Cómo Walmart hace que los datos funcionen para sus clientes

Cada semana, más de 240 millones de clientes compran en Walmart (on-line y en sus tiendas), convirtiéndolo en el mayor minorista del mundo.

Walmart confía en los datos para impulsar la mejor experiencia de compra para sus clientes, ya sea que compren en la web, a través de dispositivos móviles o en las tiendas físicas, dice Jaya Kolhatkar, vicepresidente de datos globales de @walmartlabs.

Jaya Kolhatkar, Vicepresidente de Datos Globales de @walmartlabs

 

Durante la feria NRF, celebrada en Nueva York, Kolhatkar debatió cómo @walmartlabs creó una estructura en torno a su gran volumen de datos de compras y sobre la cultura que permite a los científicos e ingenieros de datos utilizarlos para crear y lanzar rápidamente nuevas experiencias de compra a los clientes.

Para hacer que los datos funcionen para sus clientes, Walmart primero tuvo que hacer que los datos funcionaran para su negocio de comercio electrónico. Y su negocio de comercio electrónico es enorme. 12 mil millones de dólares en ventas el año anterior. 12 sitios web de comercio electrónico en todo el mundo con un flujo constante de datos. Sólo en la rama de comercio electrónico de Walmart trabajan más de 3.000 tecnólogos desde Sillicon Valley hasta la India, Inglaterra y Sudamérica.

Kolhatkar dice, "Nuestra historia es una de enormes datos, y también una de enormes oportunidades de datos. Datos transaccionales, datos on-line, datos móviles, es lo que nos permite servir a nuestros clientes de nuevas maneras. Pero, los datos son tan grandes que sería difícil ponerlos a trabajar para nosotros sin tener la infraestructura adecuada".

¿Cómo de grande es la información? Multiterabytes de nuevos datos se recogen cada día. Y eso se combina con petabytes de datos históricos. Todo esto cubre millones de productos y cientos de millones de clientes en todo el mundo. Además, más de 100 millones de palabras clave son analizadas constantemente para saber qué dicen las personas cerca de cada tienda en redes sociales.

Una infraestructura para hacer que los datos funcionen

  • Limpieza de datos. "Lo primero es lo primero", dice Kolhatkar. "Cuando tienes tantos datos de clientes como nosotros, es absolutamente imperativo limpiarlos." Pero además de asegurarse de que los datos son correctos y de alta calidad, también se aseguran de que se mantengan de forma adecuada y anónima. Los nombres, números de teléfono y correos electrónicos son segregados. Otros detalles son encriptados. Estos pasos les permiten poner los datos a disposición de múltiples usuarios sin preocuparse de violar la privacidad. Por eso la limpieza de datos es el primer paso.
  • La gente hace que los datos funcionen. Kolhatkar dice que la segunda clave del éxito de @walmartlabs es la gente. Lo llaman el Equipo de Datos Grandes y Rápidos. El equipo ayuda a los usuarios de los datos de @walmartlab - que incluyen desarrolladores, científicos de datos y analistas de negocio - a usar los datos de manera efectiva. El equipo Big Fast Data adquiere datos, desarrolla y opera los datos, las herramientas analíticas e implementa la infraestructura. Es un grupo muy diverso de personas con un amplio conjunto de habilidades.
  • Acceso. Según Kolhatkar, esto es lo que realmente hace que la magia suceda. "La democracia del Big Data, es como nos gusta pensar en ello", dice. "No tenemos una burocracia de datos o un montón de pasos de aprobación. No lleva meses tener acceso a los datos. Cientos de equipos pueden acceder a los datos anónimos simultáneamente. Y así es como hacemos que los datos trabajen para nosotros, para que luego puedan trabajar para nuestros clientes. Porque hacer que los datos estén disponibles es clave. Si tienes buenos datos, no sirven de nada si los mantienes bajo llave".
  • Elección. Kolhatkar llama a esto "la salsa no tan secreta". @walmartlabs combina una plétora de herramientas de distintos partners, proveedores, código abierto y desarrolladores internos. Comenzaron con un almacén de datos empresarial y construyeron una infraestructura para los datos. Lo que permite que este enfoque funcione es el uso de múltiples herramientas analíticas y de BI. Esto permite a @walmartlabs contratar a personas con diferentes perfiles. Ya sea accediendo a un almacén de Teradata o usando tecnologías NoSQL, SAS y Hadoop, pueden traer a personas con distinto conocimiento. El uso de diferentes tecnologías les ayuda a pasar de datos a prototipos y lanzamiento a escala.

Construir aplicaciones para mejorar la experiencia de cliente

Más de 240 millones de clientes visitan una tienda de Walmart cada semana. Así que no se trata sólo de compras on-line. "Queríamos desarrollar aplicaciones móviles para dar a nuestros clientes de tienda la mejor experiencia posible", dice Kolhatkar.

Veintidós millones de clientes usan activamente la aplicación de Walmart cada mes y está entre las tres principales aplicaciones de venta al por menor en las tiendas de aplicaciones de Google y Apple. La aplicación de Walmart mejora la experiencia de compra en las tiendas con funciones que incluyen el registro para recoger un pedido on-line en una tienda Walmart, la gestión de recetas de farmacia y la búsqueda de un artículo en la tienda.

Se desarrolló un sistema de navegación móvil para que los clientes puedan buscar los artículos y ver exactamente dónde se encuentran en la tienda. Otra aplicación, los recibos electrónicos, ayuda a los clientes a no tener que guardar los recibos impresos. Con el procesamiento en tiempo real de miles de transacciones, también ayuda a reducir el fraude en la devolución de artículos. Wishlist se introdujo en la temporada de navidad de 2015 para los clientes que desean crear listas de artículos que desean o encontrar la lista de otra persona.

Reunir todos los datos de sus clientes está funcionando. "La gente está viendo ahora el valor de lo que se está generando", dice Kolhatkar. ¿Su consejo? "Averiguar qué datos hay que recoger y luego mirar las áreas que darán más valor. Así es como estamos construyendo la próxima generación de comercio electrónico para nuestros clientes".

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