Retail Analytics. Cómo rentabilizar los datos que generan tus tiendas - HMY Group

Retail Analytics. Cómo rentabilizar los datos que generan tus tiendas

Hay tres motivos que explican el crecimiento exponencial del eCommerce en los últimos años. La conveniencia y los costes son los dos más evidentes. El tercero quizás no lo es tanto, pero es igual o más importante: los datos.

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Los datos dominan todas nuestras decisiones: qué productos exponemos, cuáles promocionamos o cuándo lo hacemos.

Para las marcas y distribuidores, las tiendas son una fuente de datos muy cualificados complementaria a sus plataformas digitales.

En este post te damos las claves para ponerlos al servicio de tu proceso de toma de decisiones.

La información es poder, sobre todo en el Retail

Hay tres motivos que explican el crecimiento exponencial del eCommerce en los últimos años. La conveniencia y los costes son los dos más evidentes. El tercero quizás no lo es tanto, pero es igual o más importante: los datos.

Los medios digitales nos facilitan información 100% fiable y en tiempo real de todo lo que sucede dentro y fuera de nuestra tienda. Ese conocimiento puede aprovecharse con agilidad a la hora de decidir absolutamente todo lo que tiene que ver con nuestro negocio e incluso adaptar los contenidos del punto de venta en tiempo real al usuario:

Qué productos repongo y de cuáles me desprendo.

Cuáles debo promocionar.

Adaptar esas promociones al tipo de usuario que pasa por delante de un soporte digital.

A qué tipo de consumidor le interesa cada uno.

Dónde están esos consumidores: digital y físicamente.

Qué campañas funcionan mejor con cada uno de mis buyer persona (tipos de consumidor).

Y, si hemos creado una arquitectura de datos adecuada, por qué sucede todo.

¿Puede el Retail emular esa capacidad de captación de datos?

Uno de los casos de análisis de datos del Retail más viralizados es aquel que protagonizó la cadena multimarca Target, en EEUU, donde se especulaba cómo Target, a través de un seguimiento de los productos comprados por mujeres en sus tiendas, era capaz de analizar sus tendencias de consumo y predecir cuándo estaban embarazadas, adelantándose con publicidad más efectiva y segmentada a sus siguientes adquisiciones.

A día de hoy sigue sin quedar claro si el artículo original que analizaba el caso era publicidad encubierta de agencias dedicadas a explotar datos, pero sí ilustra perfectamente el potencial que tienen los datos para el Retail en nuestro negocio.

Y lo mejor de todo es que cada día los costes de estos sistemas son más bajos.

Qué datos se pueden recabar en una tienda física

Para explicar de la forma más ordenada posible este mundo relativamente nuevo y complejo, en este artículo estableceremos dos categorías que nos ayuden a entender los tipos de datos que es posible recabar en una tienda.

La primera, según su procedencia.

Datos directos

Son aquellos que se obtienen de la interacción directa del consumidor con la tienda. Cuando toca una pantalla, se acerca a un mueble, juega a un juego, rellena un formulario, compra un artículo…

El principal uso que damos a esos datos es medir la efectividad del diseño, la experiencia y los productos que componen la tienda, respondiendo a preguntas como:

¿Funciona el recorrido que hemos establecido en nuestra tienda?

¿Hay zonas muertas o productos que no se consultan?

¿El consumidor está dispuesto a interactuar con nuestra marca más allá de la adquisición de los productos?

¿Qué perfil tiene el consumidor tipo que entra en las tiendas (género, edad, productos en los que está más interesado, etc.)?

¿Por qué no funciona la venta cruzada de determinados productos?

¿Qué hace que los clientes decidan no comprar finalmente un producto?

Datos indirectos

Son aquellos que conseguimos gracias a que el consumidor, dentro de nuestras tiendas, hace uso de su móvil y plataformas puente. Son datos pasivos que se recopilan sin necesidad de que el consumidor realice una interacción específica.

Nos ayudan principalmente a cuantificar y cualificar las afluencias en tienda: tipo de consumidores, horarios de afluencia de cada uno de ellos, tiempo medio de estancia en la misma…

Entendiendo eso, la siguiente categorización lógica es la tecnología utilizada para recabarlos.

Cómo rentabilizar los datos obtenidos

El primer paso es poner un objetivo concreto detrás de cada dato que queremos recabar. Hacer las preguntas correctas.

Sobre todo porque un único dato no nos suele servir de mucho. Es al cruzar los datos concretos cuando de verdad empezamos a extraer los Retail Consumer Insights. Los aprendizajes sobre nuestro consumidor.

Esto lo veremos recopilado en nuestros cuadros de mando, que automatizan dichos cruces. Pero vamos al grano con los principales beneficios que extraeremos del Retail Analytics.

Si quieres saber más acerca de contenidos y cartelería digital, en este post te contamos todos sus secretos.

Si quieres saber más acerca de contenidos y cartelería digital, en este post te contamos todos sus secretos.

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