¿Quién está comprando y en dónde? El poder del análisis geoespacial en el retail omnicanal

Mediante el uso de análisis geoespaciales avanzados, los retailers pueden cuantificar el verdadero valor económico de cada una de sus tiendas en todos los canales, y lo cierto es que están descubriendo perspectivas sorprendentes.

La ola de cierres de tiendas en el sector minorista en todo el mundo continua. Los grandes retailers ya han empezado a tomar cartas en el asunto después de observar cómo en Estados Unidos miles de cierres dejaban calles y centros comerciales desolados.

Solo en 2017, más de 7,000 tiendas cerraron sus puertas, incapaces de soportar el rápido trasvase de consumidores hacia el ecommerce y el exceso de metros cuadrados en el mercado. Aun así, en España la superficie de ventas per cápita ha crecido ligeramente en 2017 y se coloca en 1,13 metros cuadrados. El tráfico de clientes en los centros comerciales ha ido disminuyendo constantemente y los márgenes están cayendo en picado en casi todas las categorías del retail.

Dadas estas tendencias, cada vez es más difícil justificar que se abran tiendas físicas y los grandes retailers se encuentran inmersos en procesos de reestructuración de sus redes físicas, con el objetivo de cerrar las tiendas menos rentables y recuperar cierto equilibrio en sus cuentas de resultados.

Desafortunadamente, los retailers a menudo toman decisiones equivocadas sobre qué tiendas cerrar, lo que perjudica gravemente a sus negocios. También pasan por alto oportunidades valiosas para expandir su presencia en el mercado y desbloquear el crecimiento.

Cuestión de mediciones

La razón principal es que usan métricas obsoletas: muchos retailers continúan teniendo en cuenta principalmente las ventas y los beneficios que la tienda genera, sin considerar su impacto en otros canales. En esta evaluación se ven involucradas otras variables, como puede ser la estructura de costes de personal, la selección de inventario o los costes de alquiler entre otros. Sin embargo, no se tiene en cuenta que los consumidores de hoy compran en todos los canales: pueden visitar las tiendas para mirar los productos y luego comprarlos en línea, o pueden buscar un producto en línea y luego comprarlo en una tienda. En este entorno, las métricas tradicionales son, en el mejor de los casos, indicadores incompletos del potencial de una tienda.

Se debe desarrollar una visión omnicanal del rendimiento de la tienda, lo que permite que a cada tienda se le atribuya valor también por todas las ventas en las que desempeñó un papel, aunque las ventas no sean atribuidas directamente a ella. Al hacerlo se obtiene una imagen más precisa del valor económico total de cada tienda y posibilita el tomar mejores decisiones. ¿El arma secreta para lograrlo? El análisis geoespacial avanzado.

Fuera de las cuatro paredes

Las tiendas físicas no van a desaparecer. Estimamos que las ventas en la tienda aún representarán del 75% al 85% de las ventas minoristas para el año 2025. Dicho esto, la tienda física ya no es solo un lugar para comprar productos. Hoy en día una tienda desempeña varias funciones posibles: puede servir como una sala de exposición experiencial para productos, como centro de pedidos online (o para devolver o intercambiar compras online), como punto de encuentro donde probar productos y compartirlo en redes sociales o como un destino para quienes buscan ideas e inspiración. Se puede dar el caso de que una tienda tenga ventas y ganancias débiles dentro de sus cuatro paredes y que, al mismo tiempo, sea un gran contribuyente al rendimiento general de la marca.

Los retailers ahora pueden medir el valor total de canales cruzados de una tienda minorista. Los avances en análisis de datos pueden ayudar a cuantificar tanto el efecto halo (positivo) de una tienda como su efecto de canibalización (negativo). En otras palabras, medir cómo la existencia de una tienda influye en el rendimiento de los otros canales de venta.

Los retailers han reconocido desde hace tiempo que una tienda puede tener un efecto halo, pero tradicionalmente se ha pensado en términos de comercialización, es decir, una tienda puede crear conciencia sobre la marca, al igual que una valla publicitaria o un anuncio de televisión. Visto como tal, el efecto halo ha sido difícil de medir. Sin embargo, en un mundo omnicanal, una tienda puede hacer más que solo crear conciencia: puede impulsar las ventas a través de otros canales, y viceversa. De hecho diferentes investigaciones sugieren que el efecto halo de comercio electrónico de una tienda puede representar del 20% al 40% de su valor económico total.

Una nueva era en datos y análisis

Durante décadas, los retailers han estado manejado una gran variedad de datos (información de puntos de venta, datos demográficos, tendencias del mercado, etc.) para conocer a los clientes y brindarles un mejor servicio. Hoy, gracias a la disponibilidad de nuevos tipos y fuentes de datos, es posible que las empresas obtengan una comprensión mucho más profunda de los consumidores y los mercados. Tienen acceso a más datos de comportamiento del consumidor que nunca, gracias entre otros a datos de ubicación anónimos provenientes de sus teléfonos móviles.

Estos datos agregados pueden arrojar luz no solo sobre la cantidad sino también sobre la calidad del tráfico de los clientes. Esta información permite a las empresas obtener una imagen detallada de cómo las personas se mueven e interactúan dentro de un mercado, así como de cómo se comportan en ambos canales, on y off line.

Y no es solo que haya más datos, sino que las empresas ahora también tienen acceso a una mayor potencia analítica de Big Data que permite generar conocimientos útiles a nivel de micromercado.

La combinación de técnicas geoespaciales avanzadas y aprendizaje automático, aplicada a datos sobre el comportamiento del consumidor, está desatando nuevas y poderosas ideas para las empresas de retail. En particular, les ayuda a 1) Tomar mejores decisiones sobre la expansión o reestructuración de sus redes de tiendas, 2) Desarrollar planes de acción a nivel de tienda para mejorar el rendimiento o 3) Movilizar a su fuerza de ventas y priorizar sus inversiones.

La estadística dice que los retailers pueden cuantificar las franjas de mayor rendimiento, descubrir oportunidades de crecimiento y obtener las primeras ganancias del análisis geoespacial avanzado en un plazo de 6 a 12 meses, especialmente cuando hay un equipo capacitado y multifuncional detrás del análisis liderando el proyecto. Y lo que es aún más importante: al aprovechar el poder del análisis geoespacial, las empresas pueden capturar al cliente omnicanal, el cual muy probablemente en un futuro próximo, será el único tipo de cliente que exista.

 

 

Por | 2018-10-04T18:28:41+00:00 octubre 4th, 2018|Blog, Tendencias de Mercado|Sin comentarios
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