Análisis de datos: 5 claves para aprovechar su potencial en el sector retail
Aunque la recopilación de datos en el sector retail no es nada nuevo, el análisis detallado de datos mediante soluciones innovadoras basadas en Big Data y Machine Learning permite ahora ir mucho más allá. No solo en cuanto a la anticipación de los deseos y comportamientos de los consumidores, sino también en cuanto a la eficiencia de las funciones de apoyo. En 2021, más que nunca, el comercio minorista y de retail analizará los datos para mejorar su rendimiento.
La expansión masiva de los datos y el sector retail: una nueva era
En los departamentos de marketing del comercio minorista, el estudio de los recibos de venta ha proporcionado durante muchos años cierta información sobre las prácticas de compra de los individuos y, en particular, sobre las compras que suelen estar correlacionadas.
En términos prácticos, el sector retail sabe que un consumidor que compra un producto suele, al mismo tiempo, comprar otro. Este primer nivel de análisis, lejos de ser nuevo, ha permitido establecer conexiones que ayudan a las ventas, pero con el crecimiento masivo de los datos, el comercio minorista ha entrado en una nueva era, que ofrece más oportunidades para toda la cadena de valor.
Hoy en día, gracias a las tarjetas de fidelización y al auge del comercio electrónico, un fenómeno claramente amplificado por la pandemia, es posible «encadenar» con mayor precisión los hábitos de consumo. En otras palabras, las empresas pueden observar, y por tanto anticipar, lo que los clientes compran a lo largo del tiempo y la trayectoria de compra que siguen.
Ininterrumpido, abundante y en constante crecimiento, el flujo de datos recogido por las marcas, los minoristas y los comerciantes de Internet es demasiado grande y rápido para ser interpretado en una escala de tiempo utilizable sólo por la inteligencia humana. Por ello, la combinación con Big Data e Inteligencia Artificial parece ser a día de hoy la clave para reforzar la capacidad de los equipos y la competitividad de los actores del sector retail.
Los datos enriquecen la cadena de valor y generan nuevos retos
Además de la personalización de los productos, la mejora de la experiencia del cliente y la sofisticación de las acciones de marketing, los datos benefician a todas las áreas del comercio minorista y a la gestión del rendimiento. La interfuncionalidad que exige el funcionamiento omnicanal ha llevado a este sector a descompartimentar sus estructuras y sistemas de información.
Para el control de gestión, se trata de una transformación de gran alcance que repercute en muchos aspectos: la evolución de los procesos e indicadores de seguimiento y previsión, el modelado de datos y las reglas de negocio, las soluciones de apoyo, la gestión de los recursos humanos, etc. Es evidente que el control de la gestión de la distribución debe aprovechar el Big Data y modernizar sus diferentes herramientas (logística, almacenamiento, por ejemplo) para facilitar la gestión de los flujos.
Los datos también permiten al sector retail responder con mayor eficacia a los nuevos requisitos normativos, como la reducción de su impacto medioambiental mediante la optimización de las cadenas de suministro. En definitiva, esta nueva era pone de manifiesto dos grandes retos para los actores de la distribución:
- El primero se refiere a los clientes: la recopilación y el uso de datos personales deben estar sujetos al consentimiento informado y al estricto cumplimiento del GDPR.
- El segundo se refiere a todos los departamentos (RRHH, logística, finanzas, marketing, etc.) que ahora tendrán que aprender a trabajar juntos con los datos de forma ágil. Un programa amplio debería permitir a los actores más reactivos empezar con buen pie.
Aprovechar el análisis predictivo y prescriptivo para avanzar
La analítica predictiva es el resultado práctico del Big Data y la inteligencia empresarial y no debe confundirse con el análisis estadístico. Este primer nivel de explotación de datos implica aprender del pasado para predecir el futuro y optimizar las acciones a planificar.
Por ejemplo, en este caso, puede proporcionar información global sobre el consumo de un artículo, teniendo en cuenta la estacionalidad. Esto permite estimar las ventas de los productos e implementar la cadena de suministro adecuada para tener la cantidad correcta en las estanterías y en stock en el momento adecuado.
Actualmente, en fase de prueba, las nuevas soluciones basadas en algoritmos de aprendizaje automático han demostrado ser exitosas, dando mejores resultados que los enfoques tradicionales que utilizan modelos de series temporales.
Estrategias de marketing personalizadas
Para seguir siendo competitivos, los minoristas tienen todo el interés en desarrollar sus herramientas y, como mínimo, aprovechar el análisis predictivo para mejorar la fiabilidad y la eficacia global de sus flujos logísticos.
Con un valor añadido aún mayor, la analítica prescriptiva permite replantear en profundidad la estrategia de ventas diseñando experiencias de compra a medida. Esto es algo que los consumidores esperan cada vez más, ya que exigen la personalización, tanto de los productos que compran como de las estrategias de marketing con las que se dirigen a ellos. En el mundo de la moda de lujo, las innovadoras herramientas y tecnologías de marketing utilizadas por Hermes y Tiffany (entre otros) están aportando una mayor personalización y fidelización en este sector.
Mientras que en el pasado era necesario hacer concesiones entre la expansión masiva y la focalización, los nuevos enfoques permiten ahora aplicar un marketing que es a la vez escalable y personalizado. Así, mientras que anteriormente la industria construía estrategias de marketing distintas para una veintena de segmentos diferentes, ahora los datos permiten situar a los clientes en miles de microsegmentos, cada uno de los cuales puede ser objeto de campañas de marketing muy específicas (promociones, newsletters, invitaciones, por ejemplo).
La experiencia personalizada no consiste únicamente en ofrecer los productos adecuados, sino en hacerlo en el momento oportuno para evitar que la publicidad se perciba como intrusiva. Esto permite optimizar tanto la tasa de conversión a corto plazo como la tasa de satisfacción, y con ambas se aumenta la fidelidad.
Esta estrategia podría llevarse a cabo en el momento en el que el cliente está en la tienda, en particular cuando visita un departamento determinado, cuando se puede impulsar una oferta personalizada y muy específica. En 2021, la geolocalización de los clientes en la tienda podría convertirse en una nueva herramienta de personalización que permitiría conocer mejor los hábitos de consumo y personalizar más eficazmente las ofertas.
Detectar oportunidades y anticipar tendencias
La capacidad de detectar oportunidades, anticipar tendencias y futuros best-sellers, modelar recorridos de clientes cada vez más complejos y optimizar las ventas a través de la toma de decisiones automatizada, pone fuera de duda que la analítica predictiva y prescriptiva añade un valor innegable a las estrategias de los minoristas y las marcas. Aunque se pueden extraer varias lecciones de los datos, está claro que quedan muchos aspectos y usos por explorar con más profundidad.
No obstante, sigue siendo imperativo que estas tecnologías, que refuerzan las capacidades humanas, estén firmemente arraigadas en prácticas cada vez más responsables y transparentes, para que los minoristas y las marcas se ganen la confianza y formen relaciones duraderas con los consumidores. Al fin y al cabo, ¿no es ese el objetivo de los datos?
Adicionalmente ha desarrollado competencias multidisciplinares mediante la participación periódica en proyectos de Financial Advisory Services, principalmente due diligences financieras en diversos sectores.
Desde 2012 es socio de Mazars España.
