En el mundo actual, data-driven, es imperativo que las empresas recopilen datos estratégicos sobre el comportamiento en el Punto de Venta (POS). Y para ello utilizamos lo que se conoce como Retail Analytics.

Entender al cliente y su comportamiento ya no es un lujo, sino una necesidad.

Con la fuerte competencia en el mercado, comprender los matices del comportamiento del cliente es lo que puede diferenciar a una empresa exitosa de una que no se destaca.

Soluciones digitales en el POS

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Gracias a la revolución digital, las empresas ahora pueden contar con diversas soluciones que ayudan en la recopilación de datos.

Los sensores y las experiencias tecnológicas, como la realidad aumentada y la realidad virtual, pueden utilizarse para monitorear y recopilar datos sobre el comportamiento de los clientes en el POS.

6 beneficios del Retail Analytics en el POS

Exploremos ahora algunos de los beneficios que el Retail Analytics aporta a tu negocio.

Comprender el comportamiento del consumidor

La recopilación de datos en el POS permite a los minoristas entender mejor las necesidades, preferencias y comportamientos de los clientes.

Por ejemplo, un minorista puede recopilar datos sobre qué productos examinan los clientes durante más tiempo, qué secciones de la tienda son las más visitadas o incluso qué días y horarios recibe la tienda más tráfico.

Esta información puede ser sumamente valiosa.

Si un producto determinado recibe mucha atención, pero no se está convirtiendo en ventas, esto puede indicar un problema con el precio o con la forma en que se presenta el producto.

O, si una sección de la tienda suele ser ignorada, quizá sea necesario replantear la distribución de la tienda o el surtido de productos que se ofrece en esa área.

Además, si los clientes visitan la tienda con mayor frecuencia en ciertos días y horarios, puedes ajustar el horario de atención, el personal y las promociones para esas horas pico.

Por lo tanto, al recopilar y analizar estos datos de comportamiento en el POS, los minoristas pueden crear estrategias de marketing y ventas más eficaces.

Estrategias que responden directamente a las necesidades y preferencias del cliente. Esto, a su vez, puede traducirse en un aumento de las ventas y de la satisfacción del cliente.

Identificar tendencias y oportunidades de mercado

Los datos recopilados en el POS tienen el potencial de ofrecer una visión clara de las tendencias emergentes y de las oportunidades de mercado.

Por ejemplo, si un tipo de producto determinado se está vendiendo rápidamente, esto puede indicar una tendencia creciente que la empresa puede aprovechar.

Imagina que eres un minorista de ropa y notas que tus pantalones de tiro alto desaparecen de los estantes más rápido de lo que logras reabastecerlos.

Esto puede indicar una tendencia creciente hacia ese tipo de pantalón, lo que sugiere que tal vez debas aumentar tu inventario e incluso ampliar la gama de estilos o colores disponibles.

O, quizá, los datos recopilados muestren que un determinado segmento de tus clientes, digamos, mujeres de entre 18 y 24 años, está creciendo. Esto puede señalar una oportunidad para alinear mejor tu gama de productos y tu marketing con ese segmento del mercado.

Así, los datos de comportamiento en el POS, a lo que llamamos Retail Analytics, también pueden ofrecer insights sobre qué productos o servicios no están funcionando bien.

Esta información puede permitir a los minoristas reconsiderar su inventario, redirigir los esfuerzos de marketing o incluso descontinuar productos que no están teniendo un buen desempeño.

Por lo tanto, el retail analytics no solo ayuda a entender mejor a tus clientes, sino que también ofrece la oportunidad de identificar tendencias y oportunidades emergentes.

Esto te permite tomar decisiones estratégicas que impulsan el crecimiento de tu negocio.

Personalizar las experiencias en tienda

Con los datos recopilados en el POS, las experiencias de compra pueden personalizarse según el gusto de cada cliente.

Por ejemplo, un cliente puede comprar con frecuencia productos para el cuidado de la piel. Al detectar esta preferencia a través de los datos, puedes ofrecerle recomendaciones de productos complementarios, como nuevas cremas hidratantes o sérums que acaban de llegar al mercado.

Otra posibilidad de personalización son las ofertas personalizadas.

Supongamos que los datos muestran que un cliente específico suele hacer compras más grandes a fin de mes.

Con esta información, puedes enviarle ofertas especiales o cupones de descuento en ese período específico para animarlo a mantener ese comportamiento.

Además, esta personalización también puede extenderse a la experiencia en la tienda física.

Por ejemplo, el Retail analytics puede revelar que un cliente prefiere comprar ropa en colores neutros. Con base en esto, al entrar a la tienda, un asesor de ventas podría dirigirlo a una sección que presente una nueva colección de ropa en tonos neutros.

Así, al usar los datos recopilados en el POS para personalizar la experiencia de compra, los minoristas no solo pueden mejorar la satisfacción del cliente, sino también fomentar la lealtad y, potencialmente, aumentar las ventas.

Técnicas de Visual Merchandising basadas en datos

Entender el perfil y el comportamiento del cliente permite a los retailers crear experiencias diferenciadas por medio del Visual Merchandising.

Esto abarca la forma en que se presentan los productos en la tienda, la organización del espacio y la comunicación visual utilizada, todo con el objetivo de atraer, involucrar y motivar al cliente a comprar.

Por ejemplo, los datos recopilados en el punto de venta pueden indicar que los clientes tienden a desplazarse hacia la derecha al entrar en la tienda.

Esta información podría utilizarse para colocar productos de alto desempeño o nuevos lanzamientos en esa zona de alto tráfico, aumentando así su visibilidad y la probabilidad de venta.

Además, los datos de comportamiento del cliente pueden revelar qué tipos de exhibidores de producto o configuraciones de estanterías resultan más atractivos para los clientes.

Por ejemplo, imagina que los datos muestran que las cabeceras de góndola generan más ventas. Podrías optar por utilizar esos espacios para presentar promociones especiales o artículos de temporada.

La comunicación visual también puede adaptarse con base en las preferencias de los clientes.

Si los datos muestran que un determinado grupo de edad se siente más atraído por señalizaciones coloridas y creativas, puedes implementar ese estilo de señalización para aumentar el engagement y el atractivo para ese segmento demográfico.

Mejorar la eficiencia operativa

El Retail Analytics puede revelar insights operativos importantes que ayudan a aumentar la eficiencia y la productividad de la tienda.

Por ejemplo, los datos de tráfico de la tienda pueden mostrar los horarios de mayor afluencia de clientes.

Con esta información en mano, puedes asegurarte de contar con suficiente personal durante esos periodos para atender la demanda y brindar una excelente atención al cliente.

Del mismo modo, los datos de ventas de productos pueden ayudar a optimizar la gestión de inventario.

Si un artículo específico se está vendiendo rápidamente, los datos pueden alertar a los retailers para que aumenten el inventario de ese artículo, evitando así la pérdida de ventas por falta de producto.

Además, los datos del punto de venta también pueden identificar posibles cuellos de botella en el proceso de venta.

Por ejemplo, si los datos muestran que los clientes suelen abandonar sus compras durante el checkout, esto puede indicar un problema con la velocidad o la eficiencia del proceso de pago.

En ese caso, puedes buscar soluciones para que el proceso de checkout sea más rápido y sencillo, aumentando así la satisfacción del cliente y reduciendo el abandono de carrito.

Toma de decisiones más acertadas

Por último, tener acceso a información en tiempo real mediante la recopilación de datos en el punto de venta puede transformar el proceso de toma de decisiones de los retailers.

Con los datos a disposición, es posible tomar decisiones más rápidas, precisas y fundamentadas, reemplazando la incertidumbre y las suposiciones por estrategias confiables.

Por ejemplo, los datos de ventas en tiempo real pueden mostrar que un determinado producto se está vendiendo rápidamente.

En respuesta, un retailer podría decidir reabastecer ese artículo de inmediato. Evitando así un posible quiebre de stock que podría provocar la pérdida de ventas.

Del mismo modo, si los datos muestran que una campaña promocional está teniendo un desempeño por debajo de lo esperado, los retailers pueden decidir ajustar la campaña o incluso darla por terminada, evitando así desperdiciar recursos en una estrategia que no está funcionando.

Además, la información de tráfico en tiempo real puede ayudar a los retailers a ajustar rápidamente la asignación de personal.

Por ejemplo, si los datos muestran que la tienda está especialmente concurrida, puedes redirigir a más colaboradores al piso de ventas para garantizar una buena atención al cliente.

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