Analítica predictiva para retail: cómo usar los datos para entender el comportamiento del comprador y aumentar las ventas
La analítica predictiva es una de las grandes tendencias del retail del año, y ha llegado para quedarse. Esta rama fundamental de la inteligencia de negocio (BI) utiliza datos pasados para predecir acciones futuras y generar insights.
La analítica predictiva para retail te permite dar pasos proactivos y basados en datos para mejorar la experiencia de compra y estar en sintonía con un panorama de clientes en constante cambio. Compartir en Twitter
Tanto si eres propietario de un negocio como responsable de innovación o director de insights, orientarte a los datos es la clave para obtener insights de compradores sin sesgos que impulsen el crecimiento en retail. Veamos cómo obtener esos datos y cómo sacarles el máximo partido.
¿Por qué recopilar datos de retail?
Las empresas competitivas del sector retail aprovechan el big data para entender su público objetivo de forma avanzada. Como herramienta esencial de BI, el big data ayuda a optimizar todas las áreas de la empresa. Para un retailer, puede marcar la diferencia entre ser una tienda líder y rentable o tener que cerrar.
¿Cómo?
La analítica de tienda proporciona información específica y detallada sobre los compradores. Así ayuda a eliminar las conjeturas.
Conoces a tus clientes, qué quieren y dónde, cuándo y cómo lo compran. Sin necesidad de ensayo y error. Algunos ejemplos de big data:
Historial de compras
Datos demográficos de los clientes
Preferencias de producto
Recorrido del comprador
Patrones de interacción
Este tipo de insight de compradores te permite predecir y medir la intención de compra para gestionar con verdadera eficiencia los márgenes de marketing, las operaciones de tienda y la experiencia de cliente. Con el auge del ROPO (Research Online, Purchase Offline), los retailers multicanal pueden usar la intención de compra para salvar la distancia entre los patrones online y offline.
Así, la analítica predictiva para retail te ayuda a construir relaciones duraderas con tus clientes.
Para ello, la mayoría de los retailers usan analíticas obtenidas de sus sistemas de punto de venta o de dispositivos de análisis de afluencia (contadores de personas o beacons). Aunque son herramientas útiles para tomar decisiones basadas en datos, tienen un alcance limitado a la hora de ofrecer una imagen reveladora de lo que los clientes quieren comprar.
Por suerte, hay una forma más avanzada de obtener datos de compradores mucho más valiosos: usar el seguimiento ocular 3D para medir la atención y mucho más. Así funciona:
Cómo puede ayudar el seguimiento ocular a la analítica predictiva para retail
En nuestro último artículo sobre qué es el seguimiento ocular, explicamos con una breve definición cómo funciona esta tecnología.
El seguimiento ocular es un proceso tecnológico que permite medir los movimientos oculares, las posiciones de los ojos y los puntos de mirada. En otras palabras, el seguimiento ocular identifica y monitoriza la atención visual de una persona en cuanto a ubicación, objetos y duración.
Las estadísticas muestran que el mercado mundial del seguimiento ocular no deja de crecer, sobre todo por el creciente interés y la adopción de las tecnologías de captura de la visión.
La salud, la investigación, el retail y la automoción están entre los sectores que adoptan más rápido el seguimiento ocular y que muestran un interés especial por esta tecnología. En el caso del retail, algunos de los campos en los que se usa actualmente el seguimiento ocular son entender cómo compra la gente y cómo interactúa con la tienda y los productos.
Es una herramienta puntera tanto para la investigación del consumidor como para la investigación en tienda. Tanto es así que el retail se ha convertido en una de las principales aplicaciones comerciales del seguimiento ocular.
De Google a Apple o Facebook, las mayores empresas del mundo llevan años comprando startups de seguimiento ocular. Al mismo tiempo, los responsables de innovación en retail usan la tecnología de seguimiento ocular para averiguar:
#1 Qué capta la atención de los compradores y qué ignoran
#2 Adónde miran instintivamente y en qué orden
#3 Cuándo desvían la mirada de un producto a otro
#4 Cómo toman su decisión de compra
En definitiva, el seguimiento ocular permite a los retailers analizar por qué sus clientes se comportan como lo hacen a partir de sus patrones de mirada.
Veamos más de cerca qué funciones concretas del seguimiento ocular generan analítica predictiva para retail que mejorará tus decisiones de marketing y merchandising:
#1 Datos de atención visual
Sean o no conscientes de ello, las personas eligen mirar los objetos que despiertan su interés.
El cerebro dispone de recursos limitados para procesar imágenes. Por eso tiene que elegir lo que considera relevante y filtrar la información visual innecesaria. Este proceso mental se llama atención visual. Con el seguimiento ocular puedes medir la atención visual y registrarla para analizarla después.
En la investigación en retail, la atención visual revela qué interesa de forma natural a los clientes. Compartir en Twitter
Antes de decidir una compra, el comprador mira varios productos para comparar sus opciones. Normalmente, los artículos que mira durante más tiempo y más a menudo son los que compra.
En este sentido, el seguimiento ocular muestra cuánto tardó el cliente en fijarse en un producto concreto. También revela cuántas veces lo miró. Además, mide cuánto tiempo pasó mirando un artículo la primera vez y de media. Los términos formales de estas métricas son:
#1 Tiempo hasta la primera fijación = cuánto tardó el cliente en fijarse en un producto concreto
#2 Número de fijaciones = cuántas veces lo miró
#3 Duración de la primera fijación = cuánto tiempo pasó mirando un artículo la primera vez
#4 Duración media de la fijación = cuánto tiempo pasó mirando un artículo de media
El software de seguimiento ocular genera mapas de calor y mapas de opacidad para presentar esta información. Según el tipo de visualización, cuanto más cálida o más clara es una zona, más atención visual recibe.
#2 Interés, percepción, intención
El seguimiento ocular también aporta analítica de tienda al mostrar el flujo de interés, percepción e intención:
Cuando un producto despierta el interés de un comprador, este pasa a verlo de una determinada manera.
A partir de ahí, su percepción puede determinar si tiene intención de comprarlo o no.
Al mismo tiempo, la forma en que la tienda presenta ese producto influye en cómo lo percibe el cliente.
Supongamos que tienes una promoción en tienda. Los estudios de seguimiento ocular muestran que los compradores tienden a percibirla como una mejor oferta si también aparece el precio inicial. Para decidir la compra con facilidad, necesitan pistas visuales por el camino.
En general, la intención de comprar un producto de interés aumenta si el cliente lo percibe de forma positiva.
Pero ¿cómo se mide la intención de compra? Una forma es analizar el comportamiento del consumidor.
#3 Comportamiento del cliente en tienda
El seguimiento ocular te permite registrar y medir el comportamiento del comprador en un entorno natural. La tecnología te deja observar en tiempo real las acciones intuitivas de tus clientes mientras recorren tu tienda.
Aplicando los insights de consumidor y la analítica de tienda del seguimiento ocular, puedes:
Hacer que las tiendas sean más fáciles de recorrer
Diseñar ofertas personalizadas
Organizar lineales y expositores de forma estratégica
Evaluar el impacto del diseño de los envases
Crear campañas publicitarias eficaces
Mejorar la atención al cliente
Crear una experiencia en tienda a medida
Los métodos modernos de seguimiento ocular son todos no intrusivos. Pero hoy en día, la tecnología de seguimiento ocular estándar exige que el cliente lleve gafas o un casco. Como consecuencia, puede modificar su comportamiento, de forma involuntaria o no. Los investigadores conocen este fenómeno como el efecto Hawthorne.
Para resolver el problema del sesgo de observación, ahora existen soluciones de seguimiento ocular 3D como GazeSense.
Con el seguimiento ocular 3D, no necesitas gafas para obtener insights de compradores. Nuestro software funciona con cámaras de consumo con detección de profundidad para seguir la actividad ocular a distancia.
El seguimiento ocular 3D en tiempo real permite a los propietarios de tiendas y a los responsables de shopper insights:
#1 Trabajar con compradores reales en lugar de grupos de discusión
#2 Seguir la atención visual de más de un cliente a la vez
#3 Generar analíticas de atención en el lineal sin sesgos
¿Quieres saber cómo el seguimiento ocular 3D puede ayudar a tu empresa a obtener analítica predictiva para retail? Escríbenos, y nuestro especialista de Customer Success te contará encantado más sobre nuestro software.
Casos de uso de la analítica predictiva de big data en tienda
Las empresas usan la analítica predictiva para retail para mejorar todos los aspectos de su negocio. Pero, sobre todo, la analítica de tienda te permite crear una experiencia satisfactoria para cada cliente. Obtendrás insights prácticos sobre cada faceta de su visita, desde sus preferencias hasta sus hábitos de compra.
#1 Estudiar el customer journey
La analítica predictiva para retail te permite mapear el recorrido de tu cliente más allá de las transacciones. Puedes ver tus productos, expositores, tienda y marca como los ve tu comprador. Con el seguimiento ocular, puedes literalmente mirarlos a través de los ojos de tu cliente.
La analítica del customer journey usa big data para mostrar cómo un cliente potencial se convierte en cliente de pago. Puedes identificar y analizar todos los puntos de contacto de su interacción con tu tienda, entre ellos:
#1 Cuándo y cómo descubrió tu tienda
#2 La comunicación con los empleados (experiencia positiva o negativa)
#3 Cómo interactuó con los productos
#4 Acciones posteriores (p. ej., suscripción a la newsletter, reseñas, etc.)
Con este insight de compradores, puedes personalizar la experiencia de cliente.
#2 Personalizar la experiencia de compra
Cuanto más personalizada es la experiencia de un cliente, mayor es su satisfacción. Evaluando el comportamiento anterior de tu comprador en tienda, puedes adaptar sus experiencias futuras.
Así puedes aumentar la fidelidad de los clientes, el reconocimiento de marca y las ventas. Además, sabrás cómo y dónde centrar tus esfuerzos de merchandising.
Con la analítica predictiva para retail, puedes personalizar la experiencia del comprador:
#1 Recomendando productos de interés (venta cruzada y venta adicional)
#2 Implantando programas y ventajas de fidelización eficaces
#3 Aplicando a los servicios en tienda los insights del comportamiento online
#4 Facilitando el proceso de pago
#5 Formando a los dependientes para la atención personal
#6 Extendiendo la personalización a todos los canales
#3 Gestionar el espacio en el lineal
La forma en que un retailer asigna el espacio en el lineal influye tanto en la experiencia del comprador como en las ventas directas. De todas las zonas de una tienda, el lineal es donde el cliente toma su decisión de compra. Por eso tienes que asegurarte de que encuentre fácilmente los productos que busca.
La analítica de tienda te ayuda a decidir qué artículos colocar a la altura de los ojos. Los datos de seguimiento de la mirada te permiten asignar el espacio en el lineal según lo llamativos que sean los productos. Analizando los mapas de calor, entenderás mejor cómo:
#1 Distribuir los artículos en los lineales para cumplir las expectativas de tus compradores
#2 Comunicar precios y promociones
#3 Aumentar la visibilidad de los productos clave
#4 Agilizar la reposición de los lineales
#4 Evitar roturas de stock de los más vendidos
#4 Configurar la distribución y el diseño de la tienda
Además de la gestión del espacio en el lineal, los mapas de calor de seguimiento ocular también aportan insights sobre el diseño de la tienda. En lugar de probar distintas distribuciones, los datos te señalan una dirección precisa.
Ves qué secciones, pasillos y expositores reciben más atención visual. Después puedes ajustar la distribución de tu tienda para la comodidad del cliente.
Además, este insight de retail muestra la eficacia de tus actuales:
#1 Carteles
#2 Banners
#3 Expositores de producto
Entiendes dónde colocarlos para que los compradores los vean mejor.
Otras fuentes, como las imágenes de las cámaras de videovigilancia y el seguimiento con sensores en tienda, también revelan qué zonas de la tienda reciben más afluencia.
#5 Mejorar las estrategias de precios
La analítica de tienda te permite predecir cómo reaccionan y responden los clientes a los cambios de precio. Analizando la elasticidad del precio, puedes ver cómo influirán esos ajustes en las ventas.
La analítica predictiva para retail te permite mantener la flexibilidad en tus precios. A partir de los datos que recopilas, puedes optimizar los precios en tiempo real según los insights de compradores. Estas estrategias de precios personalizadas completan la… Compartir en Twitter
Para conseguir los mejores precios, las herramientas de big data para retail también detectan y procesan:
#1 Los precios de la competencia
#2 La demanda de productos
#3 Indicadores geodemográficos
#4 La actitud de compra del comprador
#5 La meteorología y la estacionalidad
#6 Los gastos operativos
#6 Prever la demanda
Con la analítica predictiva para retail, puedes identificar tendencias y patrones que influyen en la demanda. Analizar el historial de ventas y otros datos históricos te permite anticipar lo que comprarán tus clientes en el futuro. Los sistemas de procesamiento de big data también tienen en cuenta los eventos locales y nacionales y las promociones de temporada.
La previsión de la demanda favorece tanto la experiencia de cliente como el crecimiento del negocio.
Cuando puedes predecir lo que quiere tu comprador, puedes garantizar el abastecimiento en tienda. Al mismo tiempo, reduces el riesgo de llenar las tiendas de productos sin demanda.
Otras ventajas de prever la demanda con analítica de tienda avanzada son:
#1 Reducir costes y aumentar la eficiencia
#2 Mantener el flujo de caja
#3 Mejorar la rentabilidad del capital
#7 Optimizar los mensajes de marketing
Un marketing eficaz en tienda también está ligado a la experiencia de cliente personalizada. Gracias a los datos de analítica de tienda, ya tienes insights de compradores. A partir de ahí, todo consiste en transmitir los mensajes adecuados de forma eficaz.
Por ejemplo, fíjate en los datos de atención que obtienes del seguimiento ocular. Sabes qué tipos de señalización atrajeron a tu cliente. Además, sabes qué elementos concretos del expositor captaron su atención.
Combina este insight con los datos de preferencias de producto y podrás obtener el mejor ROI de marketing:
#1 Informando a tu comprador de las promociones que más le importan
#2 Manteniendo un mensaje coherente en todos los canales
#3 Impulsando las ventas en tienda con campañas digitales estratégicas
#8 Predecir el CLV (Customer Lifetime Value)
Puedes prever la demanda mediante la analítica predictiva y el valor del tiempo de vida del cliente (CLV). A partir de las transacciones pasadas, puedes calcular el CLV histórico. En cambio, si combinas el historial de compras con la analítica de comportamiento, obtienes el CLV predictivo.
Un modelo de CLV predictivo ofrece una imagen detallada de la relación de tu cliente con tu tienda. Compartir en Twitter
Sabes cuánto ha gastado en el pasado y qué productos compró. Junta esos datos con sus patrones de comportamiento y obtendrás una estimación realista de cuánto gastará en el futuro.
Identificar tu CLV te ayudará a:
#1 Clasificar a tus compradores según su valor
#2 Optimizar la captación de clientes
#3 Planificar los presupuestos de marketing con eficiencia
#4 Ofrecer incentivos a medida para distintos segmentos
Ventajas de los insights de compradores accionables
En definitiva, la analítica predictiva para retail es una herramienta potente para generar insights de compradores. Entiendes cómo piensa tu cliente y qué valora.
A partir de ahí, puedes actuar e introducir mejoras en la tienda para responder a sus necesidades, deseos y expectativas.
Con insights de compradores accionables, puedes:
Tomar decisiones de negocio basadas en datos
Captar y retener clientes de alto valor
Aumentar el ROI y la rentabilidad de la tienda
Desarrollar estrategias centradas en el cliente
Ganar ventaja competitiva en el mercado
Conseguir la fidelidad de los clientes
Diseñar promociones atractivas
Aumentar la implicación de los compradores
Descubrir oportunidades de crecimiento
Ofrecer una experiencia de cliente enriquecedora
Cómo aplicar los insights de compradores
Observar, agregar e interpretar los datos de clientes no basta. La investigación de compradores puede resultar inútil si no aplicas tus insights. Por eso tienes que identificar sus implicaciones y crear un plan para poner en práctica tus conclusiones.
Según tus insights de compradores concretos, algunas acciones inmediatas podrían ser:
Reorganizar las categorías o los puntos de compra
Implantar estrategias para evitar la pérdida de clientes
Ampliar a nuevos canales, es decir, allí donde están tus clientes en el espacio digital
Mejorar las prestaciones y las instalaciones de la tienda
Desarrollar técnicas de venta cruzada relevantes
Probar nuevas estrategias de comunicación
Revisar la asignación de recursos
Cómo usar el seguimiento ocular 3D para la analítica de retail
En Eyeware facilitamos la analítica predictiva para retail con software de seguimiento ocular 3D.
A diferencia del seguimiento ocular estándar, nuestra tecnología GazeSense sigue la atención visual a distancia, hasta 1,3 m (4,3 ft).
Sin gafas. Sin visores de RV. Sin calibración.