Las ventajas de data analytics y behavioral retail

Por Diego Vallarino y Jorge Bueno* Hace quince años, la única forma que existía para medir la relevancia de un negocio online era mediante unos pequeños contadores de visitas que se mostraban en las cabeceras de las páginas web. Representaban de forma básica la popularidad de cualquier portal. Sin embargo, en 2005 Google cambió el rumbo y creó Google Analytics. Cualquier persona que trabaje en el sector del e-commerce o negocio digital utiliza esta herramienta para medir el comportamiento de sus visitantes al acceder a su página web. Su lanzamiento supuso un cambio de paradigma ya que abrió un nuevo campo de data analytics incluyendo la medición del tiempo dedicado en cada página, el flujo de navegación o las vías de adquisición de los visitantes. Hoy, gracias a este tipo de software los negocios online pueden sofisticar y optimizar todo lo relacionado con su negocio. Hasta hace muy poco, al fijar la vista en el negocio tradicional nos volvíamos a encontrar aquellos contadores en la entrada del supermercado. Las tiendas se convertían en cajas negras en las que el director sólo podía medir el número de visitas y ventas al final del día, sin poder entender todo el proceso de compra. Por suerte, algunas cadenas de distribución ya han entendido la importancia de estas métricas para aplicar técnicas similares al negocio online en sus tiendas físicas. Gracias a las herramientas de in-store intelligence, es posible medir la trayectoria completa de cada cliente de manera anónima y pasiva y comprender su experiencia durante la visita a la tienda sin necesidad de cámaras o apps. Con la medición de cientos de miles de rutas dentro de la tienda, es posible generar modelos estadísticos precisos usando el análisis de grandes volúmenes de datos e inteligencia artificial. Hoy en día, algunos mayoristas modelan los planos de sus tiendas teniendo en cuenta toda esta información: localización geográfica, duración de la estancia, misiones de compra de sus clientes (compras de conveniencia, urgentes, de reposición, etc.). Además, es posible calcular la tasa de retorno de los espacios promocionales teniendo en cuenta la cantidad de personas que paran delante de las promociones y comparándolos con las ventas de los que deciden llevarse el producto a casa. Con esta información es posible ayudar a los fabricantes y mejorar sus inversiones en marketing y nuevos productos. Al igual que en cualquier página web, es posible analizar las rutas más comunes dentro de la tienda y entender los rincones que más atraen a los clientes. Midiendo estas variables constantemente es posible predecir variables clave en cualquier tienda como la falta de stock en el lineal o las personas necesarias en la línea de cajas para hacer que la espera de los clientes sea lo más breve posible. El uso de estas tecnologías en las tiendas físicas ya no se considera innovación. Ha pasado rápidamente a convertirse en una necesidad ya que es la única manera de mantener la posición en un sector tan agresivo y competitivo como es el retail. En este marco cabe preguntarse, ¿en qué estadio se encuentran las cadenas de retail en México? ¿en América Latina le están sacando valor a la utilización del Data Analytics a la gestión de clientes? *Shoppermotion CEO, PhD Robotics, MIT Innovator Under 35   Contacto: Correo: [email protected] Twitter: @diego_vallarino LinkedIn: diegovallarinonavarro Las opiniones expresadas son sólo responsabilidad de sus autores y son completamente independientes de la postura y la línea editorial de Forbes México.