Qué podría significar la recopilación de datos de los clientes para los trabajadores

Tiendas físicas se esfuerzan por entender a sus clientes. Ante la intensa competencia de los minoristas en línea, que pueden recopilar datos exhaustivos sobre el comportamiento de los usuarios, los minoristas tradicionales también han empezado a rastrear las actividades de los clientes en las tiendas. Desde equipos especiales que captan las señales de los teléfonos móviles de la zona hasta un software que identifica a las personas en las imágenes de vídeo, los físicos aprenden más sobre sus clientes, a menudo sin que ellos lo sepan.

A medida que estas herramientas se hacen más populares, han empezado a llamar la atención de los reguladores y defensores de la privacidad. La Comisión Federal de Comercio, por ejemplo, celebró una reunión sobre rastreo de dispositivos móviles para hablar sobre los riesgos para la privacidad de los consumidores, y el Foro sobre el futuro de la privacidad creó un programa para permitir a los consumidores excluirse del rastreo de dispositivos móviles. Investigadores académicos y periodistas seguir investigando las implicaciones del seguimiento en las tiendas para la privacidad de los consumidores.

Pero además de las preocupaciones que plantea el seguimiento minorista para consumidores, estas tecnologías tienen graves implicaciones para trabajadores. Este efecto de la recopilación de datos a menudo se pasa por alto. Los debates sobre la privacidad de los consumidores han pasado por alto en gran medida el hecho de que la capacidad de las empresas para desarrollar una mejor comprensión de los consumidores también afecta a las experiencias diarias de los trabajadores, a su seguridad laboral y a su bienestar financiero.

Reconocer que la recopilación de datos sobre los consumidores también afecta a los trabajadores complica la forma en que normalmente pensamos sobre la vigilancia y la privacidad. En general, pensamos en la vigilancia como una relación entre dos partes, el observador y el observado, y en la privacidad como un medio por el que el observado puede limitar el poder del observador en esa relación.

Pero nuestra investigación sugiere que la recopilación de datos con frecuencia también afecta a personas distintas de las que están siendo vigiladas. A esto lo llamamos dinámica vigilancia refractiva. En otras palabras, recopilar información sobre un grupo puede facilitar el control de un grupo completamente diferente. En nuestro estudio en curso, investigamos esta dinámica en el contexto del seguimiento de la venta minorista para entender cómo la recopilación de datos sobre los clientes puede afectar a la gestión de los trabajadores minoristas.

Considere, por ejemplo, el uso de clientela software. Este concepto tiene una larga historia en el comercio minorista. En algunas tiendas, los vendedores suelen llevar una «cartera de negocios» personal: una lista de clientes con los que ha mantenido contactos repetidos, una relación personal y duradera y un conocimiento especializado de las preferencias de los productos, el historial de compras y cosas por el estilo. Los clientes pueden buscar específicamente a ese vendedor cuando hacen compras en la tienda. Las prácticas que sigue el personal para mantener estas relaciones se conocen en el sector como clientela.

Además de impulsar las ventas para los minoristas, la clientela puede aportar valor a los vendedores. Más allá de los encargos que los vendedores pueden ganar, desarrollar relaciones especiales con los clientes hace que los trabajadores sean más valiosos para su empleador, ya que tienen un amplio conocimiento interno sobre determinados clientes que puede ser difícil de obtener de otras fuentes.

Pero las nuevas tecnologías de venta minorista pueden disminuir el valor del conocimiento de los trabajadores sobre los clientes, de dos maneras. En primer lugar, los minoristas saben más sobre los clientes a través de otras fuentes de datos (por ejemplo, las actividades fuera de la tienda, el historial de navegación, etc.) y cada vez son más capaces de utilizar estos datos para personalizarles las campañas y promociones de marketing, lo que podría reducir el valor de las prácticas de clientela. En segundo lugar, la propia naturaleza de la clientela está cambiando: nuevas tecnologías de clientela poner los datos de los consumidores a disposición del personal a través de las tabletas que llevan en el suelo. Sirven para externalizar el conocimiento de los trabajadores sobre los clientes, ya que muchos minoristas exigen a los trabajadores que introduzcan información sobre las preferencias de los clientes en estos sistemas, en lugar de guardarla en sus propias cabezas o en registros personales en papel.

El objetivo de estos sistemas es, aparentemente, ofrecer a los compradores una experiencia de servicio de atención al cliente perfecta, en la que todos los vendedores tengan acceso a la misma información sobre sus preferencias. Pero el resultado de esto es que los trabajadores se vuelven más fácilmente sustituible el uno para el otro, lo que reduce su valor para la empresa. Tener una cartera de negocios bien perfeccionada es menos una moneda de cambio para un trabajador —por ejemplo, a la hora de negociar un aumento— cuando cualquiera el vendedor puede acceder a la información que ha obtenido sobre un cliente. La dinámica refractiva aquí es clara: la información detallada sobre los clientes puede socavar la posición negociadora y la seguridad laboral de los trabajadores.

Los datos de los clientes también pueden afectar cuándo y con qué frecuencia trabaja el personal. Muchas tiendas utilizan el software de programación para hacer predicciones sobre el número de trabajadores que necesitarán en la tienda en un momento dado. Esto ayuda a los gerentes a asignar el personal de la manera más eficiente posible para reducir los costes laborales excesivos y ofrecer un servicio de atención al cliente óptimo. Si bien los algoritmos de programación tienen en cuenta la disponibilidad y el rendimiento de los trabajadores, también pueden tener en cuenta todo tipo de información de los clientes, incluidos los historiales de compras y el comportamiento en la tienda.

El software de programación basado en datos puede ser altamente desestabilizador para los trabajadores. Lograr la eficiencia ha significado a menudo contratar trabajadores para turnos muy cortos o dividir los turnos de un día en períodos de trabajo más pequeños repartidos a lo largo del día. Como las previsiones de demanda de las tiendas pueden cambiar en tiempo real, en respuesta a los nuevos datos, los trabajadores tienen más a menudo que permanecer «de guardia» y disponibles para trabajar en caso de que se necesiten más manos. El software exacerba las prácticas de programación que dificultan que los trabajadores acepten otros trabajos, vayan a clases o planifiquen el cuidado de los niños.

Las tecnologías de rastreo en las tiendas dirigidas inicialmente a los consumidores han empezado a desempeñar un papel importante en los trabajadores seguimiento y evaluación también. Como las empresas necesitaban una forma de excluir al personal de las señales capturadas por estos dispositivos, los vendedores, irónicamente, han desarrollado formas de identificar y hacer un seguimiento mucho más eficaz de los trabajadores (por ejemplo, emitiendo a los trabajadores balizas Bluetooth especiales que los distinguen de los clientes). Como resultado, las empresas especializadas en el seguimiento de clientes tienen amplió su oferta incluir servicios para supervisar el comportamiento de los trabajadores, evaluar su desempeño y dirigir sus acciones futuras.

Estos vendedores ahora prometen ayudar a los minoristas a rastrear la circulación del personal a lo largo de su turno, cuando los vendedores se encuentran con los clientes y si esas interacciones se traducen en ventas. Estos datos dan a los minoristas más formas de evaluar las contribuciones relativas de los trabajadores a la empresa. Por lo tanto, el personal de ventas, que podría haber sido evaluado en grupo según las ventas diarias totales, o como individuos según observaciones ocasionales e intermitentes, ahora puede ser objeto de un minucioso y continuo escrutinio durante el trabajo. Con datos de consumo más completos y granulares, viene una evaluación de los trabajadores más completa y granular.

Estos datos también figuran en la forma en que los gerentes asignan y dirigen el personal. Los vendedores dicen que los gerentes pueden reducir el tiempo de inactividad en la sala, asignar al personal a tareas para las que los datos sugieren que está mejor preparado y organizar encuentros entre el personal y los clientes que tienen más probabilidades de generar ventas. Estas prácticas son cada vez más común en los centros de llamadas, y prometo rehacer la experiencia de trabajar en la tienda minorista en una línea similar.

Recopilar datos sobre los clientes, entonces, puede tener efectos no intuitivos en los trabajadores, ya que puede reducir su poder de negociación, contribuir a la inestabilidad de los horarios y someterlos a nuevos tipos de evaluación. Nuestra idea de vigilancia refractiva destaca la necesidad muy práctica de crear sistemas basados en datos que reconozcan y equilibren los muchos intereses en juego.

Aún es pronto para el seguimiento en las tiendas. Los gerentes tienen la oportunidad de explorar la forma de recopilar los datos de los clientes de manera que se respete la privacidad de los consumidores y promover los intereses legítimos de los trabajadores. Los vendedores ya tienen empezó a integrar las preocupaciones de los trabajadores sobre la estabilidad en sus procedimientos para optimizar los turnos de los trabajadores, demostrar que los minoristas pueden perseguir una serie de objetivos con las mismas técnicas. Poner la información relevante a disposición del personal a medida que interactúa con los clientes, pronosticar con precisión el tráfico de clientes con mucha antelación y hacer que las evaluaciones de los trabajadores y las decisiones sobre la asignación de tareas se basen más en los datos y sean más transparentes puede, en última instancia, sirven a los intereses de los trabajadores, pero hacerlo primero requiere entender el alcance de las consecuencias de la recopilación de datos.