Datos para saber cómo es tu cliente y aumentar las ventas

El big data es el principal aliado de las empresas. Esta tecnología les ayuda a analizar de manera profunda al consumidor y ofertar productos personalizados para aumentar sus ventas.

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El big data es un aliado consolidado para los departamentos de ventas desde hace años, aunque el tamaño que han alcanzado actualmente los volúmenes de datos plantea un desafío al analizar y visualizar la información para tomar mejores decisiones


En 2004, el mundo del comercio minorista se estremecía al conocer el poder del big data con una anécdota que aún hoy se repite como un hito: en vísperas del huracán Frances, el gigante estadounidense Walmart cruzó información meteorológica con datos de compras y descubrió que los consumidores iban a arrasar con todas las cervezas y las Pop-tarts de fresa de Kellogg’s.  Así que se adelantó, colocó estos productos junto a las cajas y su análisis predictivo funcionó. Estas tartaletas prehorneadas multiplicaron por siete sus ventas durante el huracán.

Este es tan solo un ejemplo del potencial sobre las ventas del big data, un concepto ya conocido y ampliamente documentado, que quince años después ha potenciado sus posibilidades en ventas y marketing asociado a tecnologías como el machine learning, el IoT (Internet of Things) o la Inteligencia Artificial. Con la dificultad añadida que representa para las empresas tener que extraer y procesar una cantidad ingente de datos, limpiarlos y poder después buscar patrones de conducta.

Cuando esta tarea excede las capacidades y herramientas que hay al alcance, se puede recurrir a soluciones como Talend, una plataforma de integración de datos de código abierto creada para la nube. El proceso de limpieza precede a la aplicación de los algoritmos de aprendizaje y “lo que pretende es reducir al máximo el ruido dentro de los datos, es decir, eliminar los menos confiables, erróneos, incompletos, y quitar duplicidades y valores atípicos”, explica José Carlos Soto, director del máster en Big Data y Business Analytics de la Universidad Complutense de Madrid.

Un informe de la empresa DataMeer señalaba en 2016 que el análisis del consumidor dominaba el uso del Big Data con un 48% de prevalencia sobre otras aplicaciones en el área de ventas como analítica operacional (21%), fraude y complicidad (12%), innovación de servicio y nuevo producto (10%) y optimización de data warehouse empresarial (10%). El cliente siempre manda, pero cuando los hábitos de consumo cambian a esta velocidad es necesario ir dos pasos por delante.

En 2017, el presidente y CEO de Walmart reconocía ante los inversores que el grupo ha perdido el ritmo desde la época de las Pop-tarts: “Del 1 al 10 en nuestro uso de los datos, diría que estamos alrededor del 2”. Y agregaba que se recurría al big data “para mejorar el stock y la reposición” pero no “para personalizar” la estrategia comercial, su principal necesidad. ¿Qué estrategias se están aplicando para anticiparse a la conducta del consumidor e incrementar las ventas?

 

Zara lo controla todo

La joya de la corona del grupo textil Inditex es también un gigante tecnológico que se adelanta a las tendencias y controla sus existencias. Cada prenda tiene un GPS que los dependientes monitorizan desde su iPod Touch sin tener que ir al almacén gracias al chip de identificación por radiofrecuencia (RFDI). Además de que un algoritmo determina qué tallas se venden más en cada tienda, el personal puede captar preferencias de los clientes en su PDA. Estos datos viajan hasta el centro de datos de Arteixo (A Coruña), junto a la información recopilada en encuestas y redes sociales.

Una distribución muy pensada

El consumidor sigue encontrando su producto favorito -los datos lo corroborarán- en el lineal más accesible de la tienda. Los supermercados, al menos el 79% de las cadenas consultadas en un informe publicado en 2017 por la investigadora International Data Corp y la empresa Precima, cambiaron el surtido y la distribución espacial en sus tiendas tras conocer los hábitos de compra. Carrefour lanzó en Francia un proyecto piloto que coloca una red de cámaras que informa cuando hay que reponer algo.

La huella digital

El rastro que dejan las elecciones y la navegación de un usuario cuando decide qué ver en Netflix da forma a ese catálogo a su medida que el servicio de streaming ha preparado para él. Ese mismo internauta también se sorprenderá cuando al comprar un libro en Amazon aparezcan sugerencias de novela negra, ese placer culpable que hasta el momento creía que solo compartía con su libro electrónico.

Reconocimiento facial

Esta tecnología biométrica también puede disponer de una ingente cantidad de datos . El gigante británico Tesco planteó en 2013 instalar cámaras en la entrada de cada supermercado y frente a las cajas de las gasolineras para ofrecer publicidad segmentada. A finales de 2018, anunció que ubicaría cámaras solo con el fin de evitar que los menores compren alcohol, pero no aspira a poner en marcha ninguna estrategia comercial.

Otra aplicación de esta tecnología se da en la industria de los seguros. Un ejemplo es el software de lectura facial de la empresa Lapetus, que con una fotografía actual y la de su licencia de conducir puede determinar si un asegurado fuma, así como calcular su masa corporal y el ritmo de envejecimiento biológico para estimar la póliza más adecuada a las condiciones del cliente.

Involucrar a los empleados con visualizaciones

Dar a conocer las métricas del negocio es otra opción para comprometer al equipo y hacer crecer las ventas desde dentro. La start-up española Zeus desarrolló un software para que las compañías viesen su actividad en tiempo real en grandes pantallas de paredcon lo que consideran que dieron un paso cualitativo del big data al “Smart Visual Data”.

Pero estos tableros pueden adaptarse a todo tipo de dispositivo para que tanto responsables de tiendas como trabajadores sean conscientes de un vistazo de la situación del negocio, sin grandes bases de datos ni pdf.

Dibujar un retrato robot del cliente lo más ajustado posible es una prioridad en ventas y, para ello, es imprescindible recurrir a los datos. El reto es llegar a una gestión del consumidor omnicanal para que independientemente del medio que utilice, sienta que ha recibido un trato unificado. Si compra un producto online, lo recoge en una tienda física, necesita cambiar la talla y puede identificar el punto de venta más cercano donde encontrarla, todo ello en un proceso sin trabas, la empresa habrá logrado ofrecer una experiencia completa y habrá conseguido un cliente satisfecho.

 

Por Ana Gómez

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