Cómo respondió la visualización de datos a una de las preguntas más irritantes del comercio minorista

A veces es relativamente fácil saber lo que hacen sus clientes. En el comercio electrónico, los avances en el seguimiento y la analítica han permitido a los minoristas entender lo que hacen los clientes individuales antes hacen una compra y recopilan y analizan cientos y miles de puntos de datos para identificar las tendencias.

Tiendas físicas no tienen la misma ventaja.

«Todos los minoristas utilizan los datos de los escáneres para rastrear lo que ocurrió en el momento de venta», afirma Sam Hui, profesor asociado de marketing en la Escuela de Negocios Stern de la Universidad de Nueva York. «Pero no tienen ni idea de lo que ocurre realmente en un punto de compra decisión.”

Esto está cambiando con la aparición de la analítica de ubicación. Tomemos como ejemplo a Alex y Ani, que diseñan y venden joyas, y a Belk, una cadena de grandes almacenes. Ambos han firmado con Prism Skylabs, una empresa de software, para mapear el comportamiento de los clientes en la tienda.

Al utilizar las cámaras de seguridad existentes en la tienda o instalar otras nuevas, Prism (sin relación con el programa de la NSA) puede rastrear el movimiento de los clientes de una tienda e identificar patrones». No estamos analizando realmente a ninguna persona, sino lo que hace un grupo de personas durante un período de tiempo», afirma Cliff Crosbie, vicepresidente sénior de servicios gestionados. «Eso es lo más importante: identificar lo que hace un volumen de personas durante un período de tiempo y cómo lee esa información».

En muchos sentidos, Prism captura los aspectos más simples de las compras, aspectos que los sitios web de comercio electrónico ahora dan por sentados. «Los minoristas quieren saber qué partes de su tienda están ocupadas y dónde compran los clientes en particular. Entonces, si hay un ascenso, ¿cuándo se detiene la gente allí y qué hace?» Prism también puede hacer un seguimiento de lo que ocurre en días individuales o a lo largo del tiempo mediante un panel como este (en lugar de montones de hojas de cálculo de Excel):

Estas sencillas visualizaciones de datos codificadas por colores permiten a los minoristas convertir una tienda en una narrativa analítica. (La nueva versión también tiene en cuenta el clima).

Prism también puede transmitir información sobre los movimientos de los clientes en forma de mapa térmico. Considere este ejemplo de Alex y Ani durante un programa piloto durante las fiestas del año pasado, en el que se rastreó el movimiento de los clientes en el piso durante un período de tres semanas. Cuanto más rojo era el lugar, más a menudo se traficaba en él:

Para el director de tecnología Joe Lezon, los resultados fueron a la vez útiles y sorprendentes. «Ahora sabemos que había una zona determinada en nuestra tienda a la que la gente iba más a menudo», me dijo. «También nos dimos cuenta de que el 98% de las personas giraron a la derecha cuando entraron por primera vez en la tienda». Lezon, junto con el director de comercialización y el jefe de operaciones de ventas de Alex y Ani, utilizaron los datos para informar la ubicación de los productos.

En un caso, un producto que se movía más despacio se trasladó a una ubicación con más tráfico, lo que provocó un aumento de las ventas. Y cuando se cambió la ubicación de los artículos más populares de la tienda, Lezon y su equipo pudieron observar el proceso mediante el cual los clientes podían localizarlos.

Tanto Lezon como Greg Yin, vicepresidente de innovación de Belk, me dijeron que los mapas térmicos son especialmente valiosos cuando se trata de maximizar el valor de la plantilla, ya que garantizan que los clientes tengan un vendedor que los ayude y alivie la carga de los momentos de mayor actividad para los asociados de ventas.

Yin también afirma que recopilar y visualizar estos datos ha ayudado a su empresa a poner a prueba rápidamente las suposiciones en las tiendas. «No creo que estemos en un lugar del sector en el que podamos invertir 12 o 18 meses en un proyecto [de investigación] prolongado, ya que la tecnología habrá cambiado para entonces», explicó. «No se trata de crear grandes soluciones a largo plazo. Se trata de sentar una base en nuestras tiendas y en Internet para que podamos movernos a medida que nuestros clientes se mudan».

Y aunque hay algunos problemas de privacidad, Prism, a diferencia de otros tipos de rastreo en línea, promete un nivel de anonimato.

«Hace años que tenemos cámaras en las tiendas», me recuerda Yin. «Pero lo bueno de Prism es que es anónimo. No se reflejan datos personales porque están todos agregados». Al mismo tiempo, reconoce que «cuando hablamos de marketing basado en la ubicación, en realidad hablamos de personalización».

Y en lo que respecta a la personalización, tiene que haber un intercambio entre el cliente y la tienda; «Las investigaciones muestran que muchos clientes están dispuestos a optar por este tipo de cosas siempre y cuando haya algún tipo de [beneficio] a cambio».

Sin embargo, señala que el tipo de trueque con información personal que ha dado lugar a tantos algoritmos de recomendación exitosos, por ejemplo, no se traduce necesariamente en la experiencia en la tienda. «Tenemos que entender que el cliente online es diferente al cliente de la tienda y que las expectativas pueden ser diferentes», afirma. «Cuando se dedica al reconocimiento facial y trata de evaluar la demografía de un cliente que viene a su tienda, se mete en una zona un poco más gris».

Y cuando se trata de entrar físicamente en una tienda, no hay forma real de que un cliente opte por no convertirse en un punto de datos que, presumiblemente, podría mejorar la experiencia de compra en el futuro. UN Estudio de Pew de 2013 descubrió que el 64% de los adultos estadounidenses borraron sus cookies y el historial de navegación para hacerse menos visibles en Internet; incluso Cliff Crosbie, de Prism, señala que cada vez más personas apagan el WiFi en las tiendas. Si bien la tecnología de Prism elimina las imágenes reales de los clientes, algo que Crosbie dice que es «lo correcto», que lo rastreen sigue siendo una parte oculta de la experiencia de compra.

Esto es aún más importante teniendo en cuenta que las empresas acaban de empezar a experimentar con la forma en que la analítica de ubicación puede mejorar la experiencia del comprador e impulsar sus propias ventas. «Podemos correlacionar un ligero aumento en las ventas de productos que se mueven más lentamente», afirma Lezon. «Pero, en general, es una métrica difícil».

«No cabe duda de que, después de cambiar de pantalla, el tráfico se está acumulando allí», explicó Yin. «La siguiente pieza obvia es poder triangular algunas ventas en función de eso».

Esas ventas son lo más importante para Yin. «No vengo todas las mañanas y digo: «¿Cómo voy a innovar hoy? Eso no existe realmente», explica. «La pregunta es: ‘¿Cómo impulsamos los negocios? ¿Cómo podemos ofrecer una excelente experiencia de cliente? ¿Cuál es la mejor manera de equipar a nuestros asociados?»

«Es una época muy interesante en el comercio minorista», continúa. «Todas estas tecnologías están empezando a unirse, ya sean móviles, sociales o analizando muchos datos, y se están uniendo para satisfacer al cliente. Al final del día, entender el comportamiento de los clientes en las tiendas y poder tomar medidas al respecto es un problema que estamos intentando resolver».

Para Joe Lezon, el objetivo final es la combinación de datos en función de la conexión de un cliente y experiencia en la tienda.

«Mi situación ideal, sinceramente, es: Gretchen, entre en mi tienda», me dice. «Sé quién es. Sé por qué está allí: el cumpleaños de su hija es la semana que viene y quiere comprarle un regalo. Al mismo tiempo, sé lo que ha comprado en el pasado, así que puedo ayudarlo a encontrar los productos correctos».

«¿Cómo se combinan todos los datos para obtener una visión completa de 360 grados del cliente? Ahí es a donde va todo esto».

Imagínese el aspecto que tendría esa visualización.

Nota del editor: Esta publicación se actualizó el 9 de mayo a las 14:30 ET.