Eran los años 90. Usted y yo nos desplazábamos a los comercios cercanos para satisfacer necesidades cotidianas. ¿Recuerda cómo eran esos establecimientos, quienes los regentaban, qué vendían y cómo lo hacían?

En esa misma época, en EEUU, aparecían las primeras herramientas de analítica digital iniciando un camino imparable que cambiaría el modo en que las empresas comprenden a sus clientes.

El cambio, aunque rápido, fue inexorablemente unido a diversas tecnologías que condicionan el punto de partida en el que hoy en día nos encontramos. Tuvimos que vivir un par de burbujas (tecnológica y financiera), la evolución de los dispositivos móviles, cambios jurídicos, culturales, generacionales y sobre todo tecnológicos, para llegar a donde hoy en día nos encontramos.

Año 2019. Han pasado 25 años y la analítica digital se torna imprescindible para tomar decisiones de negocio. Hoy en día, se puede tener un conocimiento conciso de cualquier cliente que visite nuestro ecommerce. Conocer la audiencia, el modo que llega hasta nosotros, su comportamiento así cómo el rastro que lleva a concretar una compra (o no).

Este  año se prevé que cierren sus puertas en EEUU más de 12000 negocios físicos como consecuencia de la pérdida de cuota de mercado con respecto a negocios digitales. El problema tiene nombre: apocalipsis del retail. La solución, también.

LA IMAGINACION AL PODER

Imagínese que quiere abrir un establecimiento físico. Imagínese que puede evaluar los locales disponibles y accesibles en función de datos reales.

• Imagínese poder comparar el coste de los locales, metros cuadrados, sus características, conocer la competencia ya presente en la zona y condiciones de contratación estableciendo comparativas de alquiler y compra.
• Cuanta gente transita por la puerta de ellos, en que horarios según el día o época del año.
• Imagínese poder comparar facturación de negocios complementarios o datos medios de su competencia ya presentes en la zona.

Imaginar cuesta poco así que vayamos un paso más allá.

• Imagínese que pudiese conocer cómo son esas personas, su edad, sexo, origen, estatus, profesión.
• Cada cuanto lo visitan físicamente, que zonas de su tienda lo atraen, que objetos cogen, miran, prueban y recomiendan.
• Siga imaginando. ¿Busca información ese cliente online, cuando, desde donde, cuánto gasta cuando compra en Internet, que valora de las dos caras de la moneda (on-off), qué le preocupa, qué lo condiciona?

Una cosa más. Imagine que puede conocer cómo de satisfecho está con el proceso de compra en tienda y tener la confianza suficiente con él para escuchar su opinión,  lo que mejoraría o cambiaría de su experiencia de compra física.  ¿Ya, lo tiene?

1, 2, 3. Despierte!

ANALÍTICA EN RETAIL

La analítica en retail combina IOT, Big Data & Machine Learning con objeto de definir una estrategia de negocio orientada a la creación de valor en torno a experiencias de cliente.

Sus principales ventajas son:

• Reduce en torno al 40% el tiempo de digitalización de nuevos productos.
• Aumenta un 50% la precisión del cálculo del Precio – Valor contable.
• Reduce un 20% las órdenes de compra y un 30% el stock medio.
• Aumenta un 10% el ratio OTIF (On-Time In-Full).
• Amortiza el 10% de los costes del fondo de reparto.
• Aumenta un 25% los beneficios por distribución de espacio.
• Reducen un 50% el margen de error de ubicación de negocios.
• Suministra valores cuantificables y comparables en tiempo real.

Si tiene en mente montar, remodelar, analizar o impulsar un negocio físico la analítica se vuelve imprescindible independientemente de si su transición es on-off o sigue el camino inverso. Son múltiples las herramientas a usar en función de su tamaño, situación geográfica, sector y estrategia de integración onmincanal. Estas son las cuatro fases principales a tener presente: recolección, visualización, análisis y toma de decisiones.

 

Fase I – Recolecta

El origen de la información es el dato y este, en el plano físico, puede provenir de múltiples fuentes. La pregunta básica es, ¿Qué fue antes huevo o gallina? Es decir, realizo un ciclo completo de analítica en retail para disponer todos los elementos de juicio y actuar a posteriori, o incorporo los elementos una vez dispongo de experiencia real de clientes.

Lo ideal sería realizar diversos test en real en la misma ubicación o en aquellas cuyas conclusiones sean trasladables emulando el famoso testing A/B web. Es frecuente, sobre todo en cadenas o franquicias, establecer un centro piloto o de referencia (flagship) que sirve de base para actuaciones futuras.

Afortunadamente, hay un gran rango de tecnologías diseñadas para adaptarse a las distintas ubicaciones, necesidades de negocio o presupuestos. Pero no todo es tecnología. Una fuente fundamental de información de tu negocio son tus empleados: conocen las tendencias que han detectado dentro de la tienda y ello, ayudará a determinar las necesidades generales de cada retail y los objetivos a definir con los dispositivos seleccionados. Además, su inclusión en el proceso favorece la cooperación en el momento de su instalación y en su capacitación para saber manejar el nuevo sistema.

A continuación, describimos las principales fuentes de información así como los principales operadores del sector que las proporcionan.

SOFTWARE:

Por alejarse del propósito que nos ocupa, no entraremos a evaluar información proveniente del ERP, CRM o soluciones BI internas.

• App Movil. Alertas en Tiempo Real: permiten una comunicación directa y rápida con el usuario final de ofertas, productos o mensajes, actualizándose en tiempo real. Su ROI es sensiblemente inferior a otros soportes publicitarios. Nos gusta especialmente Diginal Signage de Grupo Fractalia. En muchos casos existen portfolios diferenciados por canal, en otros casos no. En estos últimos, la integración de canales en tiempo real no es tarea baladí. Algunas soluciones  como Channel Pilot facilitan la automatización de datos de producto ya que partiendo del backoffice permiten la parametrización del catálogo dinámicamente tanto en marketplaces de terceros como ecommerce corporativos así como una monitorización de precios competencial.

• Actividad en Redes Sociales: el comportamiento de un consumidor físico suele tener eco notable en redes sociales. Identificar audiencias y descubrir valiosos insights accionables es tarea de herramientas como Audiense. Aun tienen mucho que aprender del ser humano, pero una pronta respuesta automatizada siempre es mejor que una desatendida. Este es el papel de soluciones como la presentada por Marketeer.

• Sistemas de Punto de Venta; nuevos sistemas POS en la nube permiten un control en tiempo real del negocio así como controlar el desempeño del Staff. En hostelería, es referente Clicktom.

HARDWARE + SOFTWARE:

• Contador de personas: hay muchos y muy variados: sensores laser, térmicos o 3d. Su uso pierde peso en la medida que los dispositivos móviles se hacen omnipresentes usándose en la actualidad como complemento.

• Dispositivos WIFI & BlueTooth: se tiende a pensar que para que un móvil deje lo que se conoce como huella digital has de facilitar acceso al mismo de un modo u otro. Sin embargo, el mero hecho de activar la wifi sin necesidad de conexión o logado a ninguna red permite rastrear información relativa a tu dispositivo así como sus movimientos. Ello se realiza a través de la MAC de modo autorizado por la Ley de Protección de Datos. La mayoría de las soluciones presentes en el mercado usan varios dispositivos (al menos tres para una triangulación) que detectan marca y modelo del dispositivo, tiempos de estancia, recorridos y datos relativos a la recurrencia. Estos sistemas tienen una década de recorrido y existen muchos. Suites de producto como la proporcionada por Analytica, Cheerfy, Cad&Lan o Euclid son altamente recomendables.

• Programas de Fidelización y Promociones: el talón de Aquiles de los dispositivos wifi no es otro que la legislación relativa a protección de datos. Captar información de carácter personal no está autorizado sin consentimiento expreso del cliente. Para salvar ese obstáculo, las compañías suelen enlazar la información obtenida en el punto anterior con los programas de fidelización (tarjetas, clubs, apps, etc) de modo que así es posible determinar datos de carácter personal y por tanto acceder a cualquier dato relevante de nuestros clientes existentes en cualquiera de nuestros sistemas.

• Métodos de Pago: aunque efectivo y tarjeta de crédito / débito siguen siendo los reyes, las nuevas fórmulas van ganando poco a poco terreno. El usuario espera un compendio de utilidad, comodidad, seguridad y garantía y bajo estas premisas, tanto banca como empresas tecnológicas están aportando soluciones basadas en dispositivos móviles. Soluciones wallet o de monedero electrónico, Paypal, tarjetas contactless, pago con aplicaciones móviles, apps propietarias o tarjetas virtuales no solo permiten su cometido, sino que generan datos de relevancia que permiten segmentar, más si cabe, al cliente.

• Cámaras de Vídeo: la AI está cambiando el uso de estos dispositivos, inicialmente utilizadas como sistemas de seguridad, a potentes herramientas de generación de información. Este vídeo habla por sí solo.

Fase II – Visualiza

Establecidos los elementos tecnológicos que permiten el tracking de clientes en torno al negocio, es posible representar los mismos en formatos que permitan analizar la información de modo visual.

La mayoría de las soluciones de captación de datos poseen una capa de visualización y análisis de información o en su defecto, una API que permitan el acceso y manipulación de los mismos de modo que sea viable una integración con herramientas estándar del sector.

A continuación, enumeramos algunos de los modos de representación de información más comunes:

• Cuadros de Mando: la parametrización es básica en todo cuadro de mando y por tanto, este debería poder adaptarse a nuestras necesidades en los aspectos que desglosamos a continuación.

• Integración: resulta complicado aunar las virtudes de diversos sistemas de la mano de una única fuente. Integrar las fuentes de información con coherencia requiere adaptaciones tecnológicas.

• Formato de representación: es habitual representar información en tablas si bien el formato es poco visual. Su adaptación en gráficos de barras, lineales, circulares de dispersión, burbujas, treemap, sociales o de palabras suelen facilitar la comprensión.

• Modificación de parámetros de medición: umbrales, rangos, granularidad, activación / desactivación, correlaciones, etc.

• Modificación de las perspectivas desde el dashboard: es habitual definir determinados informes en función del rol de usuario que recibe la información ya que cada perfil profesional demanda un cuadro de mando adaptado a sus necesidades tanto desde un punto de vista de la información a mostrar como de la temporalidad del mismo.

• Reporting automático: algunos informes requieren ingentes cantidades de datos y por tanto, para procesarlos, suelen requerir de una programación temporal previa.

• Formatos de exportación.

• Optimización de los kpis. Ver Fase III.

• GIS (Sistemas de Infomación Geográfica): permiten visualizar, cuestionar, analizar e interpretar datos de modo que facilitan la relación entre ellos, patrones y tendencias. Referentes en esta parcela son, sin duda, tanto ESRI como Carto.

• Mapa de Calor: un clásico en la representación de información son los mapas de calor. Permiten monitorizar el tráfico de clientes en las diversas áreas lo cual permite tomar decisiones importantes tras realizar testing en base a esta representación.

• Diseño optimo de espacios: disponer los elementos de una tienda o su reconfiguración. Zonas frías / calientes, aforo, afluencia, tránsito, tipologías de mobiliario o pruebas de iluminación.

• Analítica de la estrategia de precios y promociones, el mobiliario, elementos del punto de venta, pruebas de iluminación, etc.

• Estadísticas de captación de tránsito rodado y viandantes por fachada. Escaparatismo.

• Situación de producto, promociones y recorridos tipo, escaparatismo.

• Control y adecuación de stocks.

• Audiovisual: en BI es habitual partir de informes generales e ir ampliando el nivel de detalle de una determinada dimensión (Drill-Down). La generación de contenido audiovisual dinámico facilita un acceso controlado a la información compartiendo y realizando métricas sobre los mismos.

• Infografías: en BI, es habitual partir de informes generales e ir ampliando el nivel de detalle de la información a medida que necesitamos mayor nivel de detalle sobre una dimensión. Las infografías cumplen su función como formato visual, atractivo e intuitivo en la representación de información ya sea bajo un enfoque de proyectos,  publicitario, corporativo o meramente informativo.

 

 Fase III – Analiza

Independientemente del kpi analizado, la dimensión básica y fija en todo informe de analítica es el Tiempo. Aunque existen variaciones particulares, la frecuencia de análisis de la mayoría de los negocios suele partir de reporting semanales estableciendo comparativas temporales con respecto a la semana anterior, misma semana del mes anterior y la misma semana del ejercicio anterior.  Además, se recomienda un análisis por horas o franjas horarias pues facilita la gestión de personal o accesos / horarios de apertura y aprovisionamiento, entre otros factores.

“El comportamiento del cliente físico es más predecible pero menos medible”.

Sobre esta base, es común realizar ajustes particulares según la tipología de negocio y sus circunstancias. Así, por ejemplo, es habitual adaptar la frecuencia temporal, generar hitos o realizar anotaciones según promociones puntuales, negocios de temporada o con ciclos de re-stockage definidos. Del mismo modo, el calendario laboral y festivo marca variaciones importantes entre periodos (Semana Sta, número de fines de semana del mes, navidades, rebajas, etc). Por último, no debemos olvidar factores externos no controlables en el corto y que condicionan en gran medida el comportamiento (clima,   salud, eventos concretos de gran demanda – champions etc).

En retail existen 9 kpis o claves de desempeño básicas que sirven como base de decisión en analítica de negocio. A saber:

1. Datos del tráfico: el tráfico para una tienda determina el origen de una venta. Por tanto, debe ser objetivo principal un análisis del mismo orientado a maximizarlo.

2. Tasa de conversión: ¿Cuántos de los que pasan frente a mi tienda entran en ella?, ¿cuántos de los que entran en mi tienda se convierten en un ticket?, ¿cuántos visitantes terminan siendo clientes? Este es un indicador de medida del desempeño comercial extraordinario, ya que permite valorar la eficacia de nuestra metodología de ventas y también la claridad de nuestra oferta.

3. Ticket medio: Analizar históricamente tickets medios se torna fundamental. Generar “transeúntes” consume recursos (eleva costes fijos). Atraer aquellos disonantes con nuestro target, también. La desviación estándar con respecto a la media puede establecer rangos comunes así como líneas de atención o críticas sobre las que actuar. Obviamente, este kpi pretende ser maximizado.

4. Catálogo – Productos de Mayor Demanda VS Mayor Margen. Aunque la realidad es más compleja que la simple adaptación del Principio de Pareto “El 20% de tus productos te brindarán el 80% de los beneficios”, muchos sectores aplican ratios similares (70-30 o 60-40). En este sentido, el control del porcentaje más demandado de referencias del catálogo se torna imprescindible de cara a maximizar la rentabilidad.

5. Tasa de fidelidad de los clientes. Otro KPI básico en la salud de un negocio de retail viene marcado por los porcentajes de visitas nuevas y recurrentes de nuestros clientes. La fidelización no solo afecta a algunos de los objetivos anteriormente descritos sino que suele ser un indicador crucial de la salud del negocio, la solidez de la marca y el grado de satisfacción del cliente.

6. Tiempo medio de permanencia en tienda. Nuestro objetivo con este dato es aumentar el nivel de compromiso o engagement de los clientes. Ticket medio, fidelidad y tiempo de permanencia en tienda están fuertemente correlacionados.

7. Porcentaje de captación: es posible saber cuántas personas pasan por delante de mi tienda y qué porcentaje de éstas logro captar. Imagen de marca, escaparatismo y demás elementos de captación alineados con la estrategia de marketing y medios de la compañía determinan en gran medida este ratio.

8. Tasa de Abandono: ¿Te visita mucha gente que luego se marcha sin comprar? Sabemos perfectamente que forma parte del juego y que hay que contar con ello puesto que existen diferentes factores que pueden provocar que una persona abandone el negocio con y sin compra (horario, cola en caja, des-orden de los artículos, showrooming / webrooming, etc). En este sentido, es frecuente medir el Net Promoter Score® (NPS), una medida de lealtad que tiene un cliente hacia una marca concreta. Este indicador se basa en una sencilla pregunta: “¿Con qué probabilidad recomendarías esta empresa a un amigo o compañero?” y se simplifica en ocasiones con una caja sonriente o triste.  En la respuesta se pide a los clientes que contesten a una encuesta con una escala de 0 a 10. Esta poderosa medida es utilizada en un amplio abanico de sectores para medir la satisfacción de los clientes. Según la respuesta, el cliente se clasifica como promotor, pasivo o detractor.

9. Nivel de desempeño: esto es un punto importante a medir y tiene que ver con el comportamiento de los trabajadores dentro de la tienda, la asignación de personal y el nivel de desempeño.

 

Fase IV – Decide

Negocios de nueva creación carecen de algo tan vital como un histórico de datos. No está al alcance de cualquiera comparar kpis con datos de competencia del mismo sector pero de poderlo hacer tendremos un importante descriptor de nuestro posicionamiento en el mercado. Poco valor tiene analizar la información con respecto a valores generales pues, a modo de ejemplo, la tasa de abandono depende en gran medida de la ubicación, la franja horaria – diaria o el sector. Empresas como Nielsen o Kantar permiten contextualizar la información.

A partir de aquí entra en juego un perfil ejecutivo / directivo. Partiendo del análisis de la fase anterior, la toma de decisiones suele orientarse a las siguientes áreas:

 

• Optimiza tu planificación del Staff. Asignación de personal, planificación horaria, vacaciones, remuneraciones por objetivos, formación del personal, etc.

• Operaciones – Arquitectura – Decoración. Reubicación de áreas, mobiliario, iluminación, redecoración…

• Aprovisionamiento. Control de stocks, reaprovisionamiento o un profundo análisis de atributos son básicos en la configuración de la oferta y la adecuación del inventario a los ciclos de fabricación o reposición.

• Comercial y Marketing. Pricing, ofertas, promociones, escaparatismo, lotes y surtidos, packaging, comunicación, eventos, etc.

• Contabilidad – Finanzas – Impuestos. La integración con el backoffice traidcional (TPV, ERP, CRM) permite automatización de procesos y asociar métricas de analítica con parámetros de desempeño financiero. Otros aspectos como el nuevo sistema de IVA basado en el suministro inmediato de información de la Agencia Tributaria genera exigencias adicionales en este sentido.

• Omnicanalidad. Aunque en sucesivos artículos abordaremos diferentes aspectos de la omnicanalidad y su vertiente ecommerce, me gustaría traer a colación en este momento algunos datos que reflejan la importancia de la toma de decisiones en torno a este punto:

1. El 34% de los internautas que hacen una búsqueda de un producto online, terminan comprando Offline– ComScore.
2. Los compradores ROPO (es decir, Research Online Purchase Offline) gastan alrededor de un 33% más que aquellos que no realizan un análisis online previo –Fnac Francia.
3. Sólo un 22% de los consumidores realiza tanto la búsqueda como la compra a través de Internet. PricewaterhouseCoopers.
4. En España, mayoritariamente, seguimos prefiriendo ver el producto físicamente así como poder hablar sobre sus características y resolver nuestras dudas con el personal de la tienda cara a cara. Sólo hay que ver los datos, sólo el 43% de los españoles compra online frente al 82% de los británicos.
5. Click&Collect se consolida en el mercado con soluciones propias (Amazon Locker) o externalizadas (Kiala, Yupick).

¿Qué desvelan estos datos? Que el punto de venta sigue siendo muy importante, y que el cierre de la venta offline sigue estando en cabeza, por lo que no todas las estrategias online deben estar orientadas a la consecución de la compra en el mismo canal, sino que hay que considerar también la movilización de los que prefieren buscar online hacia el punto de venta.

Las diferencias culturales deben estar también reflejadas en la manera en que se idea y se desarrolla la estrategia corporativa ya que el mercado español sigue confiando en la manera tradicional de cerrar la venta.

En sentido inverso, es tendencia el showrooming, esto es, partir del punto de venta para analizar el producto físicamente y acabar comprándolo tras comparar diferentes tiendas online.

• Un 55% reconoce haber utilizado un dispositivo móvil para informarse sobre un producto en la tienda física. SecureNet.
• De cada 100 cupones canjeados a través de la tienda Online, otros 51 fueron canjeados a través de la tienda física.

Estos comportamiento son cada vez más usuales, y por lo tanto, la convivencia entre el mundo off y on es cada vez más importante. Buscar información, entrar en una tienda, visualizar un producto, y escanear los códigos de barras para conseguir más información, leer reseñas y comparar precios para luego terminar la transacción como mejor consideren, ya sea en la propia tienda o en Internet. Bienvenido a dos mundos paralelos y complementarios donde la movilidad de uno hacia otro y su retroalimentación es clave.

 

Software / Herramientas

• Búsqueda y Análisis de Ubicación.

Las grandes firmas lo tienen claro: la ubicación es clave. Entrar en detalle en este aspecto da para un asalto per se pues son muchos los factores a tener en cuenta. Herramientas de análisis sectorial como las que comentaremos más adelante nos pueden ayudar a tomar decisiones al respecto si bien existen otras más específicas como Betterplace que pueden resultar de utilidad, especialmente para pymes. Aún tiene recorrido dada su “juventud” pero sin duda aporta valor en la medida que usando técnicas Big Data y GIS aglutina diversas fuentes de información de un modo parametrizable aportando información sobre disponibilidad de locales sometidos a criterios de búsqueda.

• Análisis Sectorial / Geográfico.

Entender tu negocio requiere comprender la evolución del mismo con respecto a tu entorno y especialmente, a tú competencia. BBVA puso en marcha una estrategia inteligente hace años reduciendo significativamente el coste de un TPV físico en empresas con la intención de incrementar significativamente el número de dispositivos implantados como para generar datos comparativos (Commerce 360). Hoy en día, no son los únicos pues Santander  ya implementa soluciones similares (Mi Comercio).

Algunas de las características más relevantes de la democratización del Big Data son:

• Captación de nuevos clientes.
  • Descubrir lugares de procedencia.
  • Medición de recurrencia / fidelidad.
  • Segmentación demográfica.

• Análisis del Sector:
  • Estudios de Mercado mensual sobre tu zona y sector.
  • Comparativas de precios competenciales.
  • Analítica temporal de negocio (horarios, ciclos, temporalidad).

• Ubicación:
  • Análisis de ubicación de tu negocio.

• Integración Vertical.

La cadena de intermediación a la que se someten las ventas se estrecha a pasos agigantados. La reducción de operadores en la franja media que no aportan valor añadido es inevitable en la medida en la que no aportan valor añadido y los canales digitales siguen incrementando cuota de mercado. Soluciones de integración Proveedor – Retailer permiten compartir información en tiempo real a la par que crean fuertes nexos de unión y estrategias compartidas. Con este fin existe Retail Link, una herramienta de Cognodata que proporciona elementos información fundamental compartida. IBM también posee algo equiparable enfocado a la distribución.

• Gestión de Proveedores:
  • Registro de proveedores.
  • Base de datos de suministro.
  • Sistemas de monetización.

• Gestión de Productos:
  • Lanzamiento de nuevos productos.
  • Gestión del catálogo multicanal.
  • Pricing y gestión del lising.
  • Recomendaciones de producto.
  • Sistema integrado de información de productos.

• Gestión de Órdenes y Pedidos:
  • Intercambio de documentación electrónica.
  • Seguimiento de pedidos multicanal. Visibilidad.
  • Gestión RFQ.
  • Gestión de incidencias.
  • Analítica de pedidos.

• Gestión Financiera:
  • Factura electrónica.
  • Conciliación de facturas y presentación de informes.
  • Visibilidad cuentas por pagar.
  • Devoluciones con cargo al proveedor.

• Gestión de Promociones:
  • Planificación de promociones.
  • Ofertas de proveedores y reembolsos.
  • Gestión de la inversión en overtas.
  • Sistemas de información de promociones.

• Gestión de Rendimiento:
  • Planificación del desempeño y fijación de objetivos.
  • Cuadro de mando de rendimiento.
  • Sistema de información del desempeño.

• Gestión de Espacio:
  • Control de espacio físico.
  • Contratación de espacios.

 

• Analítica Predictiva.

La analítica predictiva permite anticipar el comportamiento de compra de los clientes anticipándonos a la demanda. Toma como base un historial de compras que complementa con patrones de compra extraídos del comportamiento social del cliente (compra por impulso, sobre gasto, fidelidad, diversidad y recomendación).

El conocimiento del entorno social del cliente permite realizar acciones de marketing conjuntas o cruzadas en entornos sociales predecibles (parejas, familias, amigos, etc) fomentando la prescripción.

La información personal es contextualizada en base a tendencias de búsqueda, diálogos conversacionales (Ej.: interés por la lectura en una red social), patrones de consumo de mercados paralelos (Ej.: tendencias de tecnología en Japón) y ciclos de vida personal (Ej.: relación embarazo – necesidades posteriores).

Por tanto, en base a ella se puede decidir sobre:

• Futuras tendencias de compra.
• Desempeño del programa de fidelización.
• Migraciones de segmento.
• Product mix.

 

• Analítica de Campañas.

Permite obtener rendimiento de sus campañas físicas & online.

• Tasas de conversión y ROI.
• Rastreo de público objetivo.
• Fidelización de clientes.
• Redes sociales y sentiment análysis.

 

• Soluciones basadas en Wifi.

A continuación planteamos algunas de las empresas de referencia en esta área:

• Euclid.
• com
• aero
• Analytica.
• Libelium.
• Presence Orb.
• Retail Next.
• Flame Analytics.
• Foot Analytics.

 

• Soluciones basadas en IPS – Beacon o Cámaras.
• Eye Q.
• Brickstream.
• Herramientas de Visualización.

Existen multitud de herramientas útiles para llevar a cabo el proceso de visualización de datos. Entre ellas, se pueden destacar las siguientes:

• LightningChart: complemento para Microsoft Visual Studio, se utiliza para implementar visualizaciones de datos en aplicaciones desarrolladas en WPF y Windows Forms. Popular por su fluidez, soporta gráficos con más de mil millones de puntos de datos al mismo tiempo, actualizados en tiempo real. Posee una librería con más de 100 tipos de gráficos diferentes y personalizables, en 2D y 3D. Sus componentes para la visualización de datos son utilizados en programas y dispositivos en todo tipo de campos e industrias.

• SAS Visual Analytics proporciona mayores capacidades analíticas a partir de cualquier cantidad de datos, permitiendo llevar a cabo análisis de datos exploratorios. Sin necesidad de crear subconjuntos o muestras de datos. Gracias a sus funciones high-performance, puede utilizar todos sus datos, volúmenes grandes o pequeños, para obtener conocimientos precisos de forma mucho más rápida de lo que era posible hasta ahora.

• Tableau Software es una de las herramientas de visualización de datos más utilizadas actualmente por los usuarios, debido en esencia a la facilidad de uso de todas sus funciones. Aunque en principio existe una versión de pago, se pude utilizar también de forma gratuita obteniendo gráficos profesionales sin la necesidad de pagar, pero con limitaciones a la hora de introducir un exceso de datos. Debido a la sencillez y rapidez de manejo, la hace accesible a todo el mundo sin la necesidad de dominar la programación. Por todo esto se la considera la herramienta líder de visualización de datos

• Permite crear informes, tableros de control y gráficos de diferentes tipos y formas que se van cambiando en tiempo real, a medida que vas introduciendo los datos. También, nos da la posibilidad de añadir información extra, como inserción de documentos o sitios web, que acompañarán a los datos.

• Al igual que Tableau, QlikView es bastante fácil de manejar y permite utilizar e introducir gran cantidad de datos, que pueden proceder de diferentes formatos. Una vez introducidos se pueden manipular y organizar libremente según como se quieran presentar, para conseguir el objetivo final, que es obtener una forma atractiva de visualizar cantidades de datos. Entre sus características más destacadas está la de poseer los datos integrados en el propio cuadro de mandos, posibilitando trabajar con ellos sin la necesidad de estar conectado al origen de donde proceden.

• Es un programa de código abierto para la visualización y consulta de grafos. Además, Gephi permite manejar grafos grandes con buena calidad, algo no común en este tipo de herramientas. Gephi da la posibilidad al usuario de agrupar nodos del grafo, colorearlos, dotarlos de tamaños proporcionales a indicadores, etc. Su objetivo principal es ayudar a los analistas de datos a hacer hipótesis, aislar estructuras de datos o descubrir patrones de una forma intuitiva. Entre sus características, incluye el análisis dinámico de datos, la creación de cartografía y el uso de métricas preestablecidas.

• Many Eyes. Es una herramienta gratuita creada por la empresa IBM que ofrece 2 posibilidades (navegar entre datos ya existentes o usar los creados por uno mismo). Many Eyes permite la conversación alrededor de una visualización, es decir, los usuarios pueden aportar sus opiniones sobre los gráficos y proponer otros enfoques a partir de los mismos datos. Con esto se consigue enriquecer al máximo el contenido y sacar provecho a los datos para poder entenderlos de la mejor manera posible. Otro aspecto interesante de esta aplicación es su ámbito público, ya que no se puede utilizar de forma privada. El procedimiento es muy sencillo, ya que se basa en subir los datos y elegir un tipo de visualización. Después el sistema realiza sus cálculos y ofrece los resultados.

• Google Fusion Table. Es una aplicación web de visualización de datos experimentales para recoger, visualizar y compartir tablas de datos. Se trata de un servicio web proporcionado por google desde 2009 para la gestión de datos o Mapeo Web, que permite el almacenamiento de datos en tablas visibles y descargables entre los usuarios de Internet -exportados en formato de archivo-, a través de gráficos circulares, gráficos de barras, diagramas de dispersión, líneas de tiempo, y mapas geográficos (Google Maps).

• Es un software de programación visual que se ejecuta en el propio navegador, que permite construir y compartir de manera sencilla proyectos interactivos de visualización de datos mediante un sistema de módulos interconectados, aplicando una operación o un control al flujo de datos de cada módulo, que permite personalizar, iterar y prototipar soluciones interactivas basadas en datos extraídos de procesos de análisis. La aplicación contiene una colección de ejemplos de plantillas predesarrolladas para monitorizar, analizar, investigar y comunicar con datos, fácilmente transformables en un proyecto personalizado para analizar datos. Se pueden crear visualizaciones de datos interactivas y combinables, eligiendo entre un amplio abanico de herramientas. El programa cuenta con más de 50 tipos de gráficos interactivos, desde barras hasta sistemas más complejos de árboles o pictogramas. El uso de plantillas de gráfico, texto e imagen también permite publicar el trabajo de forma sencilla como una página web o en el propio servidor de Quadrigram. Además, la plataforma permite exportar y descargar los proyectos como código fuente original, para después editar libremente y subir a servidores, y ofrece cuentas para diversos tipos de usuarios, pudiéndose probar gratis durante un mes.

• Es una herramienta de código abierto para el sistema operativo Mac OS X. Esta aplicación está diseñada para crear gráficos en 2D, tanto estáticos como dinámicos. Nodebox utiliza el código de programación Python lo que puede ser una desventaja frente a otros programas por tener que conocer dicho código. Su gran capacidad te permite trabajar con gran cantidad de datos. Además, sus archivos se pueden exportar a diferentes tipos de formatos, como PDF o a película QuickTime. Los documentos de Nodebox se crean gracias a nodos conectados entre sí.

• R: Es una herramienta estadística de código abierto desarrollada por los Laboratorios Bell. Se ejecuta en variedad de plataformas como Mac, UNIX o Windows. Está centrada en la creación de gráficos estadísticos y el análisis de datos. Es un programa muy potente que puede soportar grandes volúmenes de datos y librerías extensas. R es una herramienta muy compleja ya que se requieren conocimientos de programación para utilizarla. Esta herramienta utiliza el lenguaje R, similar al lenguaje S también desarrollado por laboratorios Bell. Los usuarios avanzados también pueden hacer uso del lenguaje C para tareas más complejas. R tiene su propio formato de documentación tanto en línea como en papel.

• am: es un servicio de Internet para crear y compartir visualización de datos tanto para expertos como principiantes. Permite crear infografías, visualizaciones de información y esquemas de representación de datos de forma útil y llamativa. Es una forma de desarrollar las ideas a través de gráficas con iconos, flechas y colores.

Es una herramienta que dispone de un archivo para compartir trabajos de todo tipo con otras personas. Las infografías se pueden subir, marcar por temas e ideas además de archivar las imágenes que ocupan mucho espacio a través de códigos. Esto proporciona más velocidad siempre que el programa funcione correctamente.

• D3 Data Driven Documents: Es una herramienta de narración visual, una biblioteca de JavaScript para la manipulación de documentos basados en datos. D3 permite enlazar datos a un Modelo en Objetos para la Representación de Documentos (DOM) y aplicar transformaciones en el documento. Es un programa de código abierto que posibilita exponer las capacidades de los estándares web. Supone un gasto mínimo, es rápido y permite comportamientos dinámicos de interacción y animación. Facilita la reutilización a través de componentes o plugins y funciona con cualquier navegador moderno, incluyendo sistemas como Android y iOS.

• Visionaris 24: Es una herramienta de visualización de datos simple y completa que permite al usuario final la creación de tableros de comando y diversos gráficos que se actualizan en tiempo real, a medida que se introducen datos.

GLOSARIO

• Avenidas o pasillos: son las «arterias» o caminos del establecimiento comercial. A través de ellas, los clientes recorren toda la superficie de exposición de los productos.

• Disposición abierta: existe cuando el mobiliario utilizado, así como la estructura arquitectónica del local, permite visualizar la totalidad de la sala de ventas desde cualquier punto de la misma.

• Disposición cerrada: supone la división de las salas de ventas en sectores o secciones dándole a cada una de ellas una identidad propia por su estilo, color, decoración y ambiente.

• Disposición en espiga: distribución de los muebles en forma oblicua a la circulación de los clientes. Disposición libre Consiste en colocar el mobiliario sin seguir ninguna forma regular.

• Disposición recta en parrilla: colocación de los muebles en forma recta con respecto a la circulación de los clientes. Estructura interior Configuración del interior del establecimiento, determinada básicamente por la arquitectura del local y por la disposición del mobiliario.

• Góndola: mueble expositor de productos en establecimientos de autoservicio, de forma alargada, con estanterías a ambos lados y más ancho por la parte de abajo.

• Itinerario: ruta que sigue un cliente dentro de un establecimiento. Lineal Perímetro constituido por los espacios frontales de las góndolas y estanterías de los establecimientos detallistas, donde se colocan los productos para el autoservicio.

• Puntos calientes: son los emplazamientos donde la venta de cualquier producto expuesto es mayor, por metro lineal, que la media del establecimiento.

• Puntos fríos: son aquellos lugares del establecimiento cuyo rendimiento relativo a las ventas está por debajo de la media general.

• Sección: agrupación de artículos de una misma naturaleza, expuestos al público conjuntamente en un espacio físico limitado.

• Flagship: tienda “Prototipo” que sirve de modelo o patrón de cara a una expansión. Tanto por ubicación, medios, dimensión y modelo de negocio, sirven de referente al resto y en gran medida, definen la imagen de marca que se quiere transmitir.

BIBLIOGRAFIA

• Retail Analytics: The Secret Weapon. Emmett Cox.
• The Retail Revival. Doug Stephens.
• Who Killed Category Management. Mark Taylor.
• Smart Retail. Richard Hammond.
• Retail´s Seismic Shift. Michael Dart with Robin Lewis.
• The Ten Principles Behind Great Customer Experiences

Espero que como resumen contextual te sea de ayuda.

Gerardo Casas

Mentoring Ecommerce