¿Dónde está la analítica de comportamiento de retail en todo esto?
Resulta que hay un vacío entre toda la información que recogemos antes de que las personas visitan nuestras tiendas (Momento Zero de la Verdad) y cuando se registra una venta.
Tenemos datos de los consumidores antes de que visiten nuestro punto de venta—ya sea desde firmas de inteligencia de mercados como Nielsen o Raddar— o desde internet, conociendo las tendencias de búsqueda en Google o el perfil demográfico de nuestras audiencias de Facebook.
Y también, tenemos bien definida la información una vez la transacción ocurre. Los sistemas POS arrojan información de ventas de las tiendas y los CRMs lo hacen a nivel de cada cliente (para conocer su historial de compras, por ejemplo).
El vacío está en todo lo que ocurre desde que las personas entran a un punto de venta y deciden o no realizar una compra; no sabemos mucho sobre lo que las personas hacen dentro de los puntos de venta.
Ese comportamiento continúa siendo una caja negra difícil de medir (a lo sumo con encuestas y Mystery Shopping).
Mientras un sistema POS nos habla de las personas que compraron. La analítica de comportamiento para retail, nos habla de todos aquellos que no lo hicieron.
¿Cómo funciona la analítica de comportamiento de retail?
Piensa en esto: el software de analítica más utilizado en el mundo es Google Analytics; es la herramienta que nos permite entender el comportamiento de los visitantes y el rendimiento de nuestro sitio web.
Y lo primero que hacemos para inferir si un sitio es bueno o no, es saber la cantidad de tráfico que atrae.
Parece contradictorio: nos interesan las métricas y entender el comportamiento de las personas, pero ignoramos hacerlo en el canal con mayor valor comercial (las tiendas físicas).
La mayoría de empresas de retail se guían únicamente de su información de ventas para tomar decisiones.
De hecho, en el retail en tiendas físicas el tráfico representa la demanda o nuestro potencial de ventas. Al igual que en e-commerce, nos interesa medir y generar tanto tráfico como sea posible.
Pero no es tan común que midamos el tráfico en nuestras tiendas como lo hacemos en nuestro sitio web.
Esto tiene una razón: es complejo medir el comportamiento de las personas al nivel que se hace en internet.
En internet, una persona es su dispositivo móvil, un computador o un ID (gracias a las cookies); en las tiendas físicas esto funciona de otra forma.
En las tiendas, por otro lado, recurrimos a video y algoritmos de visión artificial para detectar el movimiento y posición de las personas y cómo interactúan en espacios físicos y zonas virtuales que definamos.
Para conocer demográficamente a nuestras audiencias, recurrimos al reconocimiento facial para predecir la edad y género de los visitantes.
¿Cuáles son los beneficios de la analítica de comportamiento de retail?
El marketing se parece más al baseball que a una cirugía de cerebro; puedes fallar muchas veces y tener un promedio de éxito decente.
Un experto en marketing no es el que tiene las respuestas correctas y certeza de lo que hace; más bien, es aquel que piensa las preguntas correctas y crea experimentos que, eventualmente, pueden salir bien.
Para hacernos las preguntas correctas nos interesa conocer el porqué de las cosas; conocer los datos de ventas del POS nos ayuda a entender qué se vende en la tienda.
La analítica del comportamiento en retail nos ayuda a entender por qué (o por qué no) se vende.
Puntualmente, podemos resolver preguntas cómo:
