¿Por qué los comercios deben centrarse en el análisis de sus clientes?

El análisis de Big Data está transformando muchos sectores, y el comercio minorista no es una excepción. Sin embargo, las tiendas a pie de calle tienen una peculiaridad; a diferencia de algunas industrias, deben extender sus programas analíticos para no centrarse sólo en su operativa interna, sino también en el consumidor en general. Si lo utilizan bien, puede permitirles realizar predicciones de compra que mejoren sus decisiones y beneficiar tanto a sus productos como a los clientes.

Por ejemplo, se puede utilizar este análisis para fomentar nuevos programas y eventos centrados en el cliente. Esto podría mejorar tanto la cercanía con el cliente como la conversión de la marca que vería potenciada tanto la retención de clientes como sus actividades de venta cruzada y aumento de venta por cliente. También podría proporcionar un gran valor a los consumidores, ya que obtendrían información y orientación muy relevante.

Pero la mayoría de los comercios no se encuentran en ese punto todavía:

  • Muchos aún no pueden encontrar patrones de compra a partir de sus canales de venta. Esto, a su vez, perjudica su capacidad para establecer métricas, desarrollar nuevas estrategias de marketing y planificar su oferta.
  • Otros utilizan sistemas de TI dispares que no ofrecen una segmentación consistente de los clientes que utilizan diferentes canales de compra. Como resultado, a menudo, se necesita la intervención de entidades externas al negocio.
  • Los comercios suelen carecer de una visión agregada de sus datos estructurados y tampoco pueden realizar una valoración del contexto no estructurado. Como consecuencia, no pueden generar valor a partir de sus datos.
  • Muy pocas tiendas son expertas en adaptar su marketing y merchandising al mundo digital. Y es más, no saben por dónde empezar.

Por tanto, ¿cuáles deben ser las prioridades del comercio minorista?

En nuestra opinión, hay 4 elementos básicos a tener en cuenta, a la hora de realizar un análisis eficaz del consumidor:

Visión del cliente de 360º: Disponer de una visión única del cliente, incluyendo su historial de compra, datos demográficos personales, preferencias, información de contacto y detalles de su tarjeta de fidelización. Con estos datos, los comercios pueden hacer ofertas en tiempo real, de nuevos productos y servicios, en función de las preferencias de cada cliente y de su contexto.

Análisis predictivo: Utilizando datos existentes y otros recogidos a tal propósito, las tiendas pueden identificar nuevos segmentos de consumidores, comprender y predecir su comportamiento (incluida la compra recurrente).

Comunicación omnidireccional integrada: Las tiendas deben proporcionar a los consumidores formas fáciles y consistentes de comunicarse con ellas, independientemente del canal que utilicen.

Ofertas personalizadas: Los motores de recomendación pueden ayudar a tratar a los consumidores como individuos únicos. Los clientes son más propensos a comprar cuando reciben cupones personalizados, recomendaciones concretas y buenas críticas de sus círculos en redes sociales.


Mike Deittrick

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