La aplicación de Big data en el Retail implica que ya no es necesario dejar a la intuición o estimados con información limitada los aspectos relativos a la operación de una empresa de retail. Ya no es necesario arriesgarse y planificar con datos incompletos o parciales de lo que realmente está pasando con la demanda del cliente/shopper. Idealmente y bajo la aplicación óptima todas las decisiones podrían tener un sentido, cada circunstancia debiera de responder a la estrategia generada a través de Big data: Demanda, surtido, inversión promocional, recursos humanos y tecnológicos, planogramas, descuentos, etcétera.
La evolución del Big data
Las herramientas del Big data (Pabis Retail), están ofreciendo la capacidad de medir infinidad de datos en toda la operación de los negocios que venden en retail (marcas) y las cadenas de retail (tiendas físicas y el e-commerce), y el poder de la información ha tenido un gran impacto. Con el Big Data se recopila, procesa, homologa y enriquece todo tipo de datos relacionados con los usuarios internos (colaboradores en la operación), así como los clientes/shoppers. Lo que permite lograr el objetivo de entender la dinámica de la operación del negocio y el comportamiento de los clientes para crear planes y estrategias totalmente personalizadas, que están evolucionando a la hiperpersonalización.
La creación de todas estas herramientas del Big data, está anulando la dificultad con la que se encuentran las empresas para interpretar los datos. Muchas empresas no tienen capacidad ni conocimiento de cómo hacerlo y tampoco tienen la gente con el expertise necesario que pueda resolver la situación internamente, ya que sería una enorme inversión. La tecnología y personas calificadas para diseñar Big data, suelen ser un gasto que no todas las empresas pueden afrontar.
Datos que recolecta el Big data
- Los datos EPOS que son recopilados en tienda al escanear un artículo en caja, como:
- Número de artículos vendidos
- El precio de los artículos vendidos
- Hora de la transacción
- Lugar de la transacción
- Modalidad de pago
- También se obtienen datos de panel como lo son diversos datos demográficos de los clientes, edad, género, preferencias de pago, etcétera. Datos que recopilan y procesan las agencias de investigación de mercados.
- Están también los datos que se suministran con el uso el uso de tarjetas bancarias, descuentos y fidelización, así como herramientas que extraen datos derivados de las búsquedas que los clientes/shoppers hacen en buscadores o redes sociales de las marcas, cuyos ejemplos más claros y evolucionados podrían ser Amazon y Mercado Libre.
Actividades donde hoy Big data ya es muy aplicado
Transacciones de venta
En la actualidad es posible recopilar información acerca de todos los productos que compra una persona, a través de qué tipo de ambiente (físico/digital), a qué hora, sus preferencias, correlaciones de productos en la misma cesta o “carrito” y cómo paga.
Social Big data
El análisis de la información que generamos en redes sociales permite conocer nuestro comportamiento como usuarios, para así adaptar la comunicación con nuestras preferencias, pero también, permite a los negocios anticiparse a las tendencias y cambios en la demanda, generando una ventaja competitiva para aquellos que saben extraer y utilizar esta información.
Comportamiento del cliente/shopper
Utilizando varias herramientas y sensores, e incluso, el WIFI que ofrecen las tiendas físicas y centros comerciales, los retailers recopilan información sobre cómo interactúan los shoppers en tienda, sea con los productos, la comunicación, las áreas. Aplicando ello, tanto en el punto de venta físico como en las plataformas del e-commerce.
Programas de fidelización
En este punto es muy importante recolectar la máxima cantidad de información posible sobre los shoppers, de tal manera, que se puedan conocer en profundidad sus preferencias y necesidades para tomar decisiones, diseñar estrategias e implementar acciones muy enfocadas y precisas, de tal forma que los clientes se sientan escuchados por la marca o el retailer cada vez que se tenga contacto, haciendo que la experiencia sea tan satisfactoria que genere un «engagement» definitivo.
Ventajas del Big data en el Retail
- Será posible determinar patrones de comportamiento y preferencias de los diferentes para determinar segmentos.
- Generar experiencias altamente personalizadas (hiperpersonalización), basados en el conocimiento de las preferencias de cada uno de nuestros clientes/shoppers.
- Optimizar los Buyer Persona de nuestros productos. Mientras más información recopilada tenemos, se genera una imagen más clara de quiénes y cómo son estos nuestros Buyer Persona más habituales y rentables.
- Promueve la mejora continua en todas nuestras áreas de planeación, producción y comercialización de nuestros productos, siendo que el análisis de los datos en tiempo real permite reacciones rápidas y precisas acerca de las tendencias de demanda.
- La optimización de la inversión en Marketing que se va ajustando tanto en comunicación, como en inversión, dependiendo del desempeño de estos elementos en cada canal de contacto con los shoppers.
Estrategias del Big data en el Retail
1.-Definición de la estrategia de precio
Usando herramientas como lo son los algoritmos y el análisis predictivo es posible adaptar la estrategia de precios más adecuada a la demanda (Pabis Forecast). Hasta ahora, la estrategia de precios de los productos se definía en base a varios métodos tradicionales basados en costo o el análisis de la competencia, pero con estas herramientas tecnológicas de vanguardia, podremos determinar temporadas y canales mejores para ofrecer descuentos personalizados en base al perfil de cada cliente, así como entender los patrones de “picos de demanda” y decidir el mejor precio de venta.
2.-Optimización del Mix de Marketing
Producto: Si se conocen las preferencias de los clientes/shoppers, es posible crear productos personalizados o anticipar tendencias que se adapten a sus necesidades, permitiendo la mejora continua y la innovación.
Precio: Como ya vimos arriba, las herramientas del Big data nos permiten definir el precio más adecuado para nuestros productos, pero también responder con incrementos o descuentos en el precio de acuerdo con las variaciones de la demanda y sus temporalidades.
Plaza: El Big data nos permitirá mostrar o destacar productos de acuerdo con las preferencias detectadas en cada cliente. Esto es parte de lo que se ha llamado “hiperpersonalización”, siempre basado en la información recopilada de los clientes/shoppers. También es posible generar segmentos que pueden atenderse de manera similar, aunque no la experiencia no sea tan personalizada.
Promoción: Claramente se trata de construir ofertas y promociones que mejor se adapten a cada cliente en cada momento, lo que puede tener un impacto extraordinario dentro de una experiencia “omnicanal”, donde el shopper podrá sentir la coherencia y consistencia en la comunicación, sino en la oferta comercial de las marcas y retailers.
3.-Previsión de ventas y gestión de inventario
Como ya mencionamos arriba en la parte de precio, el uso de herramientas del Big data que usan algoritmos, Machine Learning e IA (Pabis Forecast) para realizar análisis predictivo que utiliza los datos de sell out para obtener una estimación de demanda de los productos, lo que permite un diseño de planeación de la demanda muy preciso que mantenga un equilibrio en el stock evitando cualquier rotura y optimizando todo el proceso. De esta manera, los artículos de una tienda se pueden clasificar en base a:
- Beneficio que generan (margen)
- Volumen de ventas
Dividiéndolos en dos grupos de artículos:
- Productos centrales: productos que los clientes/shoppers han ido a comprar a la tienda
- Productos accesorios: son los productos que los clientes/shoppers “compra por impulso”. Dicho de otra manera, productos que no pensaban comprar hasta verlos en la tienda, o ser sugeridos por el retailer, como sucede normalmente en el e-commerce.
5.-Planogramación
No es raro que lleguen a casa más productos de los previstos en la lista básica del shopper, derivado de ofertas, promociones y compra por impulso. El análisis detallado de esta información que premite Big data, hace posible optimizar el surtido de una tienda (física o virtual), así como:
- La ubicación de cada grupo de productos (categorías).
- Colocación de las distintas marcas dentro de una misma categoría.
- La forma de distribuir los productos centrales y accesorios dentro de la tienda.
El profundo análisis y conocimiento del volumen de ventas de cada tipo de producto y categoría, así como los beneficios de venta y margen que se derivan, define otra actividad clave hoy en el retail: el category management. Es por todo ello, por la profundidad del análisis necesario que el Big data será cada día más importante en retail, determinando cada decisión.
6.-Estudio de la fidelidad de los clientes
Ya es de todos conocido que es mucho más costoso conseguir nuevos clientes que mantener a los que ya lo son y hacerlos clientes de otros productos (cross-selling/up-selling). Es por esto que Big data permite conocer detalles importantes como: clientes más fieles a la marca y sus patrones de comportamiento, con el objetivo de crear segmentación en base a las preferencias de los clientes y a sus características demográficas para aplicarla con shoppers que correspondan con estos perfiles. De esta manera, se puede ofrecer ofertas y estrategias personalizadas que alienten la compra o detectar los puntos de “abandono” o pérdida de interés para diseñar estrategias de retención.
En resumen, está claro que el Big data y sus herramientas han llegado para quedarse y ayudar a las marcas y retailers a proporcionar una mejor experiencia de compra y uso a sus shoppers. Una experiencia totalmente satisfactoria que genere una relación ganar-ganar de largo plazo en el ecosistema del retail.
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