-Con IBM Netezza, plataforma data-warehouse de alto desempeño, registra en 30 minutos la información de 14 millones de transacciones diarias
-Obtiene costo total de propiedad (TCO) superior al 50%, al no tener que mantener infraestructura con componentes individuales de licencias, equipos y servicio de mantenimiento
-Mejora los tiempos de respuesta a búsquedas de información en 99%, permitiendo a marketing un nuevo acercamiento para la rápida toma de decisiones en campañas
Comercial Mexicana, cadena mexicana de supermercados, está analizando en 30 minutos, el flujo constante y vasto de 14 millones de transacciones diarias de clientes, gracias a la plataforma data warehouse de alto desempeño para análisis IBM Netezza. La adopción de esta solución les permite por un lado, obtener beneficios en el TCO (costo total de propiedad) superiores al 50% debido a que no utilizan la configuración tradicional que conlleva altos cargos en conceptos de licencias, equipos y servicios de mantenimiento; y por otro lado, les permite acceder 99% más rápidamente a la información de hábitos de compra a fin de tomar decisiones para ejecutar campañas dirigidas a maximizar la canasta.
La compañía ahora puede confiar en tiempos de respuesta agiles y consistentes sobre grandes volúmenes de datos, obteniendo resultados en solo minutos ó segundos en lugar de horas y días. El appliance de Netezza les ofreció la mejor relación precio/desempeño disponible.
Seis meses después de haber lanzado, su programa de fidelidad “Monedero Naranja”, el supermercado de México ya contaba con tres millones de clientes asociados y captaba 14 millones de transacciones por día. Sin embargo debido al desempeño de la infraestructura con la que contaban en ese momento, lo que hubiera sido una importante fuente de la inteligencia de mercado, se convirtió en cambio en un conjunto cada vez mayor de datos inaccesibles.
Con consultas de datos que llevaban horas o días, el minorista tenía dificultad para extraer los conocimientos que necesitaba para las áreas de compras y mercadotecnia. Requería nuevos niveles de desempeño para dar soporte a análisis e informes en tiempos adecuados
El sistema carga 14 millones de nuevos registros por día. La solución IBM Netezza, un appliance que combina servidores, almacenamiento y base de datos, permitió al minorista explotar los datos con tablas de 5 mil millones de registros. Esta tecnología transformó el ambiente tecnológico de Comercial Mexicana en un entorno de procesamiento paralelo para un acceso ágil a los datos.
La empresa Appliance Technology -proveedor de los servicios de integración y Asociado de Negocio IBM-, fue la encargada de la implementación y pudo realizar el proyecto en tiempo récord: 9 semanas. Lapso de tiempo que no hubiese sido posible lograr con soluciones de la competencia.
Con acceso a información de afiliación y transacciones de ventas, el departamento de compras logró optimizar el manejo de inventarios para planificar de forma mucho más precisa y evitar faltante ó excesos de inventario en los regalos que se otorgan a los clientes de Comercial Mexicana como parte de los beneficios del programa de “Monedero Naranja”.
El departamento de mercadotecnia también se benefició con la solución Netezza, al adquirir la capacidad de extraer rápidamente conocimientos significativos de la vasta cantidad de datos de clientes. Equipado con una comprensión profunda del comportamiento y las preferencias de los clientes, Comercial Mexicana pudo encontrar nuevas y mejores formas de atender a sus clientes y de elevar la rentabilidad. Por ejemplo, los alimentos gourmet u orgánicos fueron agrupados para atraer a clientes de alta gama, incrementando los márgenes mediante un mejor conocimiento de sus consumidores. El minorista incluso pudo rastrear tendencias de compra en horarios, días o temporadas específicas, lo cual se tradujo en una planificación de demanda mucho más precisa.
Al respecto de la solución implantada, Flor Argumedo, CIO de Comercial Mexicana, mencionó: “Los programas de fidelidad pueden ser una fuente poderosa de información sobre preferencias de los clientes, pero sólo si los datos pueden analizarse en forma completa y rápida para descubrir conocimientos ocultos”.
