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Situación actual del Big Data
Desde hace años, la posibilidad de medir infinidad de datos han dado un vuelco al marketing tradicional. Como siempre se ha dicho, la información es poder. Lo mismo está ocurriendo con el Big Data. La recopilación de todo tipo de datos relacionados con los usuarios tiene como objetivo entender el comportamiento de estos para crear planes y estrategias totalmente personalizadas. Brinda la posibilidad de crear microsegmentos en base a los diferentes perfiles de clientes. De esta manera se puede ofrecer servicios y experiencias personalizadas de forma masiva para cada tipo de microsegmento.
La problemática que encontramos hoy en día, es la dificultad con la que se encuentran las empresas para interpretar los datos. Muchas empresas no tienen capacidad ni conocimiento de cómo hacer esto. De la misma forma, no hay gente cualificada suficiente que pueda desempeñar estas funciones. La tecnología y personas capacitadas suelen ser un gasto que no todas las empresas pueden afrontar. Además, tampoco abundan profesionales capacitados.
Sus ventajas para los retailers son:
- Entender de forma más completa a cada uno de sus clientes
- Mejor penetración en los mercados
- Ser capaces de identificar posibles riesgos
- Ventaja competitiva
¿Qué datos recopila el Big Data?
Transacciones de venta
Por ejemplo se puede saber todos los productos que compra una persona. También saber a qué hora se compra qué. Qué otros productos compran las personas que compran cerveza, etc.
Programas de fidelización
El objetivo es recopilar la máxima información posible sobre cada cliente para conocer qué necesidades tienen y emprender acciones concretas. De esta forma el cliente se sentirá escuchado por la marca y su engagement aumentará.
Social Big Data
El análisis de la información generada en redes sociales permitirá conocer el comportamiento de los usuarios, adaptar la comunicación con estos, anticiparse a las tendencias obteniendo así ventaja competitiva.
Comportamiento de usuario en tienda física y online
Gracias a sensores o las wifis que ofrecen los establecimientos, los retailers pueden recopilar información sobre cómo interactúan los clientes en tienda.
Una tienda que registre y analice estos datos podrá saber a qué hora exactamente se ha vendido más, o qué artículos han tenido más éxito, etc y cruzar estos datos con datos externos como la metereología.
Existen tres tipos de datos que recolecta el Big Data.
- El primero de ellos son los datos EPOS. Se trata de los datos recopilados en tienda cuando un artículo es escaneado al pasar por caja. De esta forma se recopilan datos como:
-
- artículos vendidos
- precio de los artículos vendidos
- horas de las transacciones, etc.
- El segundo serían los datos de panel. Estos informarán de datos como la edad de los consumidores, nivel de ingresos y otros datos demográficos. Normalmente estos datos son suministrados por agencias de estadística como Nielsen.
- El tercero son los datos recopilados por el uso de tarjetas tanto de débito/crédito como las tarjetas de fidelidad. También se extraen datos de las búsquedas que los usuarios hacen en las redes sociales de las marcas. Por ejemplo si se detecta un gran interés por un cierto tipo de dieta o producto, los supermercados que utilicen el big data aumentarán el stock de los productos estrella de esas búsquedas.
Ventajas de analizar Big Data
- Determinar patrones de comportamiento, preferencias de los diferentes microsegmentos, etc.
- Brindar acciones personalizadas, ya que conocemos los gustos de cada uno de nuestros clientes. Por ejemplo podremos ofrecer atención personalizada, contenido adaptado, acciones específicas en base a su ubicación, etc.
- Mejorar constantemente. Gracias a analizar los datos en tiempo real se puede reaccionar rápidamente y ofrecer lo que los clientes demandan.
- Optimizar los Buyer Personas. Con toda la información recopilada tendremos una imagen clara de quiénes y cómo son estos Buyer Personas.
- Optimizar la inversión en Marketing.
Estrategias del Big Data en retail
Planograma de productos en tienda
Organizar los productos de forma estratégica permitirá aumentar el recorrido de los clientes y por lo tanto el tiempo en tienda. Esto aumentará la tasa de conversión y por lo tanto incrementará los ingresos.
Con los datos obtenidos del Big Data, el retailer sabrá qué departamentos atraen a más clientes. Así ubicará de forma estratégica otros departamentos.
Optimización del stock
Los artículos de una tienda se han de clasificar en base a:
- al beneficio que generan
- su volumen de ventas
Existen dos grandes grupos de artículos:
- Productos centrales: son los productos que los clientes han ido a comprar a la tienda
- Productos accesorios: son los productos que los clientes han comprado por impulso, es decir, no pensaban comprarlos antes de verlos.
Con la información extraída del Big Data, se podrá colocar de la forma más adecuada los productos de forma a maximizar sus ventas.
Previsión de ventas y gestión de inventario
Dependiendo de los datos obtenidos, se podrá tener una estimación de qué productos tienen mayor aceptación. De ahí se podrá mantener un equilibrio del stock evitando tener demasiado stock y evitar la rotura del mismo.
Estudio de la fidelidad de los clientes
Hoy en día, es mucho más costoso conseguir nuevos clientes que mantener a los que ya lo son. Por ello habrá que averiguar:
- a los clientes más fieles a la marca
- patrones de comportamiento
- crear microsegmentos en base a las preferencias de los clientes y a sus características demográficas
Todo ello para ofrecer ofertas y estrategias personalizadas y para detectar el posible abandono o pérdida de interés por parte de los clientes. Es así cómo se podrán diseñar estrategias de retención de clientes.
Estudio del pricing
Gracias a algoritmos predictivos y a los umbrales que nuestros clientes están dispuestos a pagar, podemos adaptar la estrategia de precios. Hasta ahora, el precio de los artículos se determinaba en base a los costes de estos así como gracias al precio de productos similares de la competencia. También podremos saber el mejor momento y canal para ofrecer descuentos personalizados en base al perfil de cada cliente. De la misma forma, podremos saber cuando hay picos en los que la demanda supera la oferta por lo que se podrá aumentar el precio de venta.
Optimización del Marketing Mix
Producto: gracias a conocer las preferencias de nuestros clientes, se podrán crear productos personalizados que se adapten a sus necesidades en vez de ceñirnos al catálogo estándar de productos.
Distribución: podremos mostrar de forma destaca los productos que más puedan gustar a cada cliente. Todo gracias a la información recopilada de usuarios con el mismo patrón de comportamiento y gustos.
Precio: conociendo las preferencias de cada cliente podremos mostrar los productos que más se adapten al gasto medio que suele realizar. También se podrá aumentar el precio si determinamos que el usuario muestra un gran interés por un producto concreto o en base a factores externos como fechas señaladas, la metereología, etc.
Promoción: podremos ofertar las promociones que mejor se adapten a cada cliente en cada momento.
Casos de éxito: el imperio Inditex
Zara abrió su primera tienda en 1975. Cuatro años después, la marca ya contaba con seis tiendas en Galicia. En aquella época los dependientes llamaban a la fábrica para informar de las ventas y de las preferencias de los clientes. Ya entonces, las tiendas recibían dos entregas de nuevo género a la semana para poder ofrecer lo que su clientela demandaba. Esta comunicación fluida entre tiendas, diseñadores y fábrica ha permitido que 40 años después, Zara se haya convertido en el mayor imperio retail de moda.
Con el paso de los años y el avance de la tecnología, el método de comunicación y recopilación de datos ha evolucionado. En los 70 se hacía mediante el teléfono, en los 90 mediante el fax y hoy en día gracias al Big Data.
Hoy en día, el grupo Inditex cuenta con más de 7000 tiendas repartidas por todo el mundo. Su metodología de trabajo es la de no fabricar más de 12000 unidades de una misma prenda para todo el mundo. De esta forma tan solo cuatro unidades llegan a cada tienda y si se agotan, no se reponen. No obstante, se fabrican más prendas similares de la misma colección. Zara tarda entre dos y tres semanas desde que se bocetea las colecciones hasta que llegan a los escaparates de sus tiendas. Es lo que se conoce como fast-fashion.
El Big Data permite conocer incluso qué tallas y qué colores se venden más en una ubicación específica. También permite reducir los costes tanto en tiempo como en personal para realizar inventarios gracias a la reciente tecnología RFID implementada. Esta tecnología de radiofrecuencia informa de qué prendas necesitan ser repuestas y dónde encuentran. De esta forma, se mejora la experiencia de usuario, ya que se tiene control total sobre el stock en tienda y el tiempo de espera es mínimo.
Al contrario que su competencia, Zara desarrolla todos sus procesos y tecnología y no externaliza estos servicios al contrario que su competencia. A corto plazo, es más cuantioso, pero el control que tienen es total.
Como vemos el Big Data ofrece una infinidad de posibilidades para maximizar las ventas aplicando ofertas personalizadas para cada cliente. Como ves, hay muchas tácticas y estrategias de marketing retail para aumentar las ventas en tu tienda. Todo es cuestión de implementarlas y ver los resultados. Y si quieres seguir impulsando las ventas, echa un vistazo al resto de artículos que te ofrecemos en nuestro blog.
