La importancia del ‘big data analytics’ para el ‘retail’
“Los datos pueden ayudar a iluminar las conexiones y las tendencias enterradas bajo el dato. Estos hallazgos consiguen que las predicciones sean más detalladas, más precisas y eficientes”. De esta forma, sencilla pero reveladora, la consultora Deloitte resume dentro de su último informe Tech Trends 2018 cuál es la importancia del big data analytics en el sector del retail.
En otras palabras, la analítica es una herramienta que consigue simplificar los datos, hacerlos accesibles al usuario, relacionar e interpretar los patrones y dotarlos de un significado útil. ¿Cuál es nuestra audiencia? ¿Cómo reaccionan nuestros clientes con los productos expuestos en la superficie retail? ¿Dónde esperan? ¿Cuánto tiempo permanecen ante el escaparate?, ¿y frente a una campaña de digital signage? ¿Han interactuado con un producto?, ¿con qué frecuencia?
Para conseguir este registro, es preciso convertir los movimientos en datos cuantificables. Esto es posible instalando, por ejemplo, sensores en webcams que revelan el número de personas que pasan delante de ellos, monitorizando el recorrido de la señal (wi-fi o bluetooth). También es útil la identificación de los objetos (código de barras o sistema RFID), entre otros sistemas.
Así, la analítica identifica los cambios en las tendencias de consumo de los usuarios y favorece un control acertado sobre la toma de decisiones en múltiples áreas:
Observando el volumen de clientes, el tráfico o el tiempo medio de la visita de los clientes (Traffic analytics) y monitorizando su flujo, posición o direcciones dentro de la tienda (mediante tecnologías como Wi-Fi analytics o Vídeo analytics) es posible optimizar los recursos humanos de la empresa y evaluar la eficiencia del marketing visual de la tienda.
Estableciendo zonas de calor dentro de un área determinada en la tienda, conociendo las direcciones que los clientes escogen y observando la ruta dentro del edificio (Zone analytics, Flow analytics y Path analytics) se mejora la rentabilidad del espacio comercial, se optimiza el gasto de marketing y la distribución de los productos en estas zonas.
Conociendo a la audiencia —de forma completamente anónima y sin almacenar ningún dato personal—, descubriendo el género y el rango de edad (Audience analytics) es posible llegar a nuestro público objetivo y segmentar nuestras campañas.
Monitorizando la tecnología beacon (Proximity analytics) se profundiza en las estrategias de marketing de proximidad, permitiendo localizar al cliente, analizar su comportamiento dentro de la tienda y enviarle ofertas optimizadas.
Midiendo el rendimiento de las pantallas digitales (Digital signage campaign analytics), de los escaparate o maniquíes (Store window analytics) se identifica de forma inmediata qué contenido es relevante para el cliente.
Cuantificando el engagement de una categoría de productos (Engagement analytics) y observando la interacción física con un producto (Interaction analytics) se logra conectar con el cliente y despertar su atención.
