Cómo Big Data transformará el marketing minorista
Los marketers minoristas han intentado durante mucho tiempo aproximarse a la idea del marketing uno a uno. En un mundo ideal, los marketers entregarían al cliente correcto, en el momento adecuado, la comunicación más relevante.
Las tecnologías digitales han incrementado enormemente el número de canales de comunicación 1 a 1. Los mailings se individualizan en la impresión, los cupones de check-out se emiten en tiempo real, y los sitios web, portales ecommerce y aplicaciones para smartphones crean nuevos puntos de contacto con los clientes. Sin embargo, el desafío de determinar la comunicación ‘correcta’ para el cliente individual sigue siendo enorme.
El marketing minorista de hoy se ve limitado por la segmentación de clientes
Las empresas de bienes de consumo y los minoristas por igual utilizan segmentaciones de mercado y de clientes para determinar las necesidades de los consumidores, las preferencias de productos y las ocasiones de uso, a fin de diseñar y orientar sus campañas de marketing. Desafortunadamente para los minoristas, el desafío es enorme, ya que atienden a una amplia gama de grupos de clientes a lo largo de un extenso portafolio de productos, y un mercado bastante dinámico con diferencias locales a menudo pronunciadas aumenta la complejidad.
Los consultores de estrategia de McKinsey sugieren que los esfuerzos de segmentación solo serán practicables y sostenibles si el número de segmentos está por debajo de 10. No es de extrañar que los marketers tengan dificultades para cerrar la brecha entre las necesidades de millones de clientes y un número de segmentos de clientes de un solo dígito.
Targeting: Las tecnologías de Big Data reemplazan la segmentación de clientes con el análisis individual del cliente
La tecnología Big Data acercará a los marketers un gran paso al ideal de una verdadera comunicación 1 a 1, donde en lugar de encajar a los clientes en una campaña, el esfuerzo de marketing comienza con el cliente individual y sus necesidades.
La idea central es bastante intuitiva. Al observar la cesta de un cliente (en la caja) o, mejor aún, el historial de compras (a través de datos de tarjeta de lealtad ) !
En relación con las cestas y los historiales de compras de millones de otros clientes, se pueden identificar perfiles de clientes ‘similares’ y usarlos para ‘aprender’ qué otros productos y servicios resultarán atractivos para el cliente en cuestión.
La base de este análisis avanzado del comportamiento es la información del punto de venta (datos del recibo), además de los datos de la tarjeta de lealtad si están disponibles.
La capacidad casi en tiempo real de tales sistemas hoy en día se puede alcanzar sin altos costos mediante una arquitectura inteligente que permite un almacenamiento eficiente y una recuperación rápida de enormes cantidades de datos. En un whitepaper, hemos demostrado que todos los datos de recibos, incluso de las redes minoristas más grandes, pueden ser procesados en un smartphone.
Medición: El historial del cliente y el análisis de la cesta permiten la medición de la conversión, el uplift y la canibalización
Cuantificar el ROI de una iniciativa de marketing es clave, aunque muy complejo en el sector minorista, dado que el impacto de una promoción o cupón a menudo no solo afecta al producto promocionado, sino también al portafolio de productos en general. La sustitución, la canibalización y el impacto a largo plazo juegan un papel importante en el ROI.
Hoy en día, los marketers carecen de un ciclo de retroalimentación directa sobre sus iniciativas y necesitan operar en gran medida ‘con un solo ojo’. Las tecnologías de big data permiten solucionar este problema al analizar el historial de compras y la cesta de un cliente en relación con promociones y cupones pasados y en curso.
Performance: Un ciclo de retroalimentación cerrado crea un sistema de aprendizaje
Así como los marketers anhelan transparencia en la conversión y el ROI del marketing, los motores de recomendación mejorarán enormemente si pueden medir directamente la calidad de los análisis de comportamiento aplicados. A través de iteraciones, el algoritmo mejorará, o ‘aprenderá’. La teoría del aprendizaje estadístico es un ingrediente invaluable aquí.
Los prerrequisitos son características claramente definidas de éxito/fracaso (indicadores) que pueden ser rastreados automáticamente para proporcionar al sistema el feedback directo que requiere. Afortunadamente, los cupones que se utilizan, las promociones que se aprovechan, los eventos a los que se asiste u otras formas de acción del cliente que pueden vincularse de manera inequívoca a la comunicación de marketing y medirse automáticamente, sirven bien para tal propósito.
Big Data está preparando el escenario
Big Data ha preparado el escenario para lo que creemos serán mejoras fundamentales en la forma en que el marketing puede orientar, evaluar, optimizar y, en última instancia, convertir sus campañas en beneficios para la empresa.
Además, las barreras tecnológicas para la innovación en el retail nunca han sido tan bajas, y creemos que los primeros en moverse crearán presiones competitivas que transformarán la industria. ¡Tiempos emocionantes por delante!
