El Data driven está revolucionando retail


En esta guía podrás conocer las mayores transformaciones que está generando el uso de la información en la industria. 

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El manejo de datos está impactando en diversas áreas del retail y las principales empresas en el mundo están utilizando el Data-Driven como fórmula para conocer más a sus consumidores, mejorar ganancias y agilizar procesos de trabajo. 

La inmensa cantidad de datos que se generan diariamente impone un desafío mayor para la industria del retail, en donde se requiere una permanente actualización sobre las últimas tendencias y tecnologías que permiten aumentar la escalabilidad del negocio.

 

 

 

I. Estos son los 7 cambios que está provocando el manejo de datos en el retail

 

El uso de los datos está cobrando cada vez más relevancia en la industria del retail, lo que de la mano de grandes innovaciones tecnológicas, está generando una verdadera revolución de la información.

Por ejemplo, una simple compra en un supermercado puede detonar una serie de análisis automatizados que permiten no sólo identificar al consumidor, sino que además es posible elaborar una verdadera radiografía de sus hábitos con claras tendencias de compra, lugares preferidos, productos más comunes e incluso predecir qué es lo que necesitará en el futuro.

 

Conoce en este artículo los principales cambios que se están generando con el manejo de datos.

El manejo de datos está reemplazando poco a poco a la forma tradicional de hacer negocios en las empresas. Las compañías se están dando cuenta del valor que tiene esta información y cómo puede influir en sus resultados comerciales.

Este cambio comenzó hace 20 años, cuando el fundador de Amazon, Jeff Bezos, comprendió la importancia de la personalización. Para todo esto, el uso de datos juega un rol fundamental.

Bezos fue uno de los primeros en entender que el marketing masivo llegaría a su fin y que el futuro se trataría de la adaptación de la oferta a las necesidades de cada cliente a partir de la información que ellos mismos generan. De hecho, según un estudio realizado por la empresa IBM, el 62% del comercio retail estima que el uso de data personalizada le entrega una ventaja significativa frente a sus competidores.

 

Asimismo, en el Informe del 2018 Global State of Enterprise Analytics Report, el 90% de los minoristas encuestados dijo estar seguro de usar los datos y análisis de la manera más efectiva posible. Sin embargo, solo el 53% mencionó estos puntos como importantes para su transformación digital.

La adopción de un enfoque basado en la utilización de datos se está convirtiendo en un "desde" para competir de igual a igual, entendiendo el valor de una correcta interpretación de la información que entregan los compradores a través de su comportamiento de compra. Así es como el manejo de datos se revela como una piedra angular, que separa a los minoristas exitosos de los perdedores.

En el retail, el Data-driven es una estrategia que utiliza diferentes técnicas para medir y definir en tiempo real tanto la evolución del mercado como el de los propios usuarios, impulsar acciones con mayor contexto, personalizadas y centradas en el consumidor.

Cambios que está provocando el manejo de datos en el retail:

 

1) Aumento del valor de transacción promedio:

Muchas empresas que trabajan en e-commerce, han dominado el método de aumentar los valores de la compra final al recomendar productos adicionales que, gracias a los datos, han descubierto que se venden bien juntos. Empresas del retail chileno como Falabella, Cencosud o Ripley, al finalizar la compra de un lavadora, por ejemplo, es normal que también incluyan algún artículo esencial para el hogar.

Estos son los tipos de decisiones que los motores analíticos pueden tomar al identificar dinámicamente las tendencias y las oportunidades de ventas.

 

2) Localización, estrategia y planificación:

Los datos de geolocalización pueden ayudar a las empresas a tomar mejores decisiones estratégicas. Al analizar las rutas que frecuentan los clientes (obtenidos desde teléfonos inteligentes), en combinación con la ubicación e información socioeconómica, es posible definir dónde se deberían construir nuevas tiendas físicas.

Algo similar ocurre con el mundo online, en donde los datos son sumamente útiles para dilucidar dónde buscan información los clientes o cuáles son las categorías que más requieren en el sitio web de la empresa. De esta manera, es posible crear campañas específicas para la consecución de determinados objetivos comerciales.

La información, tanto en el e-commerce como en el retail físico es vital para encontrar oportunidades de venta y planificar nuevas estrategias que permitan mejorar los márgenes de ganancia.

 

3) Entender mejor al consumidor:

Hoy los compradores interactúan con las empresas del retail de muchas maneras; a través de sus celulares, visitando páginas webs, o visitando directamente las tiendas físicas. Cada una de estas acciones va dejando una huella de su comportamiento y de sus preferencias en cada uno de los canales, lo que es crucial para entender el perfil de los clientes y cómo abordarlos.

Atraer y entender al tipo correcto de clientes es fundamental. Así lo descubrió recientemente el gigante de los almacenes estadounidenses Macy's, y es que a partir del análisis de datos se concluyó que existía una escasez de clientes del grupo demográfico de la generación "millennials".

Este descubrimiento fue suficiente motivo para que la compañía decidiera reinventar su aplicación móvil. Gracias a esta información logró entregar una mejor experiencia para estos nuevos consumidores.

 

4) Costos de envío:

El aumento de las compras en línea ha creado la necesidad de estudiar los costos de envío (que van cambiando con frecuencia dependiendo del país). Por esta razón es necesario manejar una fuente de datos externos sobre la tasa de impuestos y los costos de entrega, transparentando todos los detalles al consumidor.

Para hacerlo, es necesario que la compañía tenga la capacidad de integrar estos cambios de precios e impuestos, evitando pagos excesivos de envío. Así, la empresa logra tener total claridad de los costos y por ende una mejor experiencia.

 

5) Analizar el viaje de compra de los consumidores:

El comportamiento de compra del consumidor ha cambiado. Hoy usa todos los canales disponibles al mismo tiempo. Por eso es de suma importancia entender, por dónde navegan y buscan información para comprar. Actualmente, existen software computacionales que permiten rastrear las zonas del sitio web que más visitan las personas.

Conociendo cómo los usuarios utilizan la página web, podemos identificar “puntos de dolor” o cuellos de botella que están haciendo que la experiencia no sea buena. Si resolvemos estos problemas , se podrá mejorar las ventas, evitando la fricción en el viaje del shopper.

 

6) Predecir tendencias gracias al machine learning:

Por medio del machine learning, es posible predecir ciertos comportamientos de los compradores.

El sistema de recomendaciones de sitios como eBay, Amazon, Twitter, Facebook o LinkedIn, se basan en machine learning. También proyectos de detección de fraude en redes de comunicaciones de datos, o los mismos asistentes de voz de Apple (Siri) o Google Voice, los cuales van mejorando su funcionamiento gracias a los datos que los usuarios van entregando.

En el caso de los software de reconocimiento de voz, éstos a través de algoritmos de Machine Learning, son capaces de limpiar ruido, intuir los silencios entre palabras y comprender un idioma para interpretar órdenes. Incluso se estima que para el 2025, el 2% de las compras rutinarias se realizarán a través de asistentes de voz.

Básicamente, la máquina es capaz de predecir comportamientos “aprendiendo” un algoritmo que revisa los datos.

 

7) Los datos pueden mejorar la cadena de suministro

Con el manejo de datos es factible mejorar la gestión de stock, ya que se puede ver de manera efectiva el quiebre de productos o el sobrestock de los mismos, garantizando su disponibilidad en la góndola. Asimismo, a través de la información es posible ver las tendencias de consumo o la estacionalidad de un producto en tiempo real.

Existen plataformas que se encargan de administrar y mejorar el uso de datos, entregando actualizaciones oportunas de la información de venta y stock, entre otras múltiples funciones.

Para implementar estos cambios, es importante que tengas en cuenta todas etapas necesarias para integrar una estrategia basada en el manejo de datos. 

 

 

II. 4 pasos para implementar una estrategia de Data-Driven retail

El manejo de data está impulsando grandes cambios en el comercio online. Si se toma en cuenta la cantidad de datos que están aportando tanto los consumidores como las empresas, se ha tornado muy relevante el aprovechamiento de esta información. Las compañías están entendiendo que gracias a un buen manejo de datos es posible hacer crecer un negocio.

¿Sabías que el 65% de las empresas cree que el análisis de datos forma parte importante de la toma de decisiones de la empresa? Si bien éstos pueden tener un impacto potencial en un negocio, es fundamental tener claro qué es lo que se necesita para recopilar y analizar una gran cantidad de información en función de un objetivo claro.

En un contexto donde la industria del retail avanza a pasos frenéticos, el foco en el uso de los datos cobra un sentido estratégico, siendo la calidad de los mismos un aspecto clave.

Es necesario que los datos estén “limpios”, es decir, que sean bien seleccionados y depurados. Se trata de un punto crítico considerando que, según un informe realizado por IBM en EE.UU, un 27% de las empresas no sabe si sus datos tienen suficiente calidad.

Con las condiciones adecuadas, el uso de la información puede moldear nuevas formas de hacer retail, tanto en el comercio online como offline. Desde estudiar la performance de un producto en una sala determinada hasta la correcta configuración de una campaña en redes sociales, segmentada para el público preciso. ¿Qué aspectos considerar para implementar una estrategia de Data-driven retail?

 

1. Integración y automatización

El gran volumen de datos que los consumidores producen todos los días puede llegar a ser abrumador incluso para los equipos de ingenieros más expertos. Sin la capacidad de hacer una integración de datos exitosa, la empresa no tendrá toda la información apropiada para construir un perfil unificado del cliente.

Aquí es cuando la tecnología encuentra un rol protagonista gracias a plataformas que permiten automatizar el procesamiento de la información, entregando más tiempo para al análisis y la elaboración de acciones que permitan generar verdadero valor para el shopper.

Kimberly-Clark, empresa que fabrica productos de higiene, logró ahorrarse 250,000 dólares en dos años, gracias a la automatización y al buen análisis de datos. La mejora se produjo, ya que en Europa los datos de comercio electrónico de las compañías provienen de múltiples regiones y fuentes de datos inconexas, por lo que es de suma importancia una integración y automatización. Gracias a este avance la compañía consiguió optimizar el trabajo en 8 horas semanales.

La empresa de encomienda UPS ha comenzado a entregar información en tiempo real de los envíos a los clientes, en función de los datos geográficos y el tráfico de sus camiones. La compañía desarrolló durante 10 años un nuevo sistema de logística integrada con carreteras estadounidenses, gracias estos cambios lograron optimizar más 55,000 rutas.

El CEO de la compañía, David Abney, señaló que esta nueva tecnología de optimización, basada en datos de geolocalización, se tradujo en un ahorro para la empresa de entre 300 y 400 millones de dólares, en el transcurso de un año.

 

2. Tener en mente a la competencia

Cuando se trata del manejo de datos, no mirar hacia el lado puede ser un gran error. Las marcas de retail necesitan estar al tanto de las innovaciones y tendencias en esta materia para no quedarse atrás en una industria que avanza a un ritmo cada vez más acelerado.

Antes de la utilización de datos en el retail, las empresas subían o bajaban los precios al final de la temporada, cuando sabían que la demanda iba a cambiar . Ahora pueden ver la demanda de un producto al mismo tiempo que analizan los movimientos de los competidores en tiempo real, para luego ajustar los precios rápidamente.

Los cambios en la demanda a lo largo de la vida útil de un producto permiten a las empresas ver cuándo subir o bajar el precio de un producto.

La cadena de supermercados estadounidense Kroger, ha ganado miles de millones de dólares con su programa de cupones personalizados. La empresa utiliza soluciones de análisis de datos para determinar qué productos quieren comprar cada cliente, y luego les envía cupones digitales personalizados de productos.

Hoy en día, las principales empresas de todo el mundo utilizan los datos para tomar decisiones sobre su negocio. La principal razón es que las empresas han visto en el uso del Data-Driven una ventaja estratégica sobre sus rivales.

El 40% de las empresas con mal rendimiento, basan la mayoría de sus decisiones de negocios solo en intuición de negocios y no en datos, según un estudio realizado por Sinsense, empresa internacional de BI .

 

Algunas de las ventajas que tendrás frente a la competencia con el uso de datos, según Sisense:

  • Las empresas basadas en datos están más centradas en el cliente y disfrutan de una visión más profunda de los consumidores y su trayectoria.
  • Detectar nuevas oportunidades, ayudando a la empresa a crecer y mejorar regularmente.
  • Ser más ágil, con mayor capacidad para innovar y responder a los mercados.

 

3. Medir y optimizar

En los últimos años, Walmart ha utilizado etiquetas de identificación por radiofrecuencia (RFID), las cuales utilizan códigos numéricos que se pueden escanear a distancia y así rastrear de forma más óptima el stock de productos que se mueven a lo largo de la cadena de suministro.

Con este manejo de información, la norteamericana y sus proveedores tienen los datos en tiempo real, lo que permite medir y optimizar sobre la marcha, haciendo los procesos mucho más eficientes. Debido al buen uso, ha alentado a sus proveedores a utilizar también la tecnología RFID.

De hecho, según un estudio realizado por los investigadores de la Universidad de Arkansas, ha habido una reducción de un 16% del quiebre de stock, desde que Wallmart introdujo la tecnología de RFID en su cadena de suministro.

Además, los investigadores también señalaron que los productos que usaban un código de producto electrónico, se reponían tres veces más rápido que los artículos que solo usaban tecnología de código de barras.

 

4. Personalización de la data

En base a un estudio realizado por “Empowering The Data-Driven Customer Strategy”, sólo el 7% de las empresas de EE.UU. son capaces de interactuar con los clientes en tiempo real y de forma personalizada, tanto en canales físicos como online. Del resto, un 24% ya empezó a hacerlo con los clientes, pero únicamente a través del canal online.

La personalización de datos permite profundizar en un segmento de mercado y así es posible comprender mejor a un grupo determinado de clientes.

Amazon realmente ha dominado su motor de recomendaciones, su funcionalidad es bastante simple, pero muy provechosa. El algoritmo se basa en el historial de compras de un usuario, los artículos que ya tienen en su carrito y las compras que han calificado o que les han gustado en el pasado, además de lo que otros clientes han visto o comprado recientemente.

De hecho, según el sitio Big-Data más del 35% de todas las ventas de Amazon son generadas por el motor de recomendaciones, es decir, en base a los datos que entregan los usuarios.

Hoy en día las marcas y sus clientes han estrechado su relación gracias a las distintas plataformas en donde es posible interactuar con un sinfín de herramientas focalizadas en la personalización y recomendaciones de productos. Es importante utilizar toda esta data para tener una interacción satisfactoria con el cliente.


Al implementar una estrategia basada en el Data-Driven retail,  rápidamente te darás cuenta los grandes beneficios que tendrá tu empresa. 

 

III. Como elevar las utilidades y reducir costos con analitica de datos

La industria del e-commerce crece constantemente y con ello la necesidad de las empresas de utilizar datos para aumentar utilidades. Sólo el 2017, el crecimiento de ganancias del comercio electrónico en Europa fue de un 15%, según un estudio realizado por la consultora Datameer.

Las nuevas métricas de datos, que provienen desde fuentes tan diversas como la información de transacciones o estadísticas de redes sociales, presentan nuevas oportunidades para que las empresas alcancen un valor sin precedentes.

El Data-Driven representa una oportunidad única para comprender a los clientes, descubrir nuevas tendencias a partir de los datos y tomar mejores decisiones.

Para entender mejor el valor del análisis y el manejo de Data-Driven en la industria del retail, en este artículo te mostraremos algunas áreas en donde las utilidades y ganancias pueden aumentar.

 

Análisis de comportamiento del cliente

El conocimiento proveniente de los datos entregados por consumidores es fundamental para enfrentar desafíos tales como mejorar las tasas de conversión o simplemente personalizar las campañas para aumentar los ingresos.

Para lograrlo es necesario tener en cuenta que hoy los shoppers interactúan con las empresas a través de múltiples puntos como: dispositivos móviles, redes sociales, tiendas físicas, sitios de comercio electrónico, entre otras. Estos cambios aumentan la complejidad y la variedad de datos que se deben analizar en conjunto.

Identificar a los clientes más fieles, definir patrones de comportamiento y dilucidar qué factores motivan la compra son solo algunas de las posibilidades que ofrece el data-driven. Con este conocimiento, es posible entender mejor a los consumidores y crear estrategias más personalizadas.

Un ejemplo claro es el estudio realizado por Monetate, en donde se pudo concluir uno de los factores más preponderantes en la toma de decisiones al momento de adquirir un producto. Según la publicación, las recomendaciones de productos son un método comprobado para impulsar las conversiones de compra hasta en un 150% y aumentar los ingresos un 300 %, además de mejorar el valor promedio de los pedidos en un 50%.

 

Personalizar la experiencia en la tienda con Data-Driven

La tendencia actual indica que muchos consumidores prefieren estar en contacto directo con los productos en la tienda, para luego realizar la compra online. Este es uno de los indicios gracias a los cuales se ha comprendido la gran relevancia que mantienen aún las tiendas físicas. 

En ese sentido, se han impulsado tecnologías que permiten rastrear los caminos que siguen los shoppers dentro de una tienda, ofreciendo nuevas formas de analizar su comportamiento, además de medir el impacto de los esfuerzos comerciales.

Una plataforma de manejo de datos ayuda a las empresas a entender cómo optimizar las tácticas de comercialización, personalizar la experiencia en la tienda y generar ofertas oportunas para incentivar a los consumidores.

 

Aumentar las ventas a través de promociones dirigidas

Para aumentar las compras y reducir los costos, se requiere tener una radiografía completa de sus clientes.

Históricamente, la información del cliente se ha limitado a los datos demográficos recopilados durante las transacciones, no obstante, el uso de nuevas plataformas ha abierto un nuevo abanico de otras fuentes de información

Las compañías de retail pueden usar este conocimiento para orientar sus anuncios publicitarios, ubicando avisos y promociones especiales en medios relacionados con sus productos.

¿El resultado? Es probable que el minorista encuentre tasas de conversión mucho más altas y una notable reducción en los costos en atraer nuevos clientes.

Un ejemplo es Walmart, que pudo aumentar las compras en línea entre un 10% y un 15% al comprender mejor los términos de búsqueda de sus clientes. De esta manera pudieron ofrecer productos más relevantes para cada usuario.

Con los datos que entregan los consumidores, el siguiente paso es crear campañas dirigidas. Usar tácticas como el marketing contextual y el marketing de precisión, ayudarán a la empresa a aumentar sus utilidades

Por ejemplo, una pequeña empresa local puede querer usar la geolocalización como una táctica para ganar clientes en su área. Del mismo modo, un tienda que vende chocolates, puede querer aprovechar el Día de San Valentín o el Día de la Madre.

Según datos entregados por la empresa Sas, una tienda que ha utilizado el análisis de datos en ciertas festividades, descubrirá que hay algunos clientes que solo compran en ciertos días (como San Valentín). Por lo tanto, intentar abordar a estas personas con mensajes durante el resto del año, podría traducirse en un gran desperdicio de dinero. Sin embargo, llegar con el mensaje preciso justo antes de determinada fiesta sí puede generar una venta.

Esta última táctica es mucho más personal porque está orientada a comprender el razonamiento y los puntos de presión de un cliente para comprar productos y servicios específicos.

 

Analizar el viaje del consumidor

Hoy los clientes están más conectados que nunca. Usando canales como el móvil, las redes sociales y las compras online, los usuarios también pueden acceder a casi cualquier tipo de información en segundos y pueden decidir qué deben adquirir, desde dónde y a qué precio.

Asimismo, los shoppers toman más tiempo antes de realizar una compra. Por ejemplo, esperan que las compañías proporcionen información sobre un producto y ofrezcan una “viaje” fluido y sin problemas en todos los canales, de manera que se reflejen sus preferencias e intereses. Más que nunca, la calidad de la experiencia del cliente impulsa las ventas y la retención de clientes.

Dadas estas tendencias, los profesionales de marketing necesitan adaptar continuamente la forma en que entienden y se conectan con los consumidores. Esto requiere tener información basada en datos que permita leer mejor la trayectoria que cada cliente realiza través de distintos canales.

Al momento de realizar el pago en un supermercado, generalmente existen cuellos de botella. Personas que requieren asistencia y que crean obstáculos para el proceso de compra, lo que se traduce en una pésima experiencia para el cliente.

Gracias al software Queue Management, Kroger Supermarkets, logró reducir su tiempo de espera promedio de 4 minutos a 30 segundos y las ventas aumentaron en un 1-2%. Todo esto gracias a los datos que entregaban los clientes en las tiendas físicas.

 

Algunos puntos que se pueden mejorar de la experiencia del shopper, en base a un estudio realizado por Behavior Analytic Retail:

  1. Los puntos de venta.
  2. Analizar el flujo de los clientes.
  3. El tiempo que los clientes están en cada pasillo del supermercado.
  4. Posicionar los productos más demandados en las partes más visibles de la tienda.

 

El Data-Driven retail no sólo está revolucionando el comercio online, ya son muchas las tiendas que están comenzando a implementar esta estrategia en las tiendas físicas. 

 

IV. Cómo la información está generando acción en el Retail físico

 

 

La idea del fin de las tiendas físicas a manos del comercio online se mantiene presente. Sin embargo, el 94% de las compras en EE.UU. se siguen haciendo en centros comerciales, es por eso que las empresas han estado buscando diversas alternativas para entregar nuevas experiencias a los clientes potenciando este canal.

 

La evolución de la tecnología se ha convertido en una oportunidad para generar nuevas experiencias que cautiven a los consumidores, y el Data-Driven o el manejo de datos, es la clave para que estos cambios se realicen de forma eficiente.

La consultora McKinsey, analizó más de 250 compañías de EE.UU. en un periodo de 5 años. Los resultados: las empresas que utilizaban sus datos aplicados en decisiones de marketing y ventas pudieron mejorar el marketing ROI (retorno de la inversión en marketing), de un 15 a un 20%.

Por otro lado, las compañías que utilizaron información aplicada en el retail lograron superar en un doble, y hasta un triple los resultados de competidores que no la utilizaban, según estudio realizado por Harvard Business Review.

Empresas que no han logrado aprovechar la información que le entregaban sus clientes han quedado en el camino tras no adaptarse a los cambios de la industria. Un ejemplo claro es el caso de Blockbuster, compañía líder en arriendo de películas, que terminó siendo sobrepasada por plataformas en línea como Netflix.

Según el analista Jonathan Salem, la solución debió centrarse en la asesoría o recomendación de películas. Convertir a los vendedores de la tienda en recomendadores, implementar una verdadera estrategia de redes sociales para calificar y catalogar películas, utilizar los datos de los clientes para desarrollar un buscador predictivo para que los usuarios pudieran localizar nuevos títulos, son algunos de los caminos que podrían haber cambiado la historia del otrora gigante norteamericano.

Asimismo, la migración de su catálogo a una plataforma nueva de distribución podría haber logrado que Blockbuster no sucumbiera frente a su competencia, cerrando casi todas sus tiendas en el mundo.

Por el contrario, las empresas que utilizaron datos para mejorar su eficiencia, lograron aumentar sus ventas un 54%, según un estudio realizado por Cisco.

Estos son algunos puntos que se pueden mejorar en el retail físico, gracias al manejo de datos.

 

Eficiencia en la tienda

Los sensores inalámbricos, las cámaras de video, el estado del clima, entre otras variantes combinadas, pueden permitir predicciones precisas e instantáneas del comportamiento de los consumidores.

Sin ir más lejos, para el próximo año 1.7 megabytes de información será creada por segundo, por parte de las personas alrededor del mundo. Los datos digitales se están acumulando a un ritmo exponencial, dejando a disposición una cantidad de información sin precedentes en la historia humana, lo que, según un estudio de Watb, afectará directamente a las tiendas del retail.

DynamicAction, empresa dedicada al análisis de datos, logró generar un aumento de $ 19,000 dólares en ingresos a empresas de retail, tan solo modificando los precios de un stock “lento” de productos. Siguiendo esta estructura, y cambiando todas las categorías, el retail estadounidense. puede tener potencial de aumento en ingresos a lo largo plazo de $280.000 dólares.

Si bien toda esta avalancha de información en bruto puede parecer abrumadora, una vez que se filtra y es procesada, se convierte en crucial y significativa.

 

Stock de productos

Con el internet de las cosas, cada centímetro de un punto de venta puede estar conectado. Góndolas, congeladores, pantallas, productos, carros, etc. Esto traduce en información en tiempo real que puede ser utilizada de forma inmediata.

Las tiendas físicas como Amazon GO se han convertido en un ejemplo de tecnología aplicada que facilita la experiencia de los clientes, así como también de los procesos internos. Y es que cada producto que es adquirido por los consumidores está conectado directamente con las bodegas de almacenaje de Amazon.

Una tienda como las que está creando la empresa comandada por Jeff Bezos, busca crear una estrategia de inventario basada en datos. Aprovechando los sensores de peso integrados en los estantes, Amazon logra obtener una idea más certera de los artículos más populares y así hacer pedidos de forma proactiva antes de que se agoten.

Llevando esta transformación a un paso más allá, este sistema puede ser aún más valioso al conectar datos con sensores que entiendan los productos más demandados, entregando una información directa con los distribuidores de productos.

Este cambio, proporcionará una visión más profunda de qué productos se compran en conjunto (una escoba y una pala, por ejemplo), creando una oportunidad para mejorar el diseño de las tiendas y aumentar el gasto de los clientes.

Hoy en día, los inventarios a nivel de tienda a menudo son inexactos, lo que causa que se agoten las existencias. Luke Jensen, CEO de Ocado Solutions, la principal empresa distribución online de productos de consumo del Reino Unido, se refirió en una entrevista sobre la importancia que está teniendo el uso de datos en el almacenaje y stock inventario.

El primer elemento de impacto, es que estamos aumentando la eficiencia entre un 10% y un 15% en compara­ción con los almacenes que ya tenía­mos. El otro gran impacto es la rapi­dez. En los nuevos almacenes podemos preparar un pedido de 50 productos en un margen de 6-8 minutos, mientras que en los an­tiguos tardábamos aproximadamen­te dos horas. Es un gran cambio.

 

Experiencia de ventas más personalizada

Por el lado de los consumidores, el uso de datos puede ayudar a tener una mejor interacción con ellos. Según una encuesta realizada por Cisco, se encontró que el 71% de los compradores quiere más información digital mientras están en la tienda.

Una mayor transparencia de los precios, el acceso digital a expertos y ofertas específicas, pueden mejorarse con Data-Driven, por ejemplo, entregando información a través de una aplicación por celular o pantallas instaladas en la propia tienda.

Cada vez son más los centros comerciales que ofrecen Wi-Fi para que los consumidores puedan usar sus teléfonos inteligentes, de esta forma las empresas pueden entregar información personalizada en tiempo real. Los usuarios que se inscriben y permiten que se les haga un seguimiento en la tienda, reciben interacciones valiosas y personalizadas.

 Si bien la mayoría de los usuarios desconfía de esto, la entrega de valor agregado que puede dar el establecimiento comercial, genera una relación confiable que ayuda a superar estas preocupaciones.

El manejo de datos está generando un fuerte impacto en la industrial del retail estadounidense, principalmente por los altos beneficios, que está trayendo en diversas áreas de las empresas.

 

V. El impacto del Data-Driven en el retail

 

 

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 compañía 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".

 

VI. Conclusión

En esta guía te contamos los cambios que está provocando el Data-Driven en la industria del retail y los nuevos desafíos que están enfrentando las empresas. También, cómo gracias a el manejo de datos, es posible establecer procesos escalables y ágiles que propicien el crecimiento de la industria. 

Te recomendamos que tengas en cuenta los desafíos y consejos a la hora de implementar una estrategia basada en datos. Y es que la información que entregan los clientes al realizar compras físicas o digitales, son vitales para competir de igual a igual con el resto de las compañías. 

 

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