¿Cómo Big Data cambiará la relación de los clientes con las tiendas?

Cada día, existe una gran cantidad de datos que se pueden recoger de todo lo que compran los consumidores en comestibles, así como conocer la frecuencia, marca, cantidad de lo que compran. ¿Qué podemos aprender de ellos?. ¿Cómo Big Data cambiará la relación de los clientes con las tiendas?. Lo descubriremos más adelante.  

Big Data nos permite anticipar el valor futuro del cliente y hacer Marketing Directo. Vivimos en un mundo centrado en el cliente, y esto significa focalizarse en el beneficio futuro (valor de vida del cliente) en lugar de las ganancias pasadas. 

Foto: canadiangrocercom.png

Adiós a los volantes...

En lugar de imprimir volantes o publicar ofertas en periódicos de papel, la cadena de supermercados Kroger, que además ofrece venta en línea de productos fabricados en Cincinnati, -en su búsqueda por averiguar qué elementos quiere un cliente de forma individual?, cuáles son sus verdaderas necesidades de compra?-, la empresa ha estado utilizando los datos de las tarjetas Kroger Plus desde 2003 para entender mejor a sus consumidores y orientar así sus esfuerzos de marketing

"La estrategia ha consistido en aprovechar nuestra personalización en el espacio digital. Hay un montón de características en nuestra aplicación, incluyendo cupones digitales, una función de compras de la lista que se sincroniza con los cupones. Hemos desarrollado la aplicación de tal manera que se puede relacionar con su tarjeta de fidelidad. Usted puede averiguar cuánto tiene en su tarjeta de alimentos, las prescripciones de recarga. Una de las nuevas funciones de la aplicación Kroger le permite ordenar los cupones en base a su interés", dijo Keith Dailey, Director Externo de Comunicaciones de Kroger

El gigante de comida americana le envía cupones digitales personalizados a sus clientes para varios de esos productos. Los defensores de esta estrategia, han afirmado que la tasa de reembolso de dichos cupones se eleva muy por encima de la media del sector, y que han generado miles de millones de dólares en ingresos adicionales para Kroger, mientras que al mismo tiempo se ha edificado la lealtad

El éxito surge a través de la adquisición, retención y desarrollo de un mejorado y más eficiente cliente. 

Para las grandes cadenas estadounidenses, como Kroger y Safeway, esto representa la tentadora posibilidad de eliminar los volantes por completo, y con ello considerables costos de impresión y distribución. 

Hay análisis sofisticados detrás de los cupones personalizados de Kroger. La empresa se dice que emplean a más de 100 analistas tamizado a través de cientos de terabytes de datos recogidos durante miles de millones de viajes de compras. 

Aunque el término carece de una definición firme, los grandes datos (Big Data) se refiere a la recopilación y el análisis de conjuntos de datos tan grandes que no se pueden procesar de manera eficiente, o en absoluto- con las técnicas tradicionales. 

Kroger se enorgullece de su capacidad "para conocer a nuestros clientes mejor que nadie", como CEO Rodney McMullen se jactó en su carta más reciente a los accionistas. "Hemos estado haciendo Minería de Grandes Datos durante mucho tiempo". 

Aunque el minorista famoso en línea no tiene pedigrí en los alimentos frescos, su capacidad de predecir lo que el cliente quiere y necesita, así como recomendar productos en consecuencia, ha demostrado ser espectacularmente muy eficaz. 

Amazon, por su parte, nació en la propia mina con su apuesta de Fresh Amazon y acompañándolo como minoristas en línea está la supercadena Walmart en lo que se refiere a la industria de la alimentación. 

Foto: freshamazon.com

"Si las empresas se sientan y quedan rezagadas en las primeras etapas de esta tendencia", reza un comunicado de Deloitte Analytics, "corren el riesgo de quedarse atrás como competidores y socios de canal para obtener ventajas casi inexpugnables". 

El Análisis de datos ya ha dejado una profunda huella en los comestibles. 

Hace décadas, las cadenas estadounidenses y europeas fueron de las primeras minoristas en introducir programas de fidelidad, proporcionando conocimientos sobre el comportamiento de compra de los clientes. (En general, los principales supermercados canadienses han sido adoptantes tardíos). 

Las tiendas de comestibles se enfrentan ahora con una serie de nuevas herramientas que prometen dar sentido a los datos streaming, de los medios sociales, la tecnología de localización en interiores, aplicaciones móviles y screen scrapers que recogen los precios de las páginas web de la competencia y las transmiten casi en tiempo real. 

¿Cómo sacar provecho a la experiencia analítica de los datos? 

Sylvain Perrier es presidente y director general de Tecnologías de Mercatus, una consultora de tecnología de comestibles con sede en Toronto, dice que es relativamente fácil de extraer datos de fidelidad para identificar cuáles son propensos a comprar los individuos. Saber con qué frecuencia un cliente determinado compra la salsa de tomate o carne durante un período de seis meses, muestra la tendencia sobre cuándo a ese cliente se le puede estar agotando. 

Imagine que usted realiza compras cada 15 días, y una tienda ha identificado una lista fuerte de 20 artículos para su hogar, es decir, la compra reiterativa de esos 20 productos, de igual marca y tamaño y piensa que es muy probable que usted los vuelva a comprar, entonces, el día que el volante digital sale, se le envía a su correo una lista con esos 20 productos, diciéndole que están a la venta en su tienda favorita y con promociones. Estos grados de personalización representan la más emocionante promesa de Big Data para el mercado de los productos comestibles

El desafío: precios personalizados 

Técnicas similares pueden ayudar a los departamentos de marketing a identificar a los clientes en riesgo de desertar hacia los competidores. Teradata es una consultora de datos importante, con sede en Dayton, Ohio, que sirve una amplia franja de industrias; sus clientes minoristas incluyen el 7-Eleven y CarrefourBrent Buttolph, un consultor de ventas al por menor con experiencia en tiendas de comestibles, dice que los productos comestibles pueden minar sus datos para comprender los patrones en el comportamiento de los clientes anteriores que dejaron de ir de compras. 

Considere la posibilidad de comprar toallas de papel y detergente para la ropa. Estos productos no son de temporada, y a diferencia de muchas categorías, se reponen de forma relativamente predecible. Así que si de repente estos artículos ya no se encuentran en las cestas de nuestros clientes, o son llevados con menos frecuencia, lo que sin duda puede ser un fuerte indicador de que han cambiado no sólo estas categorías a un nuevo competidor, sino que potencialmente otras categorías lo harán

Reconociendo estos patrones a través de un determinado segmento de clientes, las tiendas de comestibles pueden identificar a los clientes que son propensos a saltar a otra tienda y hacerlos participar en esfuerzos para mantener su negocio. 

Los Grandes Datos también se comprometen a desmitificar los precios. Aprovechable por proveedores de software como SAP y Oracle, bajo el concepto de precio-optimización intentan analizar cómo los cambios en los precios afectan a la demanda de un producto determinado, y utilizar ese conocimiento para optimizar las promociones. Ha estado disponible por varios años, pero su promesa ahora es ser reconocidos entre los pequeños almacenes. "Se ve en el movimiento de los productos y la elasticidad de los precios", explica Graybill

Sin embargo, la disminución de Tesco, la cadena más grande de Reino Unido presenta una advertencia clara e inequívoca de que los programas de fidelidad incluso ricos en datos y capacidades de análisis no pueden evitar la ventaja competitiva de precios ligeramente más bajos y una experiencia de compra más simple. 

Por dónde comenzar 

Una vez que ha considerado lo que ya tiene, busque huecos o lagunas importantes en su relación con los clientes. Hoy por hoy, tal es la expectación en torno a Big Data, que incluso las empresas más maduras en el sector, están recogiendo a ciegas grandes conjuntos de datos sin tener ni idea de qué hacer con ellos. 

Paradójicamente, quizás el consejo más común en relación con los grandes datos es empezar poco a poco, y no comprar una nueva tecnología a menos que también está dispuesto a suministrar los recursos, es decir, todos los para hacerlo funcionar.
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Sobre el autor Nubia Márquez

Economista y Tecnóloga con Especialización en Aplicaciones E-Business, Tutor Virtual y Bloguera. Apasionada por la Tecnología, las Finanzas y la Educación con énfasis en la Web 2.0. En mis ratos libres me encanta cocinar, viajar, leer y navegar en la Internet.

 
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