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¿Debe el retail volverse Data-Driven?

28 de noviembre de 2019
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Vivimos en un mundo lleno de nuevos retos y consumidores cada vez más exigentes, razón por la cual las tiendas ya no son ni volverán a ser las mismas. A pesar de esto, hoy día están al alcance poderosas herramientas que permiten a las marcas innovar en su interminable búsqueda por conectar mejor con las personas. Por esto muchas están apostando a convertirse en Data-Driven, para a través del análisis correcto de los datos extraídos de sus

Vivimos en un mundo lleno de nuevos retos y consumidores cada vez más exigentes, razón por la cual las tiendas ya no son ni volverán a ser las mismas. A pesar de esto, hoy en día tenemos al alcance de todos poderosas herramientas que permiten a las marcas innovar en su interminable búsqueda por el «Engagement».Por esto muchas están apostando por convertirse en Data-Driven, para a través del análisis correcto de los datos extraídos de sus consumidores, poder tomar decisiones y enfocar sus estrategias para generar mejores experiencias en el punto de venta.

¿Qué es ser Data-Driven?

Muchas empresas ya se dedican a recopilar datos de sus clientes. Sin embargo, el captarlos no es suficiente ya que es necesario analizarlos muy bien para poder transformarlos en acciones que logren los objetivos deseados.

Para considerarse Data-Driven hay que sacar provecho real de la información que se extrae, por lo que es importante visualizar todo a un nivel macro, sin dejar atrás lo individual y así lograr Data Insights reales. Esto es lo que da la capacidad de tomar mejores decisiones y de medir el impacto real que estas tienen en las personas.

Según un estudio realizado por dunnhumby, los retailers que son eficaces en el momento de utilizar sus Data Insights obtienen grandes beneficios, un 61% ven mejoras en las experiencias del punto de venta y el 56% obtiene un aumento en su rentabilidad.

Sin embargo, este mismo estudio reflejó que, a pesar de los altos niveles de confianza que los retailers tienen actualmente en sus estrategias de datos, solo el 15% tienen las capacidades necesarias (Tecnología, personal y procesos) para mejorar la experiencia de los consumidores y darle valor real a toda esta información.

Debido a esto la mayoría de los retailers, ven la utilización de datos para sus estrategias dirigidas a clientes como un desafío, muchos no se atreven a poner en marcha acciones basadas en estos análisis por miedo a reacciones negativas por parte de los consumidores. Sin embargo, son conscientes de su alto potencial y de la urgente necesidad que existe en tomarlos en consideración antes de la toma de decisiones estratégicas, por lo cual es de suma importancia escoger muy bien los procedimientos que se utilizarán para recopilar y analizar toda esta data.

El futuro del Big Data

El mercado preveé que en el futuro los datos (Big Data) serán parte integral y esencial en la generación de experiencias en el punto de venta. Estas son increíblemente efectivas en la guerra de las marcas por posicionarse en la mente del consumidor. De hecho, Emilio Castellote, analista de IDC Research, está convencido que la experiencia de usuario pronto reemplazará el concepto de las marcas como tal o se igualará.

Todo esto nace de un principio bastante sencillo, el cual nos dice que para vender más es necesario conocer mejor a los consumidores, y hoy con la tecnología al alcance es posible realizar estrategias que sean totalmente Data-Driven y que generen un impacto real en todos los sectores.

Desde TSLab valoramos, modulamos y medimos mucho las experiencias que creamos para los consumidores, somos conscientes de que tanto la recopilación como él análisis de datos es vital, y que funciona de mejor manera cuando existe una integración tecnológica que permite modular la experiencia de los consumidores, ajustándola a sus necesidades en función de ese análisis.

Desde  Sixth Sense, nuestra división de consultoría, ofrecemos a nuestros clientes la posibilidad de integrar nuestros servicios de marketing sensorial con soluciones tecnológicas para la recopilación y análisis de datos que les permitan alcanzar resultados más efectivos y resolver sus problemas específicos de una manera integral.

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