Los avances de la tecnología permiten tener a la mano herramientas para poder conocer el comportamiento del shopper dentro de una tienda física. De acuerdo con Tyco, empresa especialista en componentes electrónicos para seguridad, control e ingeniería médica, la combinación de video, Punto de Venta y el análisis de informes de excepción pueden proporcionar ahorro de costos, minimizar el robo, reducir la necesidad de monitoreo de operadores adicionales y maximizar las estrategias de retail marketing y la eficiencia de ventas.

Sin embargo, los analíticos que un retailer debe obtener para conocer al shopper desde que pone un pie en el punto de venta, hasta que hace la compra son varios. Para obtener datos de cada una de las etapas del cliente en su modo shopper, es necesario contar con tecnología que permita descubrir su comportamiento.

Los datos que puede medir un retailer para conocer al consumidor son:

  • Análisis del trayecto o Customer Journey Map: este análisis puede hacerse con las cámaras de vigilancia de la tienda, además de sensores en cada anaquel conectados a un servidor que registra esos datos.
  • Footfall o número de visitantes: este dato es importante para generar mapas y proyecciones por temporada.
  • Análisis de formato: qué formato de la tienda es más atractivo, qué exposición tuvo más venta o rotación.
  • Uso del probador de ropa: qué tipo de prenda se probó, cuántas veces usan el probador, cuántos son hombres, mujeres o niños.
  • Mapas de calor: los mapas de calor son indispensables para conocer las zonas calientes y frías dentro del retailer. Así se aprovechan los espacios y se optimizan las zonas para que exista mayor rotación de producto.
  • Tiempo promedio de estadía: entre mayor tiempo pase un shopper en un establecimiento, más se incrementa su ticket promedio. Este dato puede arrojar mucha información importante para los retailers.
  • Espera de cliente en caja: para generar una mejor experiencia de compra, es necesario optimizar el tiempo de espera en cajas. Las líneas de cajas presentan una oportunidad de compra por impulso, al optimizar los tiempos de espera, mejora la experiencia y por ende la compra.
  • Tiempo que un cliente tarda en ser atendido:este dato es importante ya que permite mejorar el servicio a cliente.
  • Tasa de captura en aparador: ¿cuánto tiempo pasa un posible comprador en tus aparadores? ¿Cuántos de ellos entran a comprar? ¿Cuántos sólo preguntan un precio y se van? Esta métrica puede arrojar datos reveladores para mejorar las ventas.
  • Porcentaje de rebote: así como sucede en una página web, el porcentaje de rebote muestra a las personas que entraron a un establecimiento y no efectuaron ninguna acción. Estos datos te arrojan a los clientes que visitaron cierta zona del establecimiento y salieron de inmediato. ¿Cuántos realmente se interesaron por algún producto y cuántos solamente vieron y se fueron?
  • Visitantes únicos y aquellos que regresan: para conocer si tus esfuerzos de recompra son óptimos, este dato es muy importante. ¿Cuántos son clientes leales que merecen ser recompensados? ¿Cuántos son nuevos y que representan una oportunidad de recompra?
  • Transeúntes que pasan por alto la tienda: este dato no es irrelevante, ¿está funcionando tu comunicación out store? ¿Tus aparadores son atractivos? ¿Cómo están tus precios? ¿Tu fachada es tu carta de invitación a pasar?
  • Ticket promedio y por categoría: conocerás la cantidad de compras que hace en promedio cada shopper en cada visita. Estos datos te permiten prever el inventario y el tipo de ofertas que puedes incluir por temporada o para rotación de producto.
  • El clima: así como lo leen, el clima es un factor que influye en la compra. Está demostrado que cuando hay clima lluvioso o frío, la tendencia de compra aumenta. El clima tiene una correlación entre las ventas y las visitas a un establecimiento.

Existen muchos otros parámetros para medir la utilidad y rendimiento de un negocio donde no se involucra al shopper en particular, sino en conjunto. Por ello, nos enfocamos en los más importantes para conocer al individuo. Este análisis te permitirá hacer proyecciones de inventario y rotación.

Caso de éxito

Un caso de éxito es El Corte Inglés, en España. De la mano de Geographica, empresa dedicada a soluciones únicas para empresas y Smart Cities basadas en GIS y Data Science, elaboraron una app que permite recabar datos de los consumidores que visitan los diferentes establecimientos de esta cadena. Esta app permite la elaboración de un Indoor Mapping que responde a preguntas como las siguientes: ¿cómo se comporta la gente dentro de un mall?, ¿dónde pasan más tiempo, en qué tiendas se entretienen más?, ¿cuáles son las rutas más transitadas?, ¿cuáles son los destinos más visitados?

Los beneficios para los clientes son, entre otros, ofertas personalizadas cuando visitan el establecimiento en función de sus gustos o gasto promedio, solicitud de atención, cálculo de rutas y mapas dentro del establecimiento o del mall, y ofertas en otros pisos o departamentos.

Los datos obtenidos se colocan en un dashboard, donde en tiempo real, se pueden analizar datos de los consumidores, su posicionamiento, por quién son atendidos, la calidad de la atención.

El futuro es hoy

Ya existe la tecnología para poder mejorar el customer experience. Conocer al shopper te permitirá anticiparte a sus necesidades y deseos, descubrir los puntos de engagement y fricción en su shopper journey, y además generar lealtad mediante el envío de ofertas personalizadas.

El tener acceso a la interpretación de esos datos, permitirá al retailer optimizar espacios y su presupuesto (marketingoperativo y administrativo). Aunado a eso, permitirá generar estrategias de venta para ofrecer una mejor experiencia de compra para el shopper.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

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