He pasado mucho tiempo en reuniones con directivos del sector minorista hablando del rendimiento de las tiendas. Y hay algo que he notado: las conversaciones más difíciles de mantener son aquellas en las que los líderes han dejado de confiar en sus propios datos.
Normalmente empieza con un problema con los datos de tráfico.
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Los costes evidentes de una interrupción en el servicio de datos
Cuando falla un sistema de análisis de tráfico, el impacto se nota enseguida. Se detienen los recuentos por hora. Los paneles de control se quedan en blanco. Los informes semanales se llenan de asteriscos y advertencias. Alguien del equipo de análisis envía un correo explicando el problema. Es frustrante. Pero ese no es el verdadero coste.
El verdadero coste es lo que pasa después. Las decisiones que se siguen tomando, pero sin los datos en los que deberían haberse basado.
Lo que se decide a escondidas
Los datos sobre la afluencia en las tiendas son fundamentales. Son la base de un número sorprendente de decisiones empresariales que, a primera vista, parecen pertenecer a departamentos totalmente distintos.
Plantilla
Los modelos de planificación de personal se basan en los patrones de afluencia. Cuando esos patrones faltan o son inexactos, los responsables o bien contratan a más personal de lo necesario y reducen los márgenes, o bien no contratan a suficiente personal y empeoran la experiencia del cliente. Ninguno de los dos resultados tiene vuelta atrás. No puedes subsanar un fallo en el servicio una vez que ya ha ocurrido, y la reducción de los márgenes se nota en los resultados mucho antes de que alguien lo relacione con una falta de datos.
Análisis de la tasa de conversión
La conversión se calcula dividiendo las transacciones entre el tráfico. Si la cifra de tráfico es errónea, la cifra de conversión también lo es. Eso significa que cualquier conclusión que se saque de los datos de conversión durante un periodo de interrupción queda en entredicho. ¿Qué tiendas tienen un rendimiento inferior al esperado? ¿Cuáles están realmente funcionando bien? No lo sabes. Y si has estado presentando esas cifras a la dirección, tienes un problema de credibilidad además del problema con los datos.
Evaluación promocional
Las tiendas invierten mucho en campañas, eventos y actividades en sus establecimientos. Los datos de afluencia son la forma de medir si todo eso ha funcionado. Un corte de luz durante un periodo promocional clave no solo supone la pérdida de datos. Significa perder la capacidad de evaluar el gasto que ya se ha realizado y perder el punto de referencia que necesitarías para planificar la próxima campaña de forma eficaz.
Decisiones inmobiliarias
Aquí es donde hay más en juego y donde los datos erróneos causan el daño más duradero. Renovaciones de contratos de alquiler, ampliaciones de tiendas y fusiones: estas decisiones implican un capital importante y compromisos a varios años. Se supone que deben basarse en las tendencias de afluencia, los indicadores de rendimiento y el análisis comparativo de toda la cartera. Cuando hay lagunas en esos datos históricos, los modelos en los que se basan estas decisiones pierden fiabilidad de formas difíciles de detectar. Una tienda que parecía tener un rendimiento bajo durante un periodo sin datos puede que, en realidad, haya tenido un trimestre muy bueno. Una ubicación marcada para su cierre basándose en un historial de afluencia incompleto puede que se haya interpretado totalmente mal. La dirección no suele darse cuenta de esto hasta mucho después de que se haya tomado la decisión, y para entonces ya se ha firmado el contrato de alquiler o se ha anunciado el cierre.
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El problema que se agrava
Un solo corte de luz ya es un problema. Pero que los datos sean poco fiables de forma habitual es algo totalmente distinto.
Con el tiempo, las lagunas recurrentes en los datos de tráfico tienen un efecto insidioso: hacen que la gente deje de usarlos. Y ese es el resultado más caro de todos, porque no aparece en ningún informe. Se nota en cómo trabaja la gente.
He visto a equipos de análisis dedicar más esfuerzo a explicar anomalías en los datos que a analizar realmente el rendimiento. He visto a responsables de operaciones en tiendas recurrir a su intuición porque se han llevado demasiadas decepciones con cifras que al final resultaban erróneas. He visto a equipos financieros descartar los análisis basados en el tráfico en los ciclos de planificación porque los datos históricos eran demasiado irregulares para crear un modelo fiable.
El patrón es siempre el mismo. Primero, la gente empieza a poner salvedades. Luego dejan de citar los datos en las reuniones. Y al final, dejan de mirarlos por completo. En ese momento, la inversión en análisis de tráfico sigue figurando en las cuentas, pero ya no sirve como herramienta para tomar decisiones. El sistema sigue funcionando técnicamente, pero simplemente no se usa.
Recuperar esa confianza lleva mucho más tiempo que arreglar la tecnología subyacente. Requiere meses de datos limpios y coherentes, un esfuerzo conjunto para volver a introducir el análisis en las conversaciones de planificación y un equipo directivo dispuesto a defenderlo de nuevo. Eso supone un coste organizativo importante que rara vez se atribuye al fallo inicial de la infraestructura.
La pregunta que vale la pena plantearse
La mayoría de las organizaciones, cuando evalúan su infraestructura de análisis de tráfico, se preguntan: «¿Es lo suficientemente buena?». La pregunta más acertada es: «¿Qué decisiones tomamos basándonos en estos datos, y qué pasa si son erróneos?».
Haz ese ejercicio con sinceridad en los ámbitos de la mano de obra, la conversión, las promociones y el sector inmobiliario. Suma toda la exposición. La cifra suele ser lo suficientemente grande como para dar un giro total a la conversación. Los datos fiables sobre el tráfico dejan de parecer una partida más del presupuesto y pasan a ser una forma de mitigar el riesgo. La precisión y el tiempo de actividad dejan de ser requisitos técnicos y se convierten en estándares fundamentales para el negocio.
Una nota sobre los estándares de la plataforma
Las grandes cadenas minoristas se merecen una infraestructura a la altura de la importancia de las decisiones que deben tomar. Eso no solo significa sensores que cuenten con precisión, sino plataformas con redundancia, supervisión y sistemas de soporte para mantener la continuidad de los datos cuando las cosas se complican.
En RetailNext, la fiabilidad es el mínimo que nos exigimos, porque sabemos lo que está en juego cuando falla. Si tu empresa está revisando este año su infraestructura de análisis de tráfico, yo empezaría por hacerle una pregunta sencilla a tu proveedor actual: ¿Cuál es vuestro historial documentado de tiempo de actividad y cómo gestionáis la recuperación de datos cuando los sistemas se quedan sin conexión?
La respuesta te dirá mucho sobre si tienes un socio o solo un proveedor.
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