Todo en la vida se basa en decisiones… ¿cómo adelantarse entonces a lo que el cliente desea y tenerlo listo cuándo, cómo y dónde lo necesita? Cómo entender el retail.
Entender los hábitos de compra de los clientes ha dejado de ser una tarea subjetiva, para convertirse en toda una ciencia a través de la cual se puede medir, cuantificar e incluso predecir su comportamiento en los establecimientos comerciales alrededor del mundo.
Esta nueva realidad ha llevado a que el sector Retail entienda que debe dejar de enfocarse en lo que las tiendas quieren mostrar, y pase a trabajar en torno a lo que los usuarios quieren encontrar, concentrándose en sus necesidades y preferencias; sin embargo, para conseguirlo es crucial conocerlos previamente, y más aún entenderlos. A fin de cuentas son ellos quienes tienen la decisión de compra en sus manos y deciden ir, regresar y convertirse en clientes de determinado comercio. En este punto es donde la analítica de datos se convierte en ficha clave del proceso.
Mercadeo masivo vs. Personalización
Hace un par de décadas, el camino más usual para ofrecer de manera exitosa un producto o servicio era hacerlo de forma masiva. Posicionar un mensaje en el mayor número de individuos permitía que el producto fuera consumido tal como si se tratara de una moda.
En esta línea, desde cadenas de comidas rápidas hasta productos de aseo y marcas de gaseosa, vieron en este tipo de mercadeo el mejor método de hacerse a una gran tajada del mercado, ofreciéndose como un producto “para todos”.
Sin embargo, gradualmente las dinámicas de consumo fueron dando un giro hacia la personalización. Factores como la entrada del universo digital y la masificación de las redes sociales, aceleraron este cambio provocando que los individuos empezaran a buscar experiencias diferentes que se adapten más a su forma de ser y de comportarse ante la sociedad.
Ya no se buscaba hacer parte de una tendencia, sino encontrar los espacios en donde la individualidad fuera identificada, entendida y destacada. Ahí empezó un nuevo reto para el Retail: conocer a sus clientes.
Dunnhumby es una empresa líder mundial en el área de la Ciencia de Datos del Cliente que lleva 30 años trabajando con retailers alrededor del mundo y cuenta con conocimiento de 1 billón de clientes a nivel mundial y más de 100 millones en América latina.
Con base en toda esta información y experiencia, la compañía logra traducir en datos el comportamiento de los clientes, apoyando al Retail en su interés de que la propuesta de valor que ofrece esté enfocada en el cliente… y el cliente lo perciba.
Datos para conocer al cliente
Sebastián Duque, Country Manager para Colombia de dunnhumby explica que a través de la analítica de datos se puede llegar a prestar una experiencia altamente personalizada acerca del comportamiento de los clientes, la cual permite deducir sus hábitos de consumo e incluso llegar a predecirlos.
“El comercio es uno solo, pero los clientes son miles; por tanto se hace necesario hacer uso de la ciencia, los datos y la tecnología, para lograr prestar una experiencia enfocada en entender a cada cliente a partir de sus gustos y necesidades específicas”, resalta.
Y no se trata simplemente de sacar promociones. De hecho, cifras presentadas por la compañía revelan que actualmente el 69% de las promociones no son efectivas. Es decir, que si por ejemplo se reduce el precio de un artículo en un 30%, el incremento en el número de ventas no alcanza a cubrir el descuento que se realizó.
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Eso se traduce en grandes cantidades de energía, esfuerzo y dinero que no fueron útiles en construir una relación más cercana y valiosa con los clientes sino simplemente un seguimiento a la dinámica comercial del mercado.
Por el contrario, una promoción personalizada tiene cinco veces más probabilidades de ser efectiva que una masiva. Según explica Duque, eso se logra al pasar de un foco de productos a un foco en clientes, apalancado en analítica, para personalizar la experiencia del usuario.
Para el caso colombiano, un comprador visita más de seis cadenas de Retail distintas al año; esto significa que no se le está facilitando la tarea de compra, pues termina buscando en distintas partes lo que podría conseguir en una sola. Por el contrario, si se le entiende correctamente, el Retail podrá prepararse para contar con el surtido y las promociones adecuadas, lo cual se traduce en un gana-gana para la tienda, el fabricante y el cliente.
Se hace necesario por tanto educar a toda la cadena de comercio permitiendo que las nuevas herramientas existentes sean utilizadas de manera clara y efectiva.
Educando el mercado
En Colombia se han venido desarrollando importantes esfuerzos de diferentes sectores para concientizar tanto al Retail como a los fabricantes, de la necesidad de apoyarse en los datos para mejorar la experiencia del cliente.
El Congreso Catman & Shopper 2019 es uno de ellos. Este evento, realizado en el nuevo hotel Hilton Corferias de Bogotá el 9 y 10 de julio, trajo a los principales líderes en la materia, que hablaron acerca de las últimas tendencias en Shopper Marketing, Trade y category management.
Bajo el slogan “Time for the next level”, el evento organizado por la agencia V2V fue un paso más allá en el análisis de la dinámica de disrupción ocasionada por la llegada de los discounters (tiendas de descuentos) y buscó proponer la siguiente etapa en la anhelada colaboración entre retailers y fabricantes, para que continúen enfocando sus esfuerzos en beneficiar al shopper, brindándole una experiencia de compra cada vez mejor.
Juan Felipe Vega, Director Estratégico de V2V, destaca el respaldo y apoyo de la Asociación de Industriales ANDI, como un hecho clave para haber llevado a cabo de manera exitosa esta quinta edición del evento, que durante dos días contó con 12 intervenciones de expertos entre los que destacan Javier Delgado (director de marketing de Walmart), Sebastian Duque (Country Manager para Colombia de dunnhumby), Guillaume Seneclauze (director ejecutivo de Carulla), y Javier Cohenar (speaker invitado), es CEO de Suplai.app sobre la disrupción del canal tradicional, entre otros.
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