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Big Data en el sector retail

Un recorrido por la evolución del Big Data en la distribución mundial, desde el ejemplo básico de Target en 2012 a la actual hiperpersonalización.

Hace años que algunas empresas han aprendido a utilizar los datos de sus clientes en el sector retail. Seguramente el ejemplo más conocido es el caso del que se hizo eco Forbes de una adolescente a la que Target le envió en 2012 publicidad para mujeres embarazas. El padre, muy molesto, fue a quejarse acusándoles de querer incitar a una niña a quedarse embarazada. Poco después volvió a pedir perdón, ya que tras hablar con su hija había comprendido que una empresa en la que ella compraba se había enterado de que estaba embarazada antes que él mismo.

Este ejemplo resulta interesante por dos motivos. El primero de ellos es que permite hacernos una idea de lo que se puede medir. Gracias al comportamiento, su retailer de cabecera puede descubrir muchas cosas sobre usted. Solamente es necesario que le facilite sus datos empleando una tarjeta de fidelización, pagando con tarjeta de crédito o similar. ¿Una clienta en edad fértil ha dejado de comprar jamón ibérico? Habrá distintas explicaciones como que se haya vuelto vegana o que esté embarazada. Analizando el resto de sus compras podrán confirmar el embarazo o el veganismo, en función de los productos que siga incluyendo en su cesta de la compra (y de los que no). Nuestro comportamiento revela mucho más de lo que nos gustaría. De hecho, Target no solamente era capaz de predecir con altísima precisión si sus clientas estaban embarazadas, sino también la fecha estimada de parto con un margen de error muy bajo (hay productos que se asocian a las primeras semanas de embarazo, otros a las últimas…).

El segundo motivo es que la publicidad personalizada con productos únicamente para embarazadas funcionaba mal. El efecto conseguido no era el deseado porque las clientas se daban cuenta de cuánto sabían sobre ellas (a fin de cuentas, en las primeras semanas se suele comunicar la noticia sólo a un círculo muy íntimo). Target comenzó a mezclar los cupones de productos para embarazadas con otros que nunca comprarían para que dieran la impresión de que habían sido elegidos al azar. Con este tipo de ofertas, sus ventas de productos para embarazadas aumentaron, al tener las clientas la sensación de que la publicidad era genérica y casualmente incluía productos que necesitaban. La personalización gana peso, independientemente de que la percibamos o no.

De hecho, cada vez hablamos con más frecuencia de la hiperpersonalización, que la lleva un paso más allá y es una de las consecuencias del análisis de datos. Pensemos en cómo Amazon responde a nuestras compras de libros. Es posible que nuestro patrón de consumo incluya temáticas variadas como libros de transformación digital (útiles para nuestro trabajo), la última novela de ‘Juego de Tronos’ (o cualquier otro vinculado a gustos, hobbies o aficiones personales), cuentos de ‘Peppa Pig’ (para padres con hijos pequeños) o novelas de gustos dispares (para regalar a otra persona).

Identificar las distintas necesidades es clave. A priori no ofreceríamos un producto de ‘Peppa Pig’ a un comprador de literatura empresarial, pero una buena analítica de datos permitiría a nuestro retailer ofrecernos libros complementarios de innovación para nuestros intereses profesionales, de ‘Star Wars’ para los personales y de ‘Patrulla Canina’ cuando actuamos como padres. Todos ellos son relevantes para un tipo de compra diferente.

Amazon analiza lo que estamos buscando cada vez que entramos en su web y la siguiente recomendación se (hiper)personaliza para la necesidad del momento. Aunque seamos el mismo cliente, en este sencillo ejemplo actuamos como varios distintos. Por eso gana peso el criterio de relevancia, estando vinculada a una búsqueda o situación concreta en un momento dado: recibimos publicidad hiperpersonalizada para cada persona y situación.

En el campo analítico, los competidores online llevan años de ventaja. Podemos medir absolutamente todo, cuánto tiempo pasa cada visitante, en qué página/s, desde que dispositivo y sistema operativo accede, qué días y en qué franja horaria… Sin embargo, no debemos volvernos locos. Que algo sea medible no significa que deba medirse. Podemos sacar cientos de métricas pero no todas serán útiles. Pensemos en un ejemplo sencillo: una página de comercio electrónico. El objetivo es claro: vender. ¿Nos aportará valor saber el número de internautas que acceden a nuestra web vía Google los lunes entre las 7:00 y 8:00 de la tarde desde Alpedrete empleando móviles con iOS versión 10 o superior? Seguramente, no.

Con 3 KPIs (indicadores clave de rendimiento) como número de pedidos, importe medio por pedido y tasa de conversión tendremos la información básica que necesitamos. Podremos añadir otras métricas útiles pero no medir todo porque sí. Al igual que al hacernos análisis de sangre nos centramos en indicadores de salud clave como azúcar y colesterol, pero nuestro médico no solicita marcadores tumorales si no hay una sospecha fundada de un posible cáncer.

Que los competidores online lleven ventaja, no significa que no se pueda medir también lo que se hace en el comercio físico tradicional. A través de dispositivos, podemos capturar datos de posición dentro de una tienda, traspasando el poder de análisis de Internet al mundo físico. Mediante el empleo de sensores como beacons(pequeños dispositivos basados en tecnología Bluetooth que permiten conocer la distancia a la que se encuentran otros objetos como teléfonos inteligentes) se puede medir y predecir el customer journey, ofrecer servicios de marketing en proximidad en el punto de venta: posibilidad de notificaciones push vía GPS, de remitir a los clientes a la web, hacer geofencing, incentivar comentarios en redes sociales… La tecnología posibilita el envío de nuevos servicios e información digital a través de localización basada en el contexto con ofertas y contenidos electrónicos pertinentes. Ejemplo de hiperpersonalización en las tiendas físicas.

 

Autor: Pablo Penas Franco
Fuente: https://www.revistainforetail.com/

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¿Sabemos cuidar a nuestro equipo de tienda?

En la era ‘omnichannel’, que tanta importancia otorga al atractivo del punto de venta, uno de los factores vitales que toda organización debe afrontar es la relación entre el liderazgo corporativo y el de la tienda.

Si preguntamos a los responsables de la gestión de una tienda, la falta de alineación y la mala comunicación son las principales fuentes de frustración y desconexión con los objetivos de la compañía. ¿Las buenas noticias? Casi la totalidad de ese mismo colectivo siente que puede tener un impacto positivo en el rendimiento de la tienda. Quieren tener la posibilidad de defender a su tienda por encima de la de los demás y poder demostrar cómo, con determinados factores de flexibilidad, son capaces de maximizar el valor de la marca.

Al mismo tiempo que esto ocurre, los equipos de la oficina central tienen dificultades con una pregunta clave: ¿cómo le das al equipo de las tiendas la autonomía para adaptarse a su mercado particular sin debilitar los valores básicos de tu marca?

En un mundo perfecto, una estrategia de marca fuerte se podría ejecutar con una misma solución de tienda en todos los lugares. Pero la realidad demuestra que esta teoría es solo eso, una teoría. En una red extensa de tiendas te puedes encontrar con tiendas ubicadas en una ciudad turística, frente a la playa, en la periferia o dentro de un centro comercial. Todas ellas con formatos y tipología de clientes muy diferentes.

Pongamos algunos ejemplos clave en los que la centralización o descentralización entra en juego:

– Primero, los modelos de fijación de precios para mercados más o menos competitivos y situaciones excepcionales, como las liquidaciones. A lo largo de mis 30 años de experiencia, he conocido todo tipo de situaciones: precio único para todas las tiendas, 6 ó 7 tarifas de precios como opciones para el gerente o incluso una delegación total y evaluar los resultados en función del margen comercial obtenido. Esta es una de las decisiones más importantes y que ha tomado una mayor relevancia con la omnicanalidad. La centralización suele ser entonces la norma generalizada.

– Segundo, el surtido ideal para cada mercado y tamaño de tienda. Este es un punto donde las tiendas deberían tomar mucho más protagonismo. El rol ideal de la oficina central debería ser el de dar la máxima visibilidad a las tiendas del surtido disponible y permitir una alta delegación. Es muy común lo de disponer de diferentes cluster por categoría y acordar con el equipo de tienda el que más se adapta a las necesidades de sus clientes y al tamaño de su establecimiento. En este mismo apartado, y con el mismo nivel de descentralización, están las sugerencias de surtido local (importante que la central actúe con agilidad en este punto) y la capacidad de destacar el surtido clave para esa tienda.

– Por último, el equipo. Desde mi punto de vista, ésta debe ser una responsabilidad claramente delegada, donde se puede acordar entre ambas partes los estándares ideales. Lo ideal es que cada mando tenga la posibilidad de elegir a su equipo, ya que la buena comunicación entre ambas partes es fundamental. Compartir datos e iniciativas que funcionan y no funcionan, catapulta los resultados de ambos. Cuando el equipo de la tienda está provisto de herramientas para comunicarse fácilmente, y se le anima a actuar, los resultados finales son siempre buenos. Véase como ejemplo la forma de actuar de Inditex o Walmart; el éxito de ambas organizaciones está muy basado en el rol clave de su equipo de tiendas.

Mensajes rápidos y reacciones rápidas
Cuando la empresa se comunica demasiado despacio, la desconexión puede dejar a los gerentes de las tiendas sin saber cómo proceder; algunos seguirán el protocolo de marca permanente, y otros se considerarán libres para experimentar.

Del mismo modo, cuando la información se retrasa en las tiendas, las empresas se quedan con vacíos de información y es posible que no capturen la participación en mercados únicos. Los equipos corporativos que crean canales de comunicación bidireccionales pueden realizar ajustes rápidos y pequeños en función de los datos de cada tienda.

Ventajas y desventajas de la descentralización
Una vez comentada la teoría básica, me gustaría añadir mi recomendación tras haber tenido la suerte de liderar equipos de hasta 20.000 personas. Aunque el beneficio de las estructuras descentralizadas suena obvio, es mucho más común ver que a medida que las empresas van creciendo en número de personas, tienden a construir estructuras cada vez más centralizadas y que, con nuevas capas de gestión, van limitando la voz de las tiendas y, por tanto, del cliente.

Las estructuras centralizadas limitan las responsabilidades del equipo comercial y, por tanto, su nivel de motivación y capacidad de interactuar con nuestros clientes. Podemos acabar generando situaciones donde el equipo de tienda sabe cómo resolver las necesidades de los clientes, pero se ven con autoridad limitada para hacerlo.

También es común que, en situaciones de centralización, la oficina central se atribuya el mérito de cualquier éxito y eche la culpa a los soldados que batallan en el frente de aquello que no termina de funcionar. He vivido en muchas ocasiones, y luchado contra todas ellas, donde el lujoso cuartel general, lleno de gente inteligente que desarrolla individualmente estrategias mágicas, se convierte en un nido de camarillas y rivalidades políticas. Suena agresivo, pero es mucho más común de lo que somos capaces de reconocer.

Para mí, no hay duda de que la desconexión entre la parte superior e inferior hace que la empresa pierda el foco en los consumidores. Sin embargo, el trabajar constantemente para ampliar las responsabilidades de los equipos de tienda hace crecer su autoestima, determinación y compromiso. Todo ello se traduce en garantizar la evolución de la compañía siguiendo las necesidades del cliente.

Por último, destacar que esta labor de supervisar el correcto equilibrio entre centralización y descentralización es una labor que solo puede liderar el CEO. Para ello, sin duda hay que salir del palacio de cristal que representa la oficina central y pasar más tiempo con nuestros equipos en el campo de batalla.

 

 

Autor: Javier Pérez de Leza
Fuente: https://www.revistainforetail.com/

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Diferencias entre KPIs de digitales y tradicionales

Comparación de las diferentes armas con las que cuentan los ‘retailers’ digitales y los tradicionales en el actual entorno comercial. Analizando distintos KPIs, los digitales tienen ventaja en el conocimiento del cliente.

Hoy, en nuestro mercado, conviven los retailerstradicionales, con un conocimiento limitado de sus clientes, y los lideres digitales, con conocimiento detallado de los hábitos de compra y comportamiento de cada uno de sus consumidores, así como la capacidad de anticipar sus futuras necesidades.

Pongamos como ejemplo una empresa regional de tamaño medio fundada hace más de 50 años, que hoy no cuenta con tarjeta de fidelización, con poca información de los clientes de servicio a domicilio y sin venta digital. Estos operadores siguen existiendo y gestionan su negocio con cifras sobre ventas diarias, número de tickets, conocimiento de productos vendidos y margen. Por el contrario, los operadores digitales nacieron con clientes registrados y bien identificados. Voy a tratar de analizar la diferencia de armas con las que cuentan unos y otros en este nuevo mercado digitalizado.

La era digital aporta a las empresas no solo nuevas herramientas y las más sofisticadas tecnologías, sino también una cantidad de información como nunca antes hemos procesado. El gran reto de las organizaciones consiste en utilizar esos datos para conocer al cliente, no ya como parte de un segmento, sino como individuo para poder tomar decisiones basadas en sus gustos y necesidades.

Si consideramos que disponer de ventas diarias, tickets y márgenes, a nivel de tienda y no de cliente, es la información básica con la que cuentan todos los operadores, vayamos analizando los KPI (Key Performance Indicators) adicionales con los que cuentan los digitales.

Ratios de conversión
Los digitales dan mucha importancia a las ratios de conversión y los carritos abandonados. Clientes que entran en la tienda y no compran o que, habiendo elegido algún producto, se van sin comprarlo. Para analizar estos dos primeros KPI, es necesario contar con contadores de tráfico en la puerta y con monitorización continua de la línea de cajas. Siendo estos los dos primeros KPI básicos, ¿cuántos retailers tradicionales no tienen la capacidad de medirlos?

Saltemos al ciclo de vida del cliente, donde aprenderemos sobre clientes potenciales, los nuevos, los que son habituales (distribuidos por volumen de consumo), los que estamos perdiendo y los perdidos. Cada uno de estos clientes requiere una estrategia de marketing completamente diferente. Conocer esta información es solo el primer escalón para poder contar con una estrategia de cliente sólida. Para tener estos datos, es necesario contar con una tarjeta de club, fidelización, pago o una app. El contacto directo con el cliente a través de foros o encuestas no es suficiente. ¿Cuántos retailers tradicionales hoy no tienen la capacidad de medir este KPI?

Si nos centramos en el tráfico de los clientes en nuestra tienda y la influencia que el lay out y la presentación del producto tienen para maximizar nuestras ventas, aquí los digitales empiezan a ganar a los tradicionales de manera importante. El análisis del tráfico del cliente a lo largo y ancho de la página web es lenguaje común para los digitales. ¿Cuántos tradicionales miden el comportamiento del tráfico dentro de la tienda de manera sistemática y como consecuencia adaptan el lay out y presentación de los lineales? Muy pocos. Lo mismo sería aplicable a la capacidad de entender la satisfacción de nuestros clientes en cada una de sus visitas a nuestras tiendas (y me temo que esto no se resuelve con los tres botones -rojo, naranja y verde- que nos encontramos hoy en muchas tiendas en la línea de cajas).

Marketing digital
Vayamos al marketing directo o digital. Esto supone el poder pasar del tradicional folleto depositado, junto con muchos otros, en el buzón de la comunidad a la capacidad de contar con el email, teléfono y redes sociales de tus clientes. Creo que no es necesario el explicar la diferencia entre ambos extremos. Uno de los factores clave para entender el proceso de digitalización de un retailer tradicional es analizar la evolución de su inversión anual entre el marketing tradicional y el digital, y su evolución a lo largo de los últimos cinco años.

Por ultimo, y donde hoy están trabajando los líderes de ambos lados, es entender el ADN de cada uno de nuestros clientes. Aquí es donde entra la Inteligencia Artificial y su capacidad de analizar a cada cliente por sus compras, su tipología, sus redes sociales, su contacto con la empresa y como resultado producir una solución individual para cada uno de sus millones de clientes. Seguro que hay muchos encargados de tienda que conocen personalmente a cada uno de sus clientes clave, pero esto está lejos de tener la posibilidad de estructurar esa información y conseguir que toda la compañía trabaje en la posibilidad de captar el 100% de su consumo.

Un solo ejemplo de los que aprendí en mis tiempos de Metro. Seleccionamos el grupo de cliente: “restaurantes italianos”. Creamos un ADN de todo lo que necesitaban estos clientes para operar. Utilizamos todas las compras de los clientes top, foros de discusión, blogs, redes sociales, etc. Con ello conseguimos averiguar dos pasos clave: qué productos o precio no teníamos y, lo más importante, comparamos todas las compras de los clientes registrados hoy con el máximo que reflejaba el ADN de este grupo y creamos un plan de marketing, cliente a cliente, de lo que nos quedaba por venderle.

Autor: Javier Pérez de Leza
Fuente: https://www.revistainforetail.com/