Hace tiempo que pocas cosas son casualidad. Big data retail es un buen ejemplo. ¿Por qué dejar a la imaginación todos los aspectos relativos a la disposición de los productos en un establecimiento? ¿Cuál es el motivo de arriesgar en lo que respecta al surtido de productos que se ofrecen en los distintos estantes si se puede ir a lo seguro? Cuando una persona, potencial cliente, traspasa el umbral de entrada a una tienda queda a disposición del marketing.
Todo tiene un sentido, cada circunstancia responde a una estrategia big data retail: desde esa mesa repleta de artículos con un descuento del 70%, hasta la estudiante que promociona un nuevo producto de una conocida marca veinte horas a la semana, entre los departamentos de panadería y congelados; hasta el hecho de que haya que recorrer tantos pasillos para poder terminar de llenar la cesta de la compra. ¿O alguien todavía pensaba que era aleatoria la colocación de la marca de cerveza más barata en el lugar más difícil de encontrar?
La forma de distribuir los artículos expuestos a la venta dentro de un establecimiento tiene una importancia decisiva sobre:
El ambiente que se percibe al entrar.
La atmósfera que se crea en cada departamento.
El volumen de ventas que se alcanza al final de cada mes.
La optimización de la forma de disponer los productos que big data retail hace posible gracias al análisis avanzado y la aplicación de técnicas predictivas, permiten:
Incrementar el número de metros recorridos por cada cliente en el interior de la tienda.
Fijar las dimensiones que cada área o sección debe tener en relación con las demás.
Ordenar los departamentos en función de la ubicación de la entrada o entradas al establecimiento.
Mediante el estudio de los datos obtenidos de las ventas se puede conocer el impacto que cada decisión tiene en los hábitos de los clientes, logrando definir una estrategia muy precisa y con un margen de error ínfimo. Los resultados son el incremento de los ingresos y la satisfacción del cliente.
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Big data retail: estrategias que se alejan de la abstracción
Es rara la ocasión en que una cesta de la compra y una lista de la compra son idénticas. Lo habitual es que lleguen a casa más productos de los previstos, fruto de ofertas, promociones e impulsos. El análisis detallado de esta información y su cotejo, que las posibilidades big data retail permiten, hacen posible optimizar el surtido de una tienda.
La ubicación de cada grupo de productos.
La colocación de las distintas marcas dentro de una misma categoría.
La forma de distribuir los productos centrales y los accesorios.
Para que el impacto de las decisiones tomadas en esta línea sea significativo, es fundamental contrastar la información obtenida del análisis de los hábitos de los clientes y sus compras, con datos relativos a cada artículo o marca.
Hay que tener acceso a un profundo conocimiento acerca del volumen de ventas de cada tipo de bien, los beneficios que de cada venta se derivan y las condiciones particulares de cada proveedor. En esto consiste la esencia de big data retail. Estas variables, en combinación con la información sobre las preferencias de los clientes, determinarán la idoneidad de cada decisión.