Big Data en el sector retail

infoRETAIL.- Hace años que algunas empresas han aprendido a utilizar los datos de sus clientes en el sector retail. Seguramente el ejemplo más conocido es el caso del que se hizo eco Forbes de una adolescente a la que Target le envió en 2012 publicidad para mujeres embarazas. El padre, muy molesto, fue a quejarse acusándoles de querer incitar a una niña a quedarse embarazada. Poco después volvió a pedir perdón, ya que tras hablar con su hija había comprendido que una empresa en la que ella compraba se había enterado de que estaba embarazada antes que él mismo.

Este ejemplo resulta interesante por dos motivos. El primero de ellos es que permite hacernos una idea de lo que se puede medir. Gracias al comportamiento, su retailer de cabecera puede descubrir muchas cosas sobre usted. Solamente es necesario que le facilite sus datos empleando una tarjeta de fidelización, pagando con tarjeta de crédito o similar.

El segundo motivo es que la publicidad personalizada con productos únicamente para embarazadas funcionaba mal. El efecto conseguido no era el deseado porque las clientas se daban cuenta de cuánto sabían sobre ellas. Target comenzó a mezclar los cupones de productos para embarazadas con otros que nunca comprarían para que dieran la impresión de que habían sido elegidos al azar. Con este tipo de ofertas, sus ventas de productos para embarazadas aumentaron, al tener las clientas la sensación de que la publicidad era genérica y casualmente incluía productos que necesitaban. La personalización gana peso, independientemente de que la percibamos o no.

Que algo sea medible no significa que deba medirse; podemos sacar cientos de métricas pero no todas serán útiles

De hecho, cada vez hablamos con más frecuencia de la hiperpersonalización, que la lleva un paso más allá y es una de las consecuencias del análisis de datos. Pensemos en cómo Amazon responde a nuestras compras de libros… Amazon analiza lo que estamos buscando cada vez que entramos en su web y la siguiente recomendación se (hiper)personaliza para la necesidad del momento.

En el campo analítico, los competidores online llevan años de ventaja. Podemos medir absolutamente todo, cuánto tiempo pasa cada visitante, en qué página/s, desde que dispositivo y sistema operativo accede, qué días y en qué franja horaria… Sin embargo, no debemos volvernos locos. Que algo sea medible no significa que deba medirse. Podemos sacar cientos de métricas pero no todas serán útiles.

Con 3 KPIs, como número de pedidos, importe medio por pedido y tasa de conversión tendremos la información básica que necesitamos. Podremos añadir otras métricas útiles pero no medir todo porque sí. Al igual que al hacernos análisis de sangre nos centramos en indicadores de salud clave como azúcar y colesterol, pero nuestro médico no solicita marcadores tumorales si no hay una sospecha fundada de un posible cáncer.

Que los competidores online lleven ventaja, no significa que no se pueda medir también lo que se hace en el comercio físico tradicional.

Puedes leer el artículo completo de Pablo Penas en este link.