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El impacto del Data-Driven en el retail


Buenas Prácticas

Según un estudio realizado por la consultora McKinsey, las empresas de retail que usan Data-drive en sus operaciones, pueden alcanzar beneficios que superan el 60%. Cuando estas mismas compañías utilizaron información para ventas y marketing, la eficiencia en la producción aumentó entre un 15 a 20%. Conoce como el Data-Driven está impulsando el mundo del retail.

Algunas de las empresas más pujantes del momento han basado gran parte de su negocio en el manejo de datos. Las populares compañías Uber y Airbnb, han podido centrar sus estrategias en base a la información, de hecho, esta última planea abrir sus propios hoteles o lugares de hospedaje, y su principal arma es la información que le entregan los usuarios.

Airbnb, fundada el 2008, tiene tanta información en cientos de ciudades del mundo, que puede determinar cuáles son los lugares más demandados o las temporadas más altas.

Lo mismo pasa con Uber, que puede definir los lugares más transitados por los usuarios. La empresa creó un servicio de mudanza, debido a que manejan los datos suficientes como para saber que este era un requerimiento altamente demandado por los clientes.

Otra empresa que ha basado su negocio gracias al manejo de datos, es la aplicación de reparto a domicilio Glovo. Su mayor atractivo es el envío de productos de la manera más rápida posible. Es tal su crecimiento, que la empresa entendió que no es eficiente depender del retail y sus supermercados, es por esa razón que están creando su propio almacén.

Gracias a esta iniciativa y los datos que han aportado los usuarios, Glovo puede saber cuáles son los productos más solicitados, estratificar a los usuarios, sus gustos y ofrecer promociones personalizadas.

“Las marcas y los retailers conocedores del futuro saben que los datos son la clave para proporcionar valor y el 68% cree que sus clientes están satisfechos con el uso de datos para ofrecer un marketing más específico”, según un estudio realizado por la revista Forbes, son cada vez más los usuarios que quieren data personalizada.

¿Pero cómo esto está afectando al mundo del retail? Acá te mostramos algunos ejemplos de empresas, recopilados por la compañía de marketing Apsis, que han logrado mejorar su eficiencia gracias al Data-Driven:

 

Tienda de calzado danesa

Una de las empresas más importantes de calzado en Dinamarca, tenía dentro de sus grandes propósitos mejorar la experiencia de compra de sus clientes. Para lograrlo, la compañía creó una estrategia de personalización basada en datos.

Para superar la carencia de información, fusionaron una serie de datos para segmentar las distintas audiencias, basado en los comportamientos que tenían en línea. Por ejemplo, si un cliente ha buscado muchos zapatos de niños, lo más probable es que sea un padre el que estaba realizando esa búsqueda internet.

Al dividir y perfilar los distintos clientes según su comportamiento, la compañia pudo dirigir ofertas personalizadas a cada persona que visitaba la página, recomendaciones de productos y contenidos específicos. De esta manera, la persona que realizaba trekking o el cliente que tenía 4 hijos, no recibirá la misma oferta.

 

Target

La tienda de retail estadounidense llevó el análisis predictivo a nuevo nivel, utilizando su programa de registro “Baby Shower” para dirigirse a mujeres embarazadas en distintas etapas de gestación, entre 1 y tres meses, de 4 a 6 y así sucesivamente. Utilizando los datos recopilados de los clientes, la empresa pudo identificar cuáles eran los productos más demandados dependiendo de la etapa del embarazo.

Cuando el programa comenzó en 2002, Target recaudaba $44 mil millones de dólares en este tipo de productos. Para el 2010, estaban ganando $ 67 mil millones. De esta manera lograron potenciar sus ganancias gracias al manejo de datos.

Si bien no todo este crecimiento se puede atribuir a un solo programa, este estudio de caso muestra cuánta información se puede obtener con Big Data.

 

Walmart

Para muchos sería extraño pensar un desastre natural como una oportunidad de negocios, pero eso es exactamente lo que hizo Walmart en 2005, cuando el huracán Katrina, afectó a Luisiana, Estados Unidos, provocando que los clientes acudieran a la tienda en masa, recogiendo elementos esenciales como agua y linternas.

La empresa realizó el análisis de los datos de ventas de ese periodo y no solo encontró que las tartaletas de frutas se vendían unas 7 veces más que su tasa normal, sino que el producto más vendido era la cerveza. Usando esta información, las tiendas pudieron abastecerse cada vez que una catástrofe como ésta azotaba a EE.UU.

Desde entonces, Walmart ha continuado aprovechando los datos para obtener grandes ganancias. La empresa diseñó e implementó la plataforma Polaris, la que utiliza el análisis de texto y el aprendizaje automático.

La compañía utilizó la búsqueda semántica para aumentar las ventas en línea (en base a los datos que entregaban los usuarios). Esta información la recopiló Walmart, para aumentar su eficiencia en tienda online y física. Los clientes ahora realizan compras 10-15% más a menudo, lo que se tradujo en un aumento enorme en las ganancias de la empresa.

 

Amazon

Amazon siempre ha estado en constantes proyectos relacionados al manejo de datos y estos se han traducido en grandes beneficios para la compañía. Uno de estos proyectos se centró en la prevención del fraude, utilizando herramientas que utilizan un enfoque de puntuación.

La empresa funciona analizando una gran cantidad de datos, que no solo contienen información financiera de las transacciones, sino que también mantiene un seguimiento de la información del navegador, la dirección IP de los usuarios y cualquier otro dato técnico relacionado que pueda ayudar a Amazon a refinar sus modelos analíticos para detectar y prevenir fraudes.

Este programa redujo el fraude con tarjetas de crédito en un 50% en los primeros 6 meses, un impresionante retorno de la inversión para el minorista. Amazon también ha utilizado datos para impulsar las ventas, utilizando cookies de navegación del cliente y listas de deseos para sugerir productos que los clientes puedan comprar basándose en acciones anteriores.

Finalmente, muchos clientes han notado cómo los precios de Amazon fluctúan regularmente. Esto se debe a sus sistemas analíticos, que cambian dinámicamente los precios en función del mercado. El sistema de la empresa norteamericana se basa en otros sitios y recopila datos de los clientes que buscan artículos en las distintas tiendas o secciones que tiene la compañía, utilizando esta información para hacer ajustes a los precios si es necesario.

Amazon entrega esta herramienta a diversas tiendas minoristas, bajo el servicio Amazon Personalize :

"Para mejorar la interacción con los clientes por medio de impulsar recomendaciones personalizadas de contenidos y productos, resultados de búsqueda a medida y promociones de marketing segmentadas para un público específico".

 

Conclusión

Cada uno de estos ejemplos muestra el poder de los datos masivos y la versatilidad de estas herramientas para aumentar la rentabilidad. Si bien cada empresa tiene diferentes prioridades, el Data-Driven permite a estas compañías identificar qué es lo más importante para su negocio, usar los datos para crear procesos más eficientes y satisfacer las demandas de los clientes.

Con tantos estudios de casos exitosos de diversas empresas, hay pruebas más que suficientes para demostrar que vale la pena utilizar datos.

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Jaime Guajardo 6 de febrero, 2019

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