Soluciones

Conociendo mejor a los clientes de a pie

En el comercio online es relativamente fácil conocer al cliente en profundidad. Los sistemas de e-commerce automatizan la obtención de “radiografías” de los clientes o prospectos que visitan una tienda online, pudiéndose saber sus preferencias, costumbres, historial de transacciones, etc., además de brindar información analítica general, como datos demográficos y tendencias.

Pero al momento de concretar la compra, las tiendas de ladrillos siguen teniendo la última palabra. Por tal motivo, los grandes retailers quieren poder conocer a sus clientes de a pie con tanta exactitud como conocen a los clientes online. La buena noticia es que, con las herramientas analíticas de IoT, eso es posible. “Con analíticas de IoT, los minoristas pueden hacer marketing uno a uno a través de dispositivos móviles, utilizando aplicaciones basadas en la ubicación”, explica Nathalie Reginster, gerente de operaciones de marketing en Vitria Technology, empresa de soluciones analíticas para IoT. “Puede parecer un ejemplo obvio, pero sigue siendo el más popular. La promoción en tienda sobre un dispositivo móvil a un prospecto o cliente cuando éste está cerca o frente a los productos apropiados para él puede resultar muy efectiva. Estas ofertas promocionales habitualmente utilizan la historia de compra del cliente o perfiles demográficos generales”.

“Con analíticas de IoT, los minoristas pueden hacer marketing uno a uno a través de dispositivos móviles»

Nathalie Reginster, gerente de operaciones de marketing en Vitria Technology

Otros casos de uso los constituyen la delineación de demanda y el manejo de inventarios. Tal como lo define Reginster, la delineación de demanda es la ciencia de ofrecer a los clientes los productos que son más redituables para el vendedor. “Utilizando analíticas de IoT, los minoristas pueden implementar técnicas quirúrgicas para aislar a clientes específicos en circunstancias específicas, con ofertas situacionales en tiempo real”, explica la gerente. “Al usar instantáneamente las preferencias de los clientes, su historia y su ubicación, las analíticas de IoT pueden crear ofertas situacionales dirigidas a ese cliente específico. Ofreciendo ítems con exceso de inventario a precios de descuento junto con ítems de precio completo, el cliente recibe una experiencia personalizada y el vendedor mejora sus márgenes de ganancia”.

«Utilizando analíticas de IoT, los minoristas pueden implementar técnicas quirúrgicas para aislar a clientes específicos en circunstancias específicas, con ofertas situacionales en tiempo real”

Nathalie Reginster, gerente de operaciones de marketing en Vitria Technology

LAS NUEVAS REGLAS DEL JUEGO

Los minoristas que quieran prevalecer en la era de las cosas inteligentes e híper-conectadas deben aprovechar el poder de las analíticas de IoT para que las mismas capacidades de rastreo de los clientes en un e-commerce se trasladen a las tiendas físicas: cantidad exacta de gente en la tienda, datos demográficos de los visitantes, hora de entrada, duración de la visita, sectores de la tienda visitados, etc.

“Para ayudar a los minoristas a entender mejor los patrones de circulación de los clientes es importante entender las analísticas minoristas a través de servicios de nube en tiempo real”, señala Steve Wood, vicepresidente de Aruba Networks, una unidad de negocio de Hewlett-Packard Enterprise. «Las compañías de bienes de consumo están empezando a reconocer el valor de una organización basada en analíticas para impulsar los procesos de toma de decisiones”.

«Para ayudar a los minoristas a entender mejor los patrones de circulación de los clientes es importante entender las analísticas minoristas a través de servicios de nube en tiempo real”

Steve Wood, vicepresidente de Aruba Networks, una unidad de negocio de Hewlett-Packard Enterprise

Tal como lo explica Wood, una forma de obtener conocimientos en tiempo real de los clientes consiste en analizar las estadísticas de Wi-Fi recolectadas desde los teléfonos que todo el mundo lleva consigo. “Estas analíticas pueden, por ejemplo, determinar el tiempo que pasan los clientes en determinadas áreas de una tienda, o incluso ayudar a determinar el diseño óptimo de la tienda para optimizar la circulación de clientes”, explica el directivo. “Dado que cada persona que camina por una tienda es un cliente en potencia, esa información es importante. Con ella se tiene la habilidad para ver realmente cuánta gente entró en la tienda, al igual que la hora en que lo hizo y la duración de la visita. La mejor parte es que la captura de esa valiosa información no requiere instalar o administrar hardware adicional, y ni siquiera se necesita que los compradores estén conectados a la red del comercio. La recolección de datos puede implementarse aprovechando las mismas herramientas de Wi-Fi y administración que actualmente se utilizan en la empresa de venta minorista”.

Aruba propone su motor analítico Analytics and Location Engine (ALE), el cual funciona con las WLANs de Aruba para recolectar datos de presencia de los dispositivos con conexiones Wi-Fi, sin comprometer la privacidad personal de los usuarios. Los datos recolectados se integran con soluciones analíticas de terceros para convertirlos en inteligencia de negocios. “El minorista paga por la superficie que ocupan las tiendas de ladrillos”, reza el anuncio de Aruba en relación a su motor analítico. “ALE le permite obtener el máximo provecho de cada pulgada, al informar cómo se mueven los clientes y cómo interactúan dentro de la tienda”. Entre los socios de Aruba que complementan a ALE con soluciones analíticas se encuentran nombres tales como Software AG y Faraday Networks, juntos con proveedores de herramientas más específicas para tiendas físicas, como ShopperTrak y WalkBase.

Un estudio conducido por Aruba asegura que el 88 por ciento de los comercios minoristas afirman que IoT incrementó la eficiencia de sus negocios y consiguió un mayor compromiso por parte de los compradores. Más de la mitad declararon haber logrado retornos de la inversión en IoT de hasta el 40 por ciento.

Autor

  • Gustavo Dumortier

    Analista en Computación y periodista especializado en informática. Trabajó en diversas publicaciones de tecnología y negocios y es autor de libros sobre algoritmos y programación. Actualmente es socio de la consultora argentina MasterSoft, en la que se desempeña como analista funcional.

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Gustavo Dumortier

Analista en Computación y periodista especializado en informática. Trabajó en diversas publicaciones de tecnología y negocios y es autor de libros sobre algoritmos y programación. Actualmente es socio de la consultora argentina MasterSoft, en la que se desempeña como analista funcional.

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