Todos hemos leído u oído acerca del continuo cierre de tiendas físicas. De hecho, en USA debido al sobredimensionamiento de estas respecto a la relación tienda-número de habitante, está suponiendo que esto se esté dando cada vez más. Todo esto, está implicando que muchos de estos retailers estén derivándose hacia el mundo online, pero no les terminan de salir los números. ¿Por qué? Porque están utilizando métricas anticuadas para valorar la conveniencia o no de sus puntos de venta. En este post os voy a contar qué está sucediendo y qué analítica utilizar para ser un Retail inteligente.
En el año 2017 se cerraron un total de 7.000 tiendas en Estados Unidos. ¿Retail Apocalipse? Nada más lejos de la realidad. El número de tiendas por persona en Estados Unidos está entre 15 y 20 veces por encima de la de cualquier otro mercado desarrollado mundial. La economía de mercado ha actuado y por tanto ha ajustado el número de puntos de venta a la cantidad idónea, pero ¿se están cerrando las tiendas físicas adecuadas?
Lo cierto es que el tráfico de clientes a los Centros Comerciales ha ido decreciendo a lo largo de los últimos años. Del mismo modo, también han ido decreciendo los márgenes.
Con estos datos, el justificar la continuidad de tiendas que no cumplen con las expectativas de venta, se complica. La consecuencia, el cierre de aquellos puntos de venta que no son a priori rentables.
Sin embargo, y por desgracia, la decisión de qué tienda cerrar, suele ser muy desafortunada, incidiendo de manera directa en el negocio del retailer, y afectando de manera negativa, aún más que si la mantuvieran.
Esto es debido a que la mayoría de las empresas del sector están utilizando métricas anticuadas para valorar si una tienda debe cerrarse o mantenerse abierta. La mayoría de ellas siguen usando los análisis de tendencias, y la rentabilidad de esa tienda, sin tener en cuenta variables de negocio generales y la influencia que pudiera tener esta en otros canales de venta, como el online.
También, y debido a todo esto, pasan por alto oportunidades valiosas para expandir su presencia en el mercado y desbloquear la falta de crecimiento.
¿Por qué empezó a cambiar todo?
Internet lo cambió y lo está cambiando todo. Quizás en la industria del Retail se ha experimentado más paulatinamente, fundamentalmente por la falta de confianza inicial de los usuarios en la compra online. Sin embargo, ahora, después de los últimos datos sobre eCommerce que hemos obtenido en España, todo hace suponer que el sector va a experimentar un profundo cambio.
Y uno de esos cambios está en el modo en el que los usuarios interactúan con los puntos de venta. Existe una tendencia cada vez mayor de ir a las tiendas físicas a ver los productos, como si fuera un show room, para luego adquirirlos tranquilamente y sin esperar colas desde casa a través del ordenador. Esto es lo que se conoce como showrooming.
Por otro lado, también existen otro tipo de individuos que actúan de modo inverso. Es decir, ven los productos de manera online, como si fuera un catálogo virtual, para luego ir a probárselo y comprarlo a la tienda física. A este concepto se le denomina webrooming.
Estos y otros muchos hechos, deberían hacer recapacitar a los retailers para cambiar sus métricas de medición enfocadas a decidir si una tienda debe seguir o si ha llegado el momento de cerrarla.
Algunos retailers más avanzados ya están trabajando en ello al darse cuenta que los canales han variado y que los customer journeys han evolucionado. Son algunos los que están intentando a través de la analítica y herramientas sofisticadas de recogida de datos y análisis, encontrar el recorrido real que hacen los diferentes consumidores desde que ven su marca, hasta que la compran.
Para ello, están incidiendo poderosamente en nuevas métricas, metodologías y estudios como:
El diseño y construcción de Customer Journey Maps (si no sabes lo que son, te recomiendo que eches un vistazo a este post que escribí sobre Qué es y cómo diseñar un Customer Journey Map), permite conocer al detalle cómo se comportan sus clientes con su marca en todo el proceso de compra, así como su experiencia de compra. Esta metodología les está permitiendo conocer de qué manera interactúa el consumidor con la marca y con los diferentes players relacionados con la compra de sus productos o servicios a lo largo de todo el journey. De este modo, no se cierran en la única posibilidad de que, por ejemplo, por haber sucedido una compra en el mundo online, sea este el que ha generado todo el proceso de compra, o al revés.
Otro método que se utiliza, son los modelos de atribución, los cuales te ayudan a conocer o asignar la conversión a un partner o atribuir en qué porcentajes han influido las diferentes acciones en la conversión final. Si quieres profundizar un poco más en los modelos de atribución, te dejo este post sobre “Qué son los modelos de atribución y cuáles utilizar”.
Muchos retailers se han percatado de la particularidad que puede tener un punto de venta concreto, más allá de la cuenta de resultados propia de la tienda, y están desarrollando estudios diferenciados por tienda física en los que se tiene en cuenta una gran cantidad de factores, cobrando protagonismo el factor omnicanal entre todos los demás. Para ello, la analítica geoespacial ha adquirido una gran importancia.
La analítica geoespacial, no es otra cosa que un análisis de datos profundo a través de polígonos espaciales geográficos, es decir, la ubicación. Mas adelante te contaré un poco más sobre ello. Antes, vamos a ver qué sucederá y cómo aplicar esta analítica.
Como podrás suponer tras la lectura, estamos muy lejos del Retail Apocalypse. Sin embargo, si que estamos inmersos en un profundo cambio en el que habrá que redefinir la estructura que se consideraba lógica del sector. Ahora intervienen muchos más players, más canales, y mucho más complejos.
Se estima que en Estados Unidos el 75-85% de las ventas, seguirán siendo a través de las tiendas físicas en el 2025. Este dato no hace otra cosa que confirmar que las tiendas físicas no desaparecerán como mucha gente predice. Sin embargo, las tiendas físicas se tendrán que transformar en otro tipo de espacio, quizás no focalizado en la venta inmediata, y sí en crear experiencias y facilitar la venta a través del canal en el que se sienta más cómodo el consumidor. Para ello es necesario definir estrategias customer centric y esto sólo se puede conseguir a través de una cultura profunda del dato, sabiéndolo recoger, posibilitando su transformación en información, y lograr convertirlo en un mayor conocimiento del consumidor.
De este modo, la tienda física será un continente de experiencias relacionadas con la marca, un punto de recogida de compras online, y de devoluciones, un lugar en el que grupos de amigos pasen el rato, prueben productos y se hagan selfies los cuales compartan en el momento en las redes sociales, o un destino para aquellos que busquen inspiración. Con este nuevo concepto de tienda, es imposible realizar un análisis centrado en el simple hecho de si la tienda obtiene beneficios o no, ya que esta contribuye de otra manera a la marca, y a las ventas generales de la compañía.
Los nuevos avances respecto a analítica y Big Data, nos están permitiendo conocer cuál es la repercusión global, tanto positiva como negativa de la tienda en cuestión, así como saber de qué manera influye una tienda determinada en el negocio general de la compañía.
A continuación, puedes ver un gráfico ilustrativo de ejemplo sobre cómo intervienen los diferentes canales en las ventas de un retail tipo. Datos que se deben tener en cuenta para conocer la repercusión que tiene ese punto de venta.
Todos sabíamos que una tienda física de por sí, ya es un elemento de marketing similar a un spot publicitario (véase el caso de Zara), ya que está transmitiendo un concepto de marca a una audiencia, representada por todas aquellas personas que entran en el espacio físico, y aquellas que pasan por delante de él. Sin embargo, hasta ahora, no se habían aventurado a conocer cuál podía llegar a ser su repercusión, ya que era difícil de medir.
Sin embargo, con la llegada de internet, y la venta online ya madura en la mayoría de la sociedad desarrollada, no es tan necesario conocer medidas entorno al branding y el awareness, como saber hacia qué otros canales de venta dirigen dichas tiendas físicas, y viceversa.
Una investigación de McKinsey sugiere que “el halo de comercio electrónico de una tienda puede representar del 20 al 40% de su valor económico total”.
Durante décadas, los retailers disponían de diferentes métricas, tales como ventas, información demográfica, tendencias del mercado e información sobre satisfacción de sus clientes. Hoy día, gracias a los nuevos sistemas de recogida y análisis de datos, los retailers disponen de información sobre comportamiento, intereses y hábitos de sus consumidores, como nunca antes hubieran imaginado.
Los diferentes medios sociales, o el Marketing WiFi, son algunas de las vías a través de las cuales se puede conseguir este tipo de información de los consumidores.
Retailers mucho más avanzados están comenzando a utilizar datos geoespaciales, con el objetivo de tener un análisis mucho más profundo de todo lo que ocurre alrededor del punto de venta. Estos datos son propiedad de una tercera empresa, la cual sirve a través de una herramienta de explotación, dicha información para su análisis. Los datos que ofrecen incluyen desde información relacionada con el marketing, hasta de ventas o finanzas, la cual permite al retail hacer un análisis mucho más profundo de quién hay alrededor de su punto de venta, cómo se comporta, cómo compra y cuál es su capacidad.
La combinación de técnicas geoespaciales avanzadas y machine learning, aplicadas a datos de vanguardia sobre el comportamiento del consumidor, está desatando nuevas y poderosas perspectivas para los minoristas. En particular, está ayudando a los retailers a tomar mejores decisiones sobre la expansión o la contratación de sus redes de tiendas.
Por ejemplo, si hay un punto de venta en concreto que está funcionando especialmente bien, a través de estos análisis geoespaciales, se busca un gemelo (un lugar en el que se reúnan las mismas condiciones que en el punto de venta objeto de éxito), y se estudia la posibilidad de abrir una tienda allí.
También les ayuda a desarrollar planes de acción a nivel de tienda para mejorar el rendimiento. Además, algunos minoristas están usando estas ideas para movilizar a su fuerza de ventas y priorizar sus inversiones.
El análisis geoespacial funciona de tal forma: Un equipo de Data analysts crea un modelo analítico ad-hoc para la problemática y los objetivos de la marca, juntando además, información externa e interna. Tras testar cientos de variables, se utilizan técnicas de machine-learning geoespacial para identificar cuáles son los principales factores positivos y negativos que afectan a las ventas del punto de venta, en función del código postal.
Basándose en esos datos, se podría crear un modelo predictivo para conocer cuáles serían las ventas en función del código postal o sección censal de implantación de una tienda y comparar la potencialidad de venta. ¿Analítica del futuro? No, analítica real y que se está utilizando hoy día.
En Artyco creemos firmemente en los datos, y estamos convencidos que estos datos sólo tienen sentido si son para convertirlos en información útil y esta información en conocimiento válido para poder tomar decisiones de negocio. ¿Hablamos?
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