Cómo Big Data transformará el marketing minorista
Los especialistas en marketing minorista han intentado durante mucho tiempo aproximarse a la idea de marketing uno a uno. En un mundo ideal, los especialistas en marketing entregarían al cliente adecuado, en el momento adecuado, la comunicación más relevante.
Las tecnologías digitales han aumentado considerablemente el número de canales de comunicación uno a uno. Los envíos de correo se individualizan en la impresión, los cupones de pago se emiten en tiempo real y los sitios web, los portales de compras en línea y las aplicaciones para teléfonos inteligentes crean nuevos puntos de contacto con los clientes. Sin embargo, el desafío de determinar la “comunicación correcta” para cada cliente individual sigue siendo enorme.
El marketing minorista actual está limitado por la segmentación de clientes
Tanto las empresas de bienes de consumo como los minoristas utilizan segmentaciones de mercado y de clientes para determinar las necesidades de los consumidores, las preferencias de productos y las ocasiones de uso con el fin de diseñar y dirigir sus campañas de marketing. Desafortunadamente para los minoristas, el desafío es enorme ya que atienden a una amplia gama de grupos de clientes en un amplio portafolio de productos, y un mercado bastante dinámico con diferencias locales a menudo pronunciadas agrega complejidad.
Los consultores estratégicos de McKinsey sugieren que los esfuerzos de segmentación solo serán prácticos y sostenibles si el número de segmentos es inferior a 10. No es de extrañar que los especialistas en marketing luchen por 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 de clientes
La tecnología de Big Data acercará a los especialistas en marketing un paso más hacia el ideal de la comunicación uno a uno real, donde en lugar de adaptar a los clientes a una campaña, el esfuerzo de marketing comienza con el cliente individual y sus necesidades.
La idea principal es bastante intuitiva. Al observar la cesta de compra de un cliente (al momento de pagar) o, mejor aún, el historial de compras (a través de los datos de la tarjeta de fidelidad) !
en relación con las cestas de compra y los historiales de compras de millones de otros clientes, se pueden identificar perfiles de clientes “similares” y utilizarlos para “aprender” qué otros productos y servicios atraerán al cliente en cuestión.
La base de este análisis de comportamiento avanzado son los datos de punto de venta (recibos), más los datos de la tarjeta de fidelidad si están disponibles.
La capacidad casi en tiempo real de estos sistemas hoy en día se puede lograr sin un alto costo a través de una arquitectura inteligente que permite un almacenamiento eficiente y una recuperación rápida de grandes cantidades de datos. En un whitepaper reciente, hemos demostrado que todos los datos de los recibos de incluso las redes minoristas más grandes se pueden procesar en un teléfono inteligente.
Medición: El historial del cliente y el análisis de la cesta permiten medir la conversión, el aumento y la canibalización
Cuantificar el retorno de la inversión (ROI) de una iniciativa de marketing es clave, pero muy complejo en el comercio minorista, dado que el impacto de una promoción o un 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 especialistas en marketing carecen de un ciclo de retroalimentación directa sobre sus iniciativas y necesitan operar en gran medida “a ciegas”. Las tecnologías de Big Data permiten resolver este problema mediante el análisis del historial de compras y la cesta de un cliente en relación con promociones y cupones pasados y en curso.
Rendimiento: Un ciclo de retroalimentación cerrado crea un sistema de aprendizaje
Al igual que los especialistas en marketing anhelan la transparencia en la conversión y el ROI del marketing, los motores de recomendación mejorarán enormemente si pueden medir directamente la calidad de la analítica del comportamiento aplicada. A través de iteraciones, el algoritmo mejorará o “aprenderá”. La teoría del aprendizaje estadístico es un ingrediente invaluable aquí.
El requisito previo son características de éxito/fracaso claramente definidas (marcadores) que se pueden rastrear automáticamente para proporcionar al sistema la retroalimentación directa 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 se pueden vincular de manera inequívoca a la comunicación de marketing y medirse automáticamente, por lo que sirven bien para tal propósito.
Big Data está preparando el escenario
Big Data ha preparado el escenario para lo que creemos que serán mejoras fundamentales en la forma en que el marketing puede dirigirse, evaluar, optimizar y, en última instancia, convertir sus campañas en ganancias para la empresa.
Además, las barreras tecnológicas para la innovación en el comercio minorista nunca han sido tan bajas, y creemos que los primeros en moverse crearán presiones competitivas que transformarán la industria. ¡Tiempos emocionantes por delante!
