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Caso práctico grupal: Predicción de los gustos del consumidor con Big Data en Gap

Enviado por   •  28 de Diciembre de 2023  •  Tareas  •  1.776 Palabras (8 Páginas)  •  173 Visitas

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Asignatura

Datos del alumno

Fecha

Marketing Integral

Apellidos: Saavedra Saldaña

03/06/2023

Nombre: Marcos Jhonatan

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Caso práctico grupal: Predicción de los gustos del consumidor con BIG DATA en GAP

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Gap Inc. fue fundada en 1969 por Donald y Doris Fisher, su hijo Robert Fisher fue presidente del directorio en 2017.

En 1983 Millars Mickey Drexler fue nombrado CEO, durante su administración las ventas crecieron de $480 millones a $14 mil millones en 2000, y la capitalización de mercados incrementó a $42 mil millones.

En 1983, Gap Inc. adquirió Banana Republic con un nivel de precio/calidad más alto.

En 1994 Gap Inc. creó una nueva marca, Old Navy para competir con tiendas departamentales de descuentos y comerciantes masivos.

Para el 2002 la estrategia de introducir diseños influenciados por la moda actual fue un fracaso lo que culminó con la separación de Drexler con la compañía.

GAP realizó inversiones para enfocarse en la omnicanalidad para digitalizar la ventas a través de plataforma o medios digitales, por lo que digitalizo el inventario.

2008 adquieren Athleta, marca de ropa deportiva para mujeres dando diversidad de modelos desde jeans hasta activewear.

En 2012 adquieren Intermix una tienda multimarca de ropa de alta gama y contemporánea para mujeres que ofrecía a los consumidores los estilos más codiciados de una selección cuidadosamente seleccionada de codiciosos diseñadores

Utiliza otros canales para publicitarse reduciendo la publicidad de escaparates, televisión e invirtiendo en plataformas digitales. 

Durante los dos años que Art Peck fungió como presidente de Crecimiento, Innovación y Digital para Gap, impulsó el uso de medios digitales para abordar el cambio de los consumidores a compras multicanal, observó los hábitos de compra de los clientes donde detectó, que muchos de ellos hacían uso de la tienda en línea para seleccionar los artículos de su agrado, para luego acudir a las tiendas físicas y realizar la compra y muchos lo hacían de forma inversa. Además, digitaliza el inventario de productos e introdujo servicios minoristas, lo que facilitó a los clientes navegar, comprar y recibir sus artículos. Con lo cual se está empezando a utilizar lo que podríamos indicar como el Big Data para que pueda ser utilizado en el conocimiento de los clientes de Gap Inc y para la respectiva toma de decisiones.

Art Peck empieza a implementar “la voz del cliente” con lo cual seguía los comentarios y costumbres de los clientes, como herramienta junto con el seguimiento al consumidor, cuando abandonaba su carrito, a través de un correo electrónico se enviaba un recordatorio de sus productos olvidados, la personalización a  través de los saludos en el día del cumpleaños del consumidor y su respectiva promoción, también utilizó el geo sniffing, como herramienta para determinar la ubicación física del consumidor enviar información relevante localizada en tiempo real, con lo cual le permitió acercarse mucho más al consumidor que habían visitado uno de los sitios web con mensajes personalizados, junto con el historial de navegación y/o dirección IP del consumidor así logrando una utilización máxima de los datos.

En 2015 Art Peck es CEO, utilizó una estrategia de descentralización, quitó el cargo de director creativo y le dio responsabilidad del diseño a un equipo colaborativo.

Producto 3.0 en Gap, El big data debe marcar la diferencia, para las ventas en productos que existen y nuevas líneas de productos. Identificar tendencias para sus clientes, desarrollándose al ritmo del mercado.

b. Reflexiona sobre la importancia del momento (época) en el que se ubica el caso de estudio.

¿Qué decisiones estratégicas hubieses tomado hoy en día? Explica y argumenta al menos dos estrategias.

Para la toma de decisiones estratégicas comerciales con esto tomaremos 2 decisiones estratégicas:

  • Estrategia 1: Adquirir una herramienta para el control y organización de la base de datos que nos permite administrar la información y poder acceder a ella de forma oportuna, clara y confiable , mediante reportes, análisis, tendencias y gráficas que nos ayude para el análisis, monitoreo y gestión de KPI´s.
  • Estrategia 2:  El análisis del Big Data que nos puede ayudar a segmentar a nuestros clientes de acuerdo con características demográficas, comportamientos de compra y preferencias. Esto permitirá dirigirnos a cada segmento con ofertas y campañas específicas de marketing 

·           Respecto al punto anterior (decisiones estratégicas) explica al menos dos acciones para cada estrategia en relación con el Big Data.

  • Acción 1: asociarse con Microsoft para hacer uso de la nube y almacenar toda la información recopilada de cada uno de los clientes que visitan tanto la tienda en físico como las tiendas online, al tener como partner a Microsoft el uso de plataforma como Microsoft Azure nos facilita el análisis de toda la información almacenada con lo que la toma de decisiones para la gestión de inventarios, materiales, diseños, etc. sería más eficiente y eficaz. 
  • Acción 2:  adecuar un área dentro de la empresa que apoye a la gestión de Big Data y acceso a la información para uso interno de los usuarios.
  • Acción 3: En base a la información obtenida del Big Data tomar decisiones comerciales para mejorar la atención a cada uno de los clientes permitiendo así personalizar la experiencia de cada usuario.
  • Acción 4: adicionalmente con la información obtenida del Big Data podríamos generar mejores expectativas con respecto al crecimiento y a la gestión de la relación con los clientes para la innovación o creación de nuevos productos. 

2.     Explica cómo GAP podría utilizar el Big Data como estrategia de crecimiento y gestión de la relación con sus clientes.

 Identificar los patrones de compra de nuestros clientes y detectar preferencias de consumo para enfocar esfuerzos en dichos intereses y proporcionar más opciones similares a lo que el cliente prefiere, así como sugerir accesorios relacionados a la prenda seleccionada.  Así pronosticar la demanda y optimizar la cadena de suministro.

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