¿Qué muestra su tienda? Compréndalo con analíticas de Retail

Hay varios factores que hacen que se pierda tráfico de personas y ventas en las tiendas, como la competencia que supone el comercio electrónico, la falta de mercancía o un mal servicio al cliente. Se invierte mucho en vigilancia para la prevención de pérdidas en un esfuerzo por proteger las tiendas y activos. Aunque esto puede reducir drásticamente las pérdidas derivadas de los robos, se convierte en un punto discutible si las tiendas están vacías. El secreto del éxito de una tienda está en que esta sea una buena experiencia para el cliente. Esto proporciona una razón convincente para que los clientes entren en el establecimiento.

Comprar por Internet suele ser más cómodo para los compradores. Los clientes pueden navegar a su antojo y recibir los productos directamente en la puerta de su casa. Al ir a la tienda, el cliente está sacrificando la comodidad de las compras en línea, pero esto puede suponer también una oportunidad. Por supuesto, las compras en línea tienen aspectos negativos que podrían hacer preferible una visita a la tienda. Visitar las tiendas físicas permite a los clientes tocar, sentir y probar los productos antes de comprarlos. Incluso con tiempos de entrega reducidos, el comercio online tiene dificultades para igualar esto. Sin embargo, a veces visitar una tienda puede ser una carga, especialmente cuando hay largos tiempos de espera en las cajas y un mal servicio al cliente.

El cliente necesita una razón para visitar una tienda en lugar de comprar por Internet. Y esa razón es la experiencia en la tienda. La mayor parte de la relación con el cliente viene determinada por lo que éste experimenta dentro de las paredes de la tienda, que es algo que a menudo está bajo su control.

Por lo tanto, debe encontrar formas de adaptarse a las preferencias de los clientes. Esto se reduce a dos cosas: un servicio rápido y una experiencia personalizada en la tienda. Esencialmente, las condiciones ideales para ello combinan la comodidad y la facilidad de las compras online al tiempo que mantienen los beneficios de una experiencia en persona.

La personalización es clave para impulsar las conversiones de ventas. Según un reciente estudio de BCG (Boston Consulting Group), un viaje personalizado a la tienda aumenta el número de artículos comprados (en un 110%), el valor de un pedido medio y el nivel de satisfacción de los clientes. Para hacerlo bien, hay que recopilar diferentes datos de los clientes mientras están en la tienda y aplicar cualquier idea para informar sobre futuros cambios. Esto también continúa después de que el cliente abandone la tienda y puede utilizarse de forma inteligente en los materiales de comunicación.

La inteligencia minorista de las soluciones integradas puede permitir tomar mejores decisiones en materia de compras, marketing, merchandising y operaciones. Y también consigue mejorar la experiencia del cliente, optimizar la productividad del personal e impulsar sus campañas en la tienda.

Para ofrecer el mejor servicio posible, es necesario empezar a 'escuchar' a su tienda porque es mucho lo que puede decirle. Al abordar algunas de las siguientes preguntas, obtendrá información sobre cómo optimizar mejor su tienda:

• ¿Cuántas personas entran en la tienda?
• Una vez que están en la tienda, ¿a dónde van?
• ¿Cómo puedo gestionar de forma proactiva la longitud de las colas y los tiempos de respuesta?
• ¿Cuál es mi tasa de conversión de clientes en la tienda?
• ¿Dónde merodea la gente?
• ¿Dónde y cuándo necesitamos personal?
• ¿Cómo puedo detectar eventos específicos (como la espera de un cliente en la zona de Click and Collect) cuando hay poco personal?
• ¿Hay estanterías vacías que necesitan ser reabastecidas?
• ¿Qué entregas llegan y quién las realiza?

Las respuestas a estas preguntas pueden ayudarle a eliminar ineficiencias y a adaptar su tienda a cada persona que la visita.

Para ver cómo funciona la inteligencia comercial, es necesario echar un vistazo al recorrido típico de un cliente mientras compra en una tienda:

Nuestra clienta ficticia, Julia, es una mujer de 38 años. Entra en una tienda, relativamente concurrida, en busca de zapatos para completar su atuendo para una boda a la que asistirá una semana después. De camino a la sección de zapatos, Julia ve unos expositores con camisetas a la venta. Al ver este anuncio, recuerda que necesitaba comprar camisetas, así que decide comprar algunas. Julia se dirige entonces a la sección de calzado y es recibida por un empleado. Inmediatamente, ve un anuncio de fondo que muestra un par de tacones de alta gama, lo que le recuerda los zapatos que su amiga compró para la boda. Se acerca a una empleada cercana y le pregunta si puede conseguir los tacones de su talla. Mientras espera, disfruta de la música de fondo.

Las soluciones inteligentes pueden ayudarle a influir con precisión en las decisiones de compra.

El anuncio hizo exactamente lo que se supone que debe hacer el marketing: captar la atención del público al que va dirigido, en este caso, Julia.

Aunque la tienda no sabía que su amiga era la propietaria de los zapatos, sí sabía que es más probable que una mujer compre un par de tacones que un hombre. La analítica demográfica pudo estimar la edad general de Julia y que es mujer. Como resultado, cambió la visualización de la señalización digital de un anuncio de zapatos de vestir para hombres a un anuncio mostrado específicamente para una mujer de la edad de Julia. En última instancia, esto influyó en su compra.

Los mapas de calor proporcionan datos que indican los puntos calientes de tráfico dentro de la tienda. Esto permitió al minorista colocar artículos en extremos específicos que acabaron llamando la atención de Julia. Con empleados cercanos en la zona, la sala de ventas contaba con el personal adecuado para atender al número de clientes que había en la tienda en ese momento, lo que permitió a Julia recibir asistencia inmediata de uno de los empleados. La música que sonaba en toda la tienda se seleccionó para que coincidiera con la marca de la tienda, lo que repercute en la experiencia del cliente y, en última instancia, en las ventas.

Hacia el final del recorrido de Julia por la tienda, se dirige a la zona de cajas. Suspira al ver que en la fila abierta ya hay cuatro clientes, pero entonces un anuncio sonoro le sugiere que pase por la zona de autoservicio. Julia completa su compra y sale de la tienda con sus zapatos en la mano y una sonrisa en la cara.

La analítica puede ayudar al personal de tienda, para que pueda procesar los artículos más rápidamente. La misma tecnología que influyó en la compra de Julia también sirve para optimizar otras áreas de la tienda y, en última instancia, mejorar la experiencia de los clientes. Julia quedó satisfecha con su experiencia y, como resultado, es probable que vuelva a visitar la tienda.

No sólo influyó en la decisión de compra de Julia, sino que la tecnología empleada contribuyó a que la visita de Julia fuera rápida y sin esfuerzo.

Veamos con más detalle la tecnología que ha permitido el éxito de la experiencia de Julia en la tienda:

• Recuento de personas: cuenta en tiempo real el número de personas que pasan por debajo de la cámara y en qué dirección. Con estos datos puede utilizarlos para tomar decisiones, como la dotación de personal en las horas punta. Además, esto le ayuda a cumplir con las restricciones en torno al distanciamiento social, según sea necesario.
• Monitorización de colas: permite hacer un seguimiento del número de personas que se encuentran en una zona predefinida (por ejemplo, una cola) y del nivel de actividad dentro de esa zona. También se puede utilizar para lanzar alertas en tiempo real al personal o a los interlocutores si la cola es demasiado larga. Averigüe el tiempo medio de espera y los índices de rotación, lo que le permitirá hacer modificaciones rápidamente.
• Identificación demográfica: proporciona información estadística sobre el género y los grupos de edad de los visitantes. También puede utilizarse para activar mensajes de señalización digital en función de la edad y el sexo.

• Soluciones de audio en red: proporcionan música de fondo en la tienda y permiten realizar anuncios en directo y programados, con o sin activación.
• Mapas de calor: permiten identificar rápidamente los puntos calientes, las zonas muertas y los cuellos de botella para visualizar los patrones de tráfico a lo largo del tiempo y en tiempo real.
• Señalización digital: permite dirigir mensajes de marketing a los visitantes en función de la edad y el sexo cuando se integra.

Esta solución integrada mejora la experiencia de los clientes en la tienda. Las estadísticas fundamentales que tienen la mayoría de las tiendas pueden proporcionar información sobre las ventas y transacciones actuales, sin embargo, no proporcionan una visión de las eficiencias e ineficiencias.

A continuación, se muestra un ejemplo de estadísticas reales en acción, que se han utilizado para beneficiar las operaciones de la tienda. Las estadísticas comparan dos tiendas en una ubicación geográfica similar con una demografía de clientes similar. Naturalmente, las ventas son un factor determinante del rendimiento de la tienda, pero eso puede ser un problema cuando no se recopila información adicional sobre los clientes.

Si se comparan simplemente las cifras de ventas, la tienda A es claramente la más destacada, ya que obtuvo casi un 30% más de ventas que la tienda B en el transcurso de la última semana. La tienda A realizó más transacciones y un valor medio de compra más alto, así como un número ligeramente inferior de artículos por transacción. Si se observan estos cuatro KPI (indicadores clave de rendimiento), la tienda A es la que obtiene mejores resultados. Cuando se analizan los datos proporcionados por el análisis de vídeo de las dos tiendas, la tienda A tuvo tres veces más tráfico que la tienda B, que tuvo 15.953 visitantes frente a 5.276.

Nos dicen que la tasa de conversión, el número de visitantes que entraron en la tienda e hicieron una compra, es significativamente menor en la tienda A que en la tienda B. La tienda B hizo un trabajo mucho mejor al convertir a sus visitantes en clientes de pago.

Como directivos, podemos intentar averiguar qué es lo que hacen bien los empleados o gerentes de la tienda B y aplicar estas mismas estrategias a la tienda A para aumentar las ventas y aprovechar las oportunidades para optimizar la experiencia del cliente para cada visitante. Al analizar otras métricas, también descubrimos que los visitantes de la tienda B permanecen en la tienda más tiempo que los de la tienda A, a la vez que hacen colas más cortas, lo que plantea otras cuestiones que hay que analizar, cómo: ¿Qué está ocurriendo en cada una de estas tiendas y cuál es el mejor modelo que se puede aplicar a la organización para impulsar los resultados? La duración media de las colas marca una diferencia sustancial en lo que respecta a la experiencia del cliente.

Visitar una tienda puede resultar abrumador y estresante, sobre todo si los artículos están agotados, tiene una mala atención al cliente y largas colas de espera. Para evitarlo, hay que tener siempre presentes las necesidades y preferencias de los clientes, en parte facilitándoles la búsqueda de los artículos que necesitan, mejorando la experiencia en la tienda con un personal amable y bien informado y reduciendo los tiempos de espera en el servicio de atención al cliente.

De lo contrario, puede seguir viendo cómo los clientes se marchan a las tiendas de la competencia o, lo que es peor, se pasan al 100% de las compras por Internet.