El trimestre pasado participé en una conversación con una vicepresidenta de operaciones de tienda de una de las 10 principales cadenas minoristas especializadas. Su empresa estaba evaluando plataformas de análisis y ella tenía delante un montón de presentaciones de proveedores: comparativas de funciones, pruebas de precisión, respuestas a solicitudes de oferta. A mitad de la reunión, los apartó y dijo: «No necesito otra presentación. Necesito saber qué cambiará después de que firmemos».
Esa es la pregunta que importa. Y es la pregunta que a la mayoría de los de esta categoría les cuesta responder.
Cualquier proveedor de análisis de tráfico te dirá que sus sensores son precisos, que sus paneles de control funcionan en tiempo real y que su inteligencia artificial es única. La mayoría de esas afirmaciones no son ciertas ni siquiera a nivel técnico. Y lo más importante: ninguno de ellos le dice a la vicepresidenta lo que realmente necesita saber.
Lo que realmente quería saber era: cuando nuestro equipo vuelva el lunes después de un fin de semana a tope, ¿cambia esta plataforma nuestra forma de trabajar? ¿Están los jefes tomando mejores decisiones sobre la dotación de personal? ¿Están los directores regionales explicando las variaciones con más seguridad? ¿Están los equipos centrales identificando más rápido lo que realmente funciona?
Esas son las preguntas que se hacen las grandes cadenas minoristas cuando tienen que tomar decisiones importantes. No se preguntan si la plataforma existe, sino si cambia su forma de trabajar.
Hay una versión de «nivel empresarial» que solo existe en las presentaciones: cifras de tiempo de actividad, certificaciones SOC 2, cobertura global. Todo esto importa, pero no son requisitos mínimos en el sentido que suele dar esa expresión. La mayoría de los proveedores de esta categoría no pueden afirmar con toda sinceridad que operan en más de 100 países, que ofrecen seguridad de nivel empresarial o que cuentan con el historial de tiempo de actividad que se consigue al operar a gran escala durante casi dos décadas. RetailNext lo tiene todo.
Una vez que estés hablando con una lista reducida de proveedores que superen esos requisitos, la pregunta más difícil es si la plataforma realmente da la talla en las condiciones de una cartera a escala empresarial. Esto significa de cientos a miles de tiendas, a menudo repartidas por varios países. Formatos de tienda muy diversos. Variaciones regionales en el comportamiento de los compradores. Estructuras laborales que son diferentes en cada país. Equipos inmobiliarios que toman decisiones de siete cifras basándose en datos que deben poder justificarse ante un director financiero.
He visto plataformas que funcionaban de maravilla en una prueba piloto con una sola tienda y que luego se venían abajo al ampliarlas a gran escala. Los datos iban en la dirección correcta, pero el modelo operativo no aguantaba que miles de sensores enviaran datos a la vez. Esa brecha, entre el rendimiento de la prueba piloto y la realidad del conjunto de proyectos, es donde la mayoría de las inversiones en análisis acaban decepcionando sin que nadie se dé cuenta.
Lo que más se pasa por alto de una plataforma de análisis minorista para empresas es que los mismos datos subyacentes deben servir a públicos muy diferentes. El director de operaciones de tienda, el director de marketing, el jefe de merchandising, el vicepresidente de inmuebles y el director general no se hacen las mismas preguntas. La plataforma que aporta valor a largo plazo es aquella que ofrece a cada uno de ellos una visión sobre la que puedan actuar, sin que el resto de la organización tenga que hacer de intérprete.
En RetailNext, los mismos datos subyacentes sobre tráfico, conversiones y comportamiento se muestran de forma diferente según el equipo. El equipo de Operaciones ve la vista de dotación de personal. El de Marketing, la vista de campañas locales. El de Merchandising, la vista de adecuación del surtido. El de Inmobiliario, la vista del área comercial. Y la alta dirección, la vista de la cuota de mercado de la cartera. Los mismos datos, pero desde diferentes perspectivas.
Ese modelo solo sigue creciendo si la capa de datos subyacente sigue ampliándose. Un ejemplo reciente es lo que hemos incorporado a nuestro panel de control de Benchmarks, disponible a través del Benchmarks Hub en nuestra web. Gracias a nuestra colaboración con Unacast, ahora se integra en ese mismo panel información móvil anonimizada (datos demográficos de los visitantes, segmentos de estilo de vida, tráfico de la competencia en distintos mercados). Los casos de uso abarcan toda la organización. El departamento de operaciones puede determinar si un trimestre flojo en un mercado concreto se debe a una marca específica o afecta a toda la categoría. La alta dirección obtiene tendencias de cuota de tráfico comparadas con competidores concretos, en lugar de solo con referencias internas. La inteligencia competitiva y el seguimiento de las tendencias de las categorías, que antes se recopilaban a partir de informes de terceros, se convierten ahora en vistas de primer orden dentro de la plataforma. El departamento de inmuebles puede evaluar las zonas comerciales en función del flujo competitivo real, en lugar de basarse en datos del censo. Los equipos de marketing y merchandising obtienen información sobre el contexto local de los visitantes que antes no existía.
Esa es solo una de las muchas interfaces. La plataforma solo funciona en toda la empresa cuando esas interfaces se conectan entre sí, es decir, cuando la visión de la plantilla, la del área comercial y la de las campañas se complementan entre sí, en lugar de estar aisladas en las plataformas de distintos proveedores.
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Los comerciantes que sacan el máximo partido a RetailNext no son los que se quedan impresionados con el sensor. Son los que utilizan la visión global: el tráfico para ajustar el modelo de dotación de personal, la conversión en relación con el plan de merchandising, los datos por zonas en relación con el calendario de merchandising visual y los parámetros de referencia de la cartera para tomar decisiones inmobiliarias. Cada capa hace que la siguiente sea más útil. El valor se multiplica.
Piensa en cómo se traduce realmente ese efecto acumulativo. Imagina una red de 500 tiendas con una afluencia media diaria de 800 clientes por local. Una mejora de medio punto en la tasa de conversión, gracias a una mejor gestión del personal que permite tener a las personas adecuadas en la tienda cuando realmente hay afluencia, supone cuatro transacciones adicionales por tienda al día. Con un ticket medio de 60 dólares, eso supone 240 dólares por tienda al día. Si lo extrapolamos a toda la red durante un año completo, el impacto en los ingresos ronda los 44 millones de dólares. ¡El poder de uno! (bueno, de medio punto en este caso...)
Eso es solo una parte de la integración. Añade el ahorro en mano de obra que supone no tener personal de más en las ventanillas con poco tráfico. Añade la eficiencia en marketing que se consigue al medir las campañas en función del tráfico real de clientes, en lugar de estimaciones poco fiables. Añade las decisiones inmobiliarias que se toman basándose en datos, y el director financiero lo defenderá ante la junta directiva. El efecto acumulativo se nota en toda la cuenta de resultados, en aspectos que los procesos de compras tradicionales nunca relacionan con los datos analíticos.
La mayoría de las evaluaciones de compras empiezan con: «¿Cumple esta plataforma con nuestros requisitos?». Ese no es el punto de partida adecuado. La pregunta más acertada es: «¿Qué está haciendo nuestro equipo de forma diferente gracias a la plataforma que tenemos, y qué harían de forma diferente si fuera mejor?».
Haz ese ejercicio con total sinceridad con tu proveedor actual. Fíjate en las decisiones sobre la plantilla. Fíjate en el análisis de conversiones. Fíjate en la comparación de carteras. Fíjate en el sector inmobiliario. Suma las decisiones que se toman basándose en datos en los que tu equipo confía y las que todavía se toman por instinto. La diferencia es el tamaño de tu oportunidad.
Los minoristas que han elegido RetailNext hicieron precisamente eso. Algunos de ellos lo probaron en varias plataformas. No estaban comparando características. Estaban tomando una decisión operativa.
El ejercicio resulta incómodo. Pero también es el resumen más útil que puedes escribir para tu próxima conversación sobre análisis de datos.
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