La tan necesaria transformación digital de las tiendas físicas, para impulsar el Retail

Uno de los sectores que la pandemia más ha revolucionado es el de la moda. A pesar de que ya se encontraba en transformación desde hace ya algún tiempo, fue el covid19 lo que aceleró este cambio, llevando el comercio de moda a un ambiente prácticamente digital.

Sin embargo, tras un contexto de confinamiento, los consumidores comenzaron a ansiar los hábitos a los que ya no daban tanta importancia. Así, el hecho de volver a una tienda física se hizo cada vez más importante y necesario.

Según un estudio realizado por Scandit, la experiencia de compra en tienda física sigue siendo imprescindible para el 93% de los retailers de moda. Aunque esto también exige una mayor profesionalización, personalización y digitalización de los procesos.
Por lo tanto, los principales comportamientos que deben reunir los Retailers de moda, son:

  • Comprender los nuevos comportamientos y cumplir con las expectativas cambiantes del mercado, para atraer y retener clientes.
  • Repensar las experiencias en las tiendas como algo independiente e integrarlas en la tendencia omnicanal.
  • Empoderar a los empleados para que brinden experiencias de calidad a los clientes.
  • Buscar una transformación digital en las operaciones de la tienda, comprendiendo el costo que esto supone.

El 72% de los minoristas mencionan la importancia de interactuar con los empleados para recibirinformación personalizadacomo un paso que aumenta el valor de visitar una tienda. Aunque en el mundo online existen recomendaciones de compra, no igualan la atención del vendedor especializado.

Por otro lado, los clientes ponen énfasis en que exista un entorno de tienda innovador. Es decir, que los establecimientos no sean simplemente un lugar al cual vayas a pagar. Los consumidores están buscando eventos y experiencias que completen su proceso de compra.

Esto puede atribuirse al deseo de conveniencia y facilidad en la experiencia de compra en tienda. Y es que las mayores expectativas y demandas impulsadas por las experiencias de comercio electrónico, con funciones como pedidos con un solo clic o acceso instantáneo a información en tiempo real, han propiciado que los puntos de venta tengan que aplicar nuevas estrategias para satisfacer las demandas de los consumidores.

El 36% de los consumidores y el 83% de los minoristas consideran que, a veces, las respuestas que se encuentran por parte del personal pueden no ser las correctas. Esto significa, que en las tiendas físicas no siempre hay forma de reaccionar con la inmediatez con la que puede hacerlo la Inteligencia Artificial.

En consecuencia, el modelo al que deben orientarse las tiendas es un híbrido entre la tradición y los canales online, donde la tecnología sea un habilitador de experiencias. Las tiendas del futuro serán una combinación de elementos tradicionales, con innovaciones tecnológicas, mejorando ambas vías para comprar un producto.

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Big Data para estrategias eficientes en Retail

De acuerdo con Mckinsey Global Institute, las organizaciones Data Driven tienen 23% más probabilidades de conseguir clientes y 6% más de posibilidades de retenerlos. Además, Forbes Insights y EY mencionan que el 66% de las compañías que apuestan por Data Analytics en sus estrategias de negocios logran incrementar sus utilidades en al menos un 15%. Forrest Research por su parte, afirma que las empresas Data Driven crecen en promedio un 30% anual.

Estas cifras reivindican el valor de los datos y el poder que tienen para una correcta planeación estratégica. La industria del Retail no es la excepción; las compañías pertenecientes a esta vertical saben que la información de sus clientes puede ayudarlos a obtener mejores resultados comerciales y por eso han cambiado su planteamiento estratégico: ahora se interesan por gestionar y utilizar los datos para mejorar la experiencia de compra de los clientes.

Es fundamental contar con una buena solución de análisis que, mediante algoritmos especializados reciba datos de múltiples fuentes, los integre y a través de un proceso de análisis riguroso obtenga Insights que permitan mejorar las estrategias de Marketing y el rendimiento de las ventas.

Las mejores estrategias de Big Data en Retail

  • Planificación de la disposición de los productos: Gracias al uso eficiente de los datos, es posible aumentar el recorrido de cada cliente en el interior del establecimiento, mejorar el índice de conversión y satisfacción y maximizar los ingresos. Estas soluciones también ayudan a predecir que departamentos atraen mayor cantidad de tráfico, cuando es el mejor momento para inaugurar un departamento de temporada y cómo la colocación de diferentes categorías impacta en el flujo de los clientes.
  • Previsión de ventas: Una potente solución de analítica es capaz de predecir la demanda futura de los bienes comercializados. El resultado de la aplicación de técnicas de previsión es un aumento directo de la rentabilidad que tiene su origen en el incremento del volumen de ventas y el flujo de caja, por una parte; y la minimización de stocks y desechos, por otra.
  • Análisis de fidelidad: Esta es una de las estrategias clave de Big Data en el Retail. El motivo es el hecho de que la adquisición de nuevos clientes es mucho más complicada y costosa que la retención de los clientes existentes, por lo que son éstos últimos quienes deben constituir una prioridad para el negocio. Esta estrategia normalmente se articula mediante la identificación varios aspectos:
    • Análisis del CRM para identificación de clientes más fieles de una marca o un producto.
    • Análisis de las transacciones de los usuarios y alimentar el conocimiento sobre sus hábitos.
    • Detección de patrones de comportamiento
    • Segmentación de clientes
  • Análisis de precios: El objetivo del análisis de precios es la rentabilidad y la maximización de ingresos. Para ello, se emplean técnicas de modelado predictivo que determinan las variaciones de precios y su elasticidad, datos muy útiles para maximizar las ventas en función de la decisión del precio óptimo y los descuentos asociados a cada una de las marcas y productos.
  • Modelado del Mix Marketing: A través de los datos podemos optimizar la combinación de publicidad y tácticas de promoción, conocer el impacto de los diversos modos de comunicación en las ventas y alcanzar el punto optimo de inversión entre los distintos medios de comunicación.

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