Lleva al siguiente nivel tu estrategia de fijación de precios con MongoDB y Databricks

La implantación de soluciones de análisis en tiempo real con el stack tecnológico adecuado puede tener beneficios transformadores. Los minoristas quieren hacer crecer su marca o mejorar la experiencia del cliente con Value Based Pricing, sin dejar de ser competitivos y rentables.

A pesar de las expectativas empresariales de construir operaciones cada vez más "data driven" en aras de la eficiencia, las empresas suelen fracasar en ese empeño, y en el centro de ello se encuentran los esfuerzos por realizar analítica en tiempo real.

En este blog, exploraremos la arquitectura de la Figura 1 y elaboraremos las ventajas de integrar MongoDB Atlas y Databricks como un emparejamiento perfecto para las estrategias de fijación de precios utilizando IA en tiempo real. La solución que describiremos integra conceptos de la arquitectura Event Driven en la parte de generación e ingesta de datos, orquestación de procesos ETL en tiempo real, machine learning y microservicios. ¡Vamos a empezar!

Reduce la fricción con flexibilidad

La complejidad de los datos de precios para un minorista con una línea de productos extensa y diversa aumenta debido a factores como las campañas estacionales, la expansión global y la introducción de nuevos productos. El seguimiento y el análisis de los precios históricos y las ofertas de productos se vuelven más difíciles a medida que evolucionan durante el año.

Las soluciones analíticas creadas en torno a arquitecturas basadas en eventos intentan explicar lo que está ocurriendo en un sistema o aplicación específica en función de cualquier suceso significativo, como el comportamiento de los usuarios, las actualizaciones de datos, las alertas del sistema o las lecturas de sensores, por ejemplo.

Decidir qué eventos son cruciales para comprender a sus clientes e instrumentar su modelo de negocio en torno a ellos es cuando las cosas empiezan a complicarse. Especialmente cuando se trata de instrumentar los modelos de datos utilizando sistemas tradicionales de gestión de bases de datos relacionales y su desventaja cuando se trata de emparejar esa estructura de datos tabular con aplicaciones orientadas a objetos.

La incapacidad de un minorista para adaptar su modelo de datos al comportamiento del cliente se traduce rápidamente en fricciones en las operaciones y como consecuencia, en una presencia más débil en el mercado.

Por ejemplo, estrategias de precios deficientes en comparación con competidores por la falta de información sobre los precios históricos y cómo estos varían entre la gama de productos.

Esa fricción es contagiosa a lo largo de toda la cadena de valor de una organización, afectando la capa semántica del negocio (un puente entre las estructuras de datos técnicas y el entendimiento de éstas por parte de los usuarios de la capa de negocio), generando inconsistencias en los datos, aumentando el tiempo necesario para generar valor analítico y, en definitiva, erosionando la cultura de datos de la organización.

La capacidad del modelo conceptual de tu empresa de adaptarse a un comportamiento de usuario que está en constante cambio ayuda a reducir esa fricción significativamente, ya que su flexibilidad permitiría un modelado de datos más intuitivo de los eventos del mundo real.

Para sus retos de estrategias de precios en tiempo real, el document model de MongoDB Atlas, con sus capacidades de embedding y referencia extendida se convierte en la herramienta perfecta para ello, ya que permite un desarrollo de funcionalidades más rápido, un crecimiento de ventas, implementación de operaciones testeadas y la capacidad de retención del talento digital en tu empresa como consecuencia.

La combinación de queries de alto rendimiento y la escalabilidad horizontal dotan de robustez a cualquier solución donde se necesite lidiar con altas cargas de clickstream como por lo general suelen tener los sitios de ecommerce y aún así ser capaz de responder con funcionalidades en tiempo real basadas en datos.

Su facilidad de integración con otras plataformas gracias a sus capacidades de generación de APIs y diferentes drivers lo hace una solución perfecta sobre la cual construir tanto la capa operacional como la de inteligencia, donde además se evitará vendor lock-in y los científicos de datos podrán aprovechar fácilmente los diferentes frameworks para trabajar con datos nuevos y de calidad.

Además, los principios de “distribución por defecto”, siguiendo un conjunto de mejores prácticas garantizan que tu base de datos operacional podrá con la carga de trabajo necesaria.

Del ¿Qué? al ¿Cómo? La capa de inteligencia

Para desbloquear crecimiento relevante en el mercado y además hacerlo a escala tus esfuerzos de analítica tienen que evolucionar de sólo entender lo que está pasando a través de analizar los datos históricos , hacia entender por qué los eventos de tu capa operacional están sucediendo e incluso intentar predecirlos.

Para una solución de precios dinámicos, los retailers necesitarían ganar acceso a puntos de datos históricos de precios para sus líneas de productos y modelarlos a través de procesos ETL (Earn, Transform, Load) para alimentar modelos de aprendizaje automático. Este proceso es por lo general complicado y frágil cuando se usan data warehouses tradicionales, a menudo incurriendo en duplicación de datos haciendo todo más costoso y difícil de manejar.

La ventaja de usar MongoDB Atlas como tu base de datos operacional, es que a través de las Aggregation Pipelines puedes dar forma a tus datos de la manera que tenga más sentido para tu contexto, y luego, a través de MongoDB App Services, puedes instrumentar Tiggers y funciones serverless para simplificar toda la orquestación y poder consumir los datos en Databricks usando el connector Spark de MongoDB Atlas.

Databricks proporciona una manera dinámica de trabajar con tus modelos de analítica avanzada, escribiendo código en python en notebooks alojados en sus clusters. Puedes sacar ventaja de su integración con MLFlow para registrar experimentos que luego pueden ser convertidos en modelos y eventualmente desplegados en un endpoint.

De esta manera transformar tus datos e integrar tu capa operacional, a través de conectores y llamadas API con triggers y funciones, con tu capa de inteligencia para hacer aprendizaje automático, puedes construir fácilmente una solución de precios dinámicos que te permitiría generar crecimiento en el mercado para tu organización, desde el núcleo operacional hasta la capa semántica actuando como un puente entre los aspectos técnicos del almacenamiento de datos y los requerimientos de negocio del análisis de datos.

Descubre nuevas oportunidades de crecimiento

Diseñar una solución analítica en tiempo real con MongoDB Atlas y Databricks no sólo es la forma más rápida de desbloquear las capacidades de tu equipo para idear estrategias de fijación de precios, sino que también establece la piedra angular para construir reglas automatizadas para soluciones más complejas.

Otras formas de automatizar tu aplicación con insights impulsados por la IA podrían ser: optimizar su presupuesto de marketing mix mediante la elasticidad del precio de cada producto, añadir otra capa analítica de datos de segmentación de clientes para lograr precios dinámicos personalizados u optimizar tu cadena de suministro con previsiones de ventas en tiempo real.

Aprovechando MongoDB Charts o el MongoDB BI Connector, puede alimentar sus cuadros de mando empresariales, convirtiendo esa capa semántica del modelo de negocio en el punto central para la alineación de sus equipos.

Bases para el crecimiento

Los sitios de comercio electrónico modernos liberan el poder de la analítica en tiempo real y la automatización para crear mejores experiencias para los clientes y un enfoque más profundo de la analítica de clientes, desbloqueando el poder del aprendizaje automático para descubrir tendencias en los datos de comportamiento, convirtiendo eficazmente a las empresas en máquinas de crecimiento automatizadas.