CAMS (2). Analytics y Big Data: conocimiento para crear valor en el retail

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En el primer artículo de esta serie, CAMS (Cloud, Analytics, Mobile y Social) sobre tendencias tecnológicas [ver] se habló de cómo el Cloud ayudaba al retail a reducir costes, facilitaban la accesibilidad a las aplicaciones y permitían el desarrollo de nuevas soluciones. En esta segunda entrega veremos qué es Analytics y cómo va a influir, o ya está influyendo, su implantación en el sector del retail.


Analytics es el conjunto de herramientas (servicios, métodos y sistemas) de base estadística y matemática, que permiten a las organizaciones ampliar el conocimiento sobre aspectos relevantes de su actividad con el objetivo de crear valor y mejorar sus ventajas competitivas.

Sería difícil explicar y entender este fenómeno sin el reto tecnológico que significa Big Data: la gestión de grandes volúmenes de datos y su alta disponibiliad [ver] Esta ingeniería de datos actúa en todas direcciones y transformará los modelos de negocio de muchos sectores y muchas empresas. Simplemente pensar que el origen de los datos ya no es, en gran medida, la propia organización si no el usuario final hace que la perspectiva cambie y la adaptación a nuevas fórmulas sea imprescindible.

Las tecnologías Big Data permiten que estos datos, re-definidos como el nuevo petróleo del siglo XXI, estén almacenados y accesibles para su procesamiento, independientemente de su  complejidad o variabilidad o de la velocidad con que se generan [ver]. A la vez que se resolvía este problema –personalmente prefiero el concepto desafío- aparecían otros: ¿Todos los datos son relevantes? ¿Cómo visualizarlos? ¿Qué nuevas preguntas se pueden formular? ¿Qué respuestas encontraremos? [ver]

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Necesitamos incorporar herramientas que simplifiquen, filtren, refinen y faciliten la comprensión de los datos. Necesitamos Analytics… Este proceso de transformación de datos a conocimiento para crear valor es común a todos los sectores: finanzas, bancos y seguros, compañías energéticas o “commodities”, administración pública (smart cities y open data como proyectos destacados), salud, turismo, telecomunicaciones, prensa… y retail.

Uno de los usos más comunes en la mayoría de los sectores es el de ampliar el conocimiento de los consumidores con el objetivo de crear patrones predictivos de comportamiento. En ese giro que se ha producido, donde se traslada el protagonismo y el poder al consumidor, saber más de él es fundamental. Permite segmentar mejor a los clientes, conocer sus necesidades, sus inquietudes y predecir tendencias. Este instrumento, hasta ahora más intuitivo que analítico, complementa los esfuerzos realizados por los departamentos de marketing o comunicación por acercarse a sus clientes.

En el caso del retail. Existen diferentes áreas donde las herramientas analíticas demuestran su fortaleza. Partiendo de acciones comunes como son la monitorización de sistemas, sindicación de datos, simulación de riesgos o la geolocalización llegaríamos a unos ejemplos donde se mejoran los resultados con estas herramientas. Retail Analytics los agrupa en estos 6 elementos analíticos y su posible impacto en el modelo de negocio:

– Segmentación de clientes: conocimiento de público, nuevos silos, tendencias, predicción, patrones de comportamiento, experiencias de compra….
– Análisis de la competencia: estado del mercado, ventajas competitivas, imagen de marca, comunicación corporativa, …
– Clusterización: agrupamiento tiendas, tipología de área, nuevos formatos, modelos de entrega de producto, distribución de la sala de ventas…
– Surtido: categorización y selección, análisis de cesta, estacionalidad, frecuencia de compra, innovación de producto…
– Promoción: modelado de precios, optimización de promociones, personalización de ofertas…
– Stock: previsión de la demanda y  re-aprovisionamiento, inventario óptimo, relación con fabricantes, tasa de servicio, rutas, trazabilidad…
A modo de resumen, recomiendo estos dos artículos sobre Big Data Analytics [ver] [ver] donde se ven usos potenciales dentro del retail

Los pioneros: el e-commerce

Como en muchas de estas tendencias tecnológicas, el mundo del e-commerce es pionero. Muchas de las preguntas que nos estamos haciendo y cómo responderlas, llevan ya tiempo siendo analizadas por expertos en los departamentos de marketing online. Herramientas como Google Analytics, Mint, Clicky…y otras [ver] permiten conocer en profundidad a los usuarios que acceden por Internet: sus hábitos, orígenes, preferencias etc. con mucha facilidad y un coste bajo. Planificar acciones comerciales o comunicativas sabiendo detalles de los destinatarios es una gran ventaja competitiva y de ello los operadores online lo explotan en un mercado global y en plena expansión. Tampoco olvidemos todo el esfuerzo realizado en logística (trazabilidad, entrega), sistemas de pago, atención al cliente,

Paralelamente hacen su aparición las redes sociales -que veremos en el último capítulo de la serie CAMS-para cambiar de forma definitiva el modelo de relación entre los actores el canal: los clientes se convierten en protagonistas, opinan sobre las marcas, reclaman atención (el departamento de atención al cliente cambió para siempre) e  interactúan, anuncian tendencias… Las redes sociales se convierten en el altavoz de ese cliente en plena transformación que quiere a su vez,, transformar el retail. Para monitorizar y dar respuesta se construyen soluciones analíticas que se configuran como poderosos instrumentos para descubrir y dar personalidad a esos clientes tan participativos. Bien trabajadas permiten ser más eficientes, más participativos y veloces en las respuestas, ahorrar en costes de comunicación o llegar a personalizar mensajes,para acercarse al consumidor de manera genuina.

La combinación entre e-commerce, redes sociales y movilidad dan origen a un concepto nuevo: omnicanaladiad. Poder comprar en cualquier momento, desde cualquier lugar y con todos los servicios disponibles: seguridad, precios, stocks actualizados… En realidad se trata de ofrecer una nueva experiencia de compra que facilite el proceso, fortalezca la relación entre las partes (engagment), se transmitan valores y, como dice Alícia Davara (@AliciaDavara) se ofrezcan más emociones que soluciones.

Los rezagados: el comercio offline

Pero en el mundo offline,  el comercio a pie de calle, ¿ha integrado la tecnología y la analítica con facilidad? ¿se ha avanzado tanto en el conocimiento del cliente? ¿podemos llegar a predecir comportamientos? ¿y anticipar tendencias? ¿qué herramientas existen?

Cualquier herramienta de análisis del cliente debe resguardad los criterios de privacidad, no ser intrusivos (aunque sea legal) y selectivos (hora, lugar..) Esto es importante por que a veces se traspasan límites que aún no están bien definidos pero que pueden deteriorar la imagen de las organizaciones y que después es muy difícil de recuperar. Valoremos siempre las consecuencias de realizar seguimientos, campañas, o simplemente envío de información. Lo legal y ético son planos diferentes pero deben estar bien alineados y no contradecirse.

En comparación con el mundo digital, monitorizar al cliente en el offline es más complicado. Su rastro es más difícil de seguir: sus movimientos – antes, durante y después de la compra – casi imposible. Así el seguimiento en el proceso de compra de los clientes en una tienda física requiere de mayores esfuerzos… pero valen la pena. Veamos un ejemplo de las posibilidades que la tecnología nos ofrece ahora mismo:

Una solución de heatmaps del layout de tienda sería la de Flame. O la de los italianos de RetailerIN, muy sencillo pero muy necesario para poder analizar los puntos de venta y mejorar la distribución de los pasillos y lineales.

Naturalmente este es un camino. Existen otros. En mi opinión lo más importante es el cambio de perspectiva que se ha producido. Hasta ahora el proceso de compra empezaba a ser analizado, como mucho, en el momento de entrar en el establecimiento, y acababa al pasar por el punto de pago. Se podía hacer un seguimiento post-venta, pero no nos engañemos, esto era solo en casos de gestión de quejas, campañas muy especiales o nichos de clientes tipo “fans”. Y que conste que no hablo de encuestas de satisfacción: eso es otra cosa. En la analítica post-venta se valora el momento del consumo del producto o servicio, de su usabilidad, de las expectativas satisfechas… y también si se ha socializado ese momento, si se ha publicado en redes sociales, qué impacto ha tenido, cuantos seguidores lo han visto, cuantos “me gusta” o similares…. Todo un nuevo abanico de indicadores que completan una visión del momento del consumo que hasta ahora no se podía analizar. Como en esto de las predicciones todos andamos flojos (siempre nos supera la realidad) me gustaría imaginar en productos que interactuaran con otros – a través de sensores o wereables- para conocer, por ejemplo, cuantas cervezas o refrescos se consumen durante una final de Champions; si es más en el descanso o en la prórroga… o si consumen más los seguidores de un equipo u otro… y si se disfruta en grupo, en solitario… con qué otros productos, cuantas fotos se reenvían, cuantos tuits… Un universo de datos hasta ahora inimaginables.

El desafío de los servicios de Analytics ya no está en la tecnología: capturar, filtrar, monitorizar o visualizar datos no resulta un problema irresoluble. Ni tan solo en los límites que imaginemos. El reto está en definir una estrategia que permita crear valor con todo este conocimiento. Y para eso, hay que tener un plan estratégico y transversal ya que interviene y afecta a la mayoría – si no a todas – las divisiones de una organización.

Los desarrollos en el campo de Analytics son muy heterogéneos: grandes operadores como Accenture, SAS o IBM o fabricantes como Oracle tienen líneas de negocio bien definidas y orientadas al sector. Otros son más especialistas: conteo de personas (TrencubeCounterest o IProNet) comportamiento de cliente (Tecbrain) o medición de campañas y su impacto (Plug

El objetivo: analytics para el omincanal

Pero sin duda lo que marcará la tendencia serán las herramientas analíticas que permitan integrar diferentes canales en una sola solución. Poder cruzar datos de ventas in-store con campañas en facebook o fotografías en Pinterest del producto en promoción con datos de consultas por e-mail, por poner dos ejemplos, permitirán una visión completa del proceso de compra y de la relación del consumidor con nuestra enseña. La omnicanalidad se expresa en un cliente hiperconectado,universal, informado, social, inesperado, desleal y con una alta exigencia de servicio. Responder a este nuevo cliente debe hacerse con mucho cuidado; el futuro está en juego. La analítica permitirá conocer más y mejor a ese cliente, decidir con precisión y a tiempo que le podemos ofrecer y, finalmente, medir los resultados de nuestras acciones con el objetivo de mejorar los procesos y generar valor.

 

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