Cómo la visualización de datos respondió a una de las preguntas más inquietantes del sector minorista

A veces es relativamente fácil saber qué hacen tus clientes. En el comercio electrónico, los avances en el seguimiento y el análisis han hecho posible que los minoristas entiendan lo que hacen los clientes individuales ante realizan una compra y recopilan y analizan cientos y miles de puntos de datos para identificar tendencias.

Las tiendas físicas no han tenido la misma ventaja.

«Todos los minoristas utilizan los datos del escáner para realizar un seguimiento de lo que sucedió en el punto de venta», dice Sam Hui, profesor asociado de marketing en la Escuela de Negocios Stern de NYU. «Pero no tienen idea de lo que está sucediendo realmente en un punto de compra decisión.”

Esto está cambiando con el surgimiento del análisis de ubicación. Tomemos a Alex y Ani, que diseña y vende joyas, y 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.

Mediante el uso de las cámaras de seguridad existentes en una tienda o la instalación de otras nuevas, Prism (sin relación con el programa de la NSA) puede rastrear el movimiento de los clientes de una tienda e identificar patrones». En realidad, no estamos mirando a ningún individuo; estamos analizando lo que hace un grupo de personas durante un período de tiempo», dice el vicevicepresidente sénior presidente de servicios gestionados Cliff Crosbie. «Eso es lo más importante: identificar lo que hace un volumen de personas durante un período de tiempo y cómo lees esa información».

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

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

Prism también puede transmitir información sobre los movimientos de los clientes en forma de mapa de calor. Considere este ejemplo de Alex y Ani durante un programa piloto durante la temporada navideña del año pasado, en el que se realizó un seguimiento de los movimientos de los clientes en el piso durante un período de tres semanas. Cuanto más roja sea la ubicación, más frecuentemente se traficaba:

Para el director de tecnología Joe Lezon, los resultados fueron útiles y sorprendentes. «Ahora sabemos que había un área 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 giraban a la derecha cuando entraron por primera vez en la tienda». Lezon, junto con el director de comercialización de Alex y Ani y el director de operaciones de ventas, utilizaron los datos para informar sobre la ubicación de los productos.

En un caso, un producto de movimiento más lento 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 el mapeo térmico es especialmente valioso cuando se trata de maximizar el valor del personal, asegurándose de que los clientes tengan un vendedor que les ayude, lo que alivia la carga de los tiempos más ocupados para los vendedores.

Yin también dice que la recopilación y visualización de estos datos ha ayudado a su empresa a probar rápidamente las suposiciones en la tienda. «No creo que estemos en un lugar en la industria en este momento en el que podamos invertir 12, 18 meses en un largo proyecto [de investigación] porque la tecnología habrá cambiado para entonces», explicó. «No se trata de crear soluciones grandes a largo plazo. Se trata de construir una base en nuestras tiendas y en línea para que podamos movernos a medida que nuestros clientes se mueven».

Y aunque existen 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 anonimizador. No se reflejan datos personales porque están todos agregados». Al mismo tiempo, reconoce que «cuando hablamos de marketing basado en la ubicación, realmente hablamos de personalización».

Y cuando se trata de personalización, tiene que haber un toma y daca entre el cliente y la tienda; «la investigación muestra que muchos clientes están dispuestos a optar por este tipo de cosas siempre que haya algún tipo de [beneficio] a cambio».

Sin embargo, señala que el tipo de trueque con información personal que ha resultado en 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», dice. «Cuando te metes en el reconocimiento facial y tratas de evaluar la demografía de un cliente que ingresa a tu tienda, te estás metiendo en una zona un poco más gris».

Y cuando se trata de entrar físicamente en una tienda, no hay una 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. UNA Estudio Pew 2013 descubrió que el 64% de los adultos estadounidenses borraron sus cookies y su historial de navegación para ser menos visibles en línea; incluso Cliff Crosbie de Prism señala que cada vez más personas están apagando su 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»), el seguimiento sigue siendo una parte oculta de la experiencia de compra.

Esto es aún más importante si se tiene en cuenta que las empresas están empezando a experimentar cómo el análisis de ubicación puede mejorar la experiencia del comprador y aumentar sus propias ventas. «Podemos correlacionar un ligero aumento en las ventas de productos de movimiento más lento», dice Lezon. «Pero, en general, esta es una métrica difícil».

«Definitivamente pudimos ver, después de cambiar una pantalla, el tráfico realmente aumentaba allí», explicó Yin. «La siguiente pieza obvia es poder realmente triangular algunas ventas contra 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 el negocio? ¿Cómo proporcionamos una excelente experiencia al cliente? ¿Cómo equipamos mejor a nuestros asociados?»

«Este es un momento realmente interesante en el comercio minorista», continúa. «Todas estas tecnologías están empezando a unirse, ya sean móviles, redes sociales, analizando muchos datos, y se están uniendo para satisfacer al cliente. Al final del día, comprender el comportamiento de los clientes en las tiendas y poder tomar medidas al respecto es un problema que estamos tratando de resolver».

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

«Mi situación ideal, para ser honesto, es: Gretchen, entras en mi tienda», me dice. «Sé quién eres. Sé por qué estás ahí: el cumpleaños de tu hija es la semana que viene y quieres comprarle un regalo. Al mismo tiempo, sé lo que has comprado en el pasado, así que puedo ayudarte a encontrar los productos adecuados».

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

Imagina qué aspecto podría tener esa visualización.

Nota del editor: Esta publicación se actualizó el 9 de mayo a las 2:30 p.m. ET.

— Escrito por Gretchen Gavett