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Data driven retail: Centralización y trazabilidad para obtener el valor de los datos

La transformación digital trae consigo varios retos en todas las industrias, para los minoristas no es la excepción, están enfrentando varios desafíos al mantener su ventaja competitiva, ya que los mercados globales en línea han aumentado, mientras que los márgenes disminuyen y las expectativas de experiencia de los clientes siguen aumentando.

Para hacer frente a estos retos, los minoristas confían cada vez más en los datos para tomar mejores decisiones empresariales y orientar los esfuerzos de marketing. Algunos minoristas todavía están aprendiendo a recopilar datos de los clientes, organizarlos y centralizarlos, otros ya lo están haciendo y planeando los siguientes pasos.

En este artículo compartiremos cómo se pueden utilizar los datos para generar experiencias a los consumidores y competir más eficazmente en todos los canales. Con más de 10 años de experiencia unificando datos, enriqueciendo perfiles de usuarios y desarrollando tecnología, me he dado cuenta que los proyectos más exitosos son:  i)Aquellos que se enfocan en resolver un problema y no en la solución tecnológica ii) Aquellos que se centran y evoluciona con sus clientes.

Una de las prioridades hoy en la industria del Retail es crear experiencias personalizadas, hacer sentir al cliente un amigo, entender sus comportamientos y características. Pero, ¿Cómo construir y CENTRALIZAR los datos para desarrollar estos perfiles y experiencias?

En principio iremos de adentro hacia afuera en capas de información, procurando en cada una asegurar una homologación y accuracy de los datos mayor a un 70%. La calidad de los datos es crucial para el negocio; no necesitan a un ejercito para limpiar y conectar datos, sino saber qué van a construir con esos datos.

Las capas de datos necesarias son:

1.- First Party Data: Es el activo más importante de una organización, ante la desaparición de la cookies, las leyes de privacidad de datos, se vuelve fundamental crear nuestros propios Data Lakes y eso inicia con un perfil del cliente: Datos sociodemográficos, comportametales, digitales, meta data de dispositivos, datos de personalidad e IDENTIFICADORES de interoperabilidad como el ADID Publicitario, MAIL, ID IoT, ID internos para cada usuario.

2.- De segunda capa la transacionalidad y estado de fidelidad en canales digitales propios: Qué compra, cuándo, en qué canal, a qué hora, cada cuánto, y por su puesto, un indicador de fidelidad del usuario, indicador de retención, afinidad a cada uno de los canales físicos ó digitales, cada cuánto entra a la app, a la página web, tienen un programa de lealtad, ¿lo usa?. Con estos datos se construyen sus modelos de atribución; del Data Driven al Event Driven, ahí está la clave de las experiencias.

3.- Por ultima capa tendremos a los datos externos: Agregar y combinar verificando la precisión y volumen de los datos hacia su data lake. Los datos que mayormente se enriquecen en esta etapa son modelos de personalidad, datos geocontextuales, indicadores geográficos, trazabilidad de datos de geoubicación ó location data, shopper journeys, preferencias de contenido digital.

El registro más valioso en nuestro ecosistema será aquel que hayamos logrado verificar en la precisión de sus datos y vincular a una dirección física y digital, ahora vamos a ver porqué.

La toma de decisiones estratégicas y/ó automatizadas para las áreas de marketing, operaciones, planeación estratégica, expansión, campañas, monetización y diversificación del negocio estarán basadas en estos datos y en la TRAZABILIDAD de nuestro ecosistema.

La experiencia de los clientes no viene de los canales y la tecnología, sino del cómo lo haces sentir a partir de lo que sabes de él. 

Particularmente para el Retail la inteligencia de ubicación es clave, agregando valor en muchas áreas de experiencia, optimización de la cadena y oferta personalizada. Algunos cohortes más importantes son las agrupaciones por direcciones, las de relacionamiento entre personas, edades y lugares ó contexto, que combinados pueden impulsar la demanda.

Data Driven Retail –Algunos ejemplos de aplicación estratégica de los diferentes datos son:

Aumenta el valor transaccional: Recomienda productos adicionales, atribuyendo publicidad por los datos demográficos y de ubicación. Desde una bebida ó comida hasta un tipo especifico de automóvil, la combinación de productos y precio que les resulte más atractiva.

Estrategia por ubicación: Selección de sitios basada en datos y modelos predictivos para evaluar diferentes escenarios en función de la ubicación, tiempos de conducción y los conjuntos de datos psicográficos, demográficos y de transacciones. ¿Qué tiendas se desvían de sus proyecciones de ventas y por qué?

Reducción de gastos operativos: Evalúa las direcciones de clientes, la información de impuestos por zonas, puntos de ventas útiles, optimizar la combinación de tiendas físicas y en linea, comprender los cambios en los costos de envíos, determinar el mejor transportista y minimizar costos.

Generar nuevas lineas de negocio: RETAIL MEDIA, la oportunidad más grande de utilizar los datos y generar nuevos ingresos, impulsando el engage, experiencia y visibilidad digital, que es fundamental en los pasillos digitales del futuro. Si quieren saber más de cómo capitalizar una red de Retail Media consulte este artículo: ¿Quieres construir una red de Retail Media ó aprovechar una?

Por ultimo vamos a platicar de algunas tecnologías que son fundamentales integrar; todas ellas herramientas del location intelligence:

En la parte de identificación Instore tenemos la camarografía para identificar usuarios en algunas zonas de los canales físicos. Esto también aporta, en algunas soluciones que integran sensores de movimiento, mapas de calor dentro de espacios 3D.

Para trazabilidad de shopper journey tenemos a los beacons, fundamentales si tienen una APP con la que puedan sincronizar los Push Notification. Otro de mis favoritos pero aún no utilizado son las etiquetas de RFID que puede dar una trazabilizad Punto a Punto no sólo de los productos sino de Shopper Journey dentro de la tienda y qué productos buscan los clientes.

Wifi, de lo mejor para tener los mapas de calor, siempre y cuando los clientes se conecten, también permite tener un conteo de dispositivos móviles y datos de navegación.

Independientemente del enfoque, los datos son clave para facilitar estas estrategias a través de los canales y mejorar la experiencia de los clientes y no olvide el cumplimiento de GDPR, una obligación que es más fácil cumplirla cuando hay una única fuente de datos para consultar.

No olvidemos que el Internet de las cosas está creciendo a un ritmo exponencial y, con él, la demanda de servicios digitales y hardware. Para satisfacer esta creciente demanda, los minoristas tendrán que invertir en nuevas herramientas para recopilar datos y crear conocimientos a un ritmo exponencial. Estas herramientas les ayudarán a comprender mejor a sus clientes, lo que a su vez conducirá a un mejor compromiso y retención de los mismos. Explora cómo pueden recopilar datos y crear una visión significativa con la ayuda de Knowsy.ai

Deseo que esto sea de mucha ayuda para fortalecer el ecosistema Mexicano Digital y sepamos que se pueden construir ecosistemas propios y monetizables para los negocios.

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