraremos a los minoristas desplegando sensores para monitorizar la telemetría en los siguientes escenarios:
- Monitorizar el tráfico en la tienda para determinar qué días del mes o de la semana son los más concurridos y a qué hora del día hay suele entrar más gente a comprar. Como ejemplo, esto podría generar un aviso cuando se supere el aforo máximo del local. Un buen ejemplo de esto es el sistema de monitorización del tráfico de Kroger, un comercio estadounidense. En Kroger, gracias a esto, los clientes esperan un máximo de 26 segundos para pagar, lo cual es clave para conseguir la fidelización del cliente.
- El fallo de las unidades de refrigeración en comercios alimentarios, puede significar grandes pérdidas puesto que los alimentos deben ser desechados. El seguimiento y la generación de informes de la temperatura en las unidades de refrigeración permite a los minoristas responder ante un problema con las unidades rápidamente.
- Hacer un seguimiento de la disponibilidad de los productos es otro de los escenarios fundamentales para el comercio minorista. Usando sensores en las estanterías, RFID y otros tipos de sensores, los encargados podrían tener información en tiempo real de la disponibilidad de un producto en cada estante de la tienda.
- Podría significar también llegar a los dispositivos que los clientes ya tienen, como sus teléfonos móviles. Los minoristas podrían ofrecerles mensajes personalizados y ofertas. VMob es un buen ejemplo de plataforma de personalización que permite a los pequeños comerciantes comprometerse con los clientes que utilicen su smartphone.
Los minoristas que están en la siguiente etapa del modelo de madurez son aquellos que utilizan gran parte de la inteligencia analítica empresarial mediante análisis avanzados sobre los datos telemétricos recogidos. Lo que ellos buscan son patrones y predecir comportamientos gracias a los datos obtenidos. Los ejemplos antes mencionados serían realmente sobre la aplicación de métodos de análisis avanzados para estos supuestos:
- Los datos de la monitorización podrían utilizarse en combinación con diversos conjuntos de datos, como datos meteorológicos, información sobre eventos dentro de partes específicas de la tienda, días festivos… para predecir con mayor exactitud el tráfico dentro de la tienda a lo largo del tiempo. Esta predicción podría ayudar en los procesos de optimización, inventarios y diversas campañas.
- Además de supervisar las unidades de refrigeración, los datos telemétricos recogidos podrían ser utilizados para el mantenimiento predictivo de los equipos para eliminar los tiempos de parada o reducirlos al mínimo. Esto mejora el rendimiento de la tienda, especialmente en supermercados y restaurantes de comida rápida.
Las empresas que ya utilizan los datos y el análisis para impulsar nuevos servicios y fuentes de ingresos son las que se encuentran en la tercera etapa del modelo. El uso de los datos de tráfico en las tiendas para decidir sobre cómo optimizar el uso del personal podría ser un ejemplo, aunque hay más:
- El uso de la información del tráfico para planificar y optimizar un programa de trabajo.
- Combinar meteorología, datos sociales y otros con los datos de tráfico en las tiendas para predecir la demanda.
- Compartir los datos telemétricos de las unidades de refrigeración con los fabricantes o empresas de servicios para que incrementen el tiempo de actividad de sus productos.
- Utilizar los datos de comportamiento para cambiar el diseño de la tienda.
Fuente | Microsoft
