Bienvenidos todos a «The Pulse», una serie de conversaciones que invitan a la reflexión con los principales minoristas y expertos del sector sobre la situación actual del comercio minorista. Me llamo Jenna Suhl y soy directora de cuentas aquí en RetailNext. RetailNext es la primera plataforma analítica que ofrece análisis de compradores al estilo del comercio electrónico a marcas y centros comerciales tradicionales. Nos centramos principal y exclusivamente en optimizar la experiencia del comprador.
A través de nuestra plataforma SaaS centralizada, recopilamos y analizamos automáticamente datos sobre el comportamiento de los compradores, generando así la información que los minoristas necesitan y utilizan para mejorar la experiencia del comprador en tiempo real y a gran escala. Somos «The Pulse of The Store», una plataforma en la que confían más de 450 minoristas de 90 países de todo el mundo, que la han adoptado y en la que han depositado su confianza. Hoy nos acompaña Jonathan Jiménez, que lleva más de 15 años trabajando en el sector de la moda y el comercio minorista en cinco empresas diferentes. Es experto en tecnología e innovación en el sector minorista.
¡Bienvenido, Jonathan! - Gracias. Bueno, nuestro primer tema de hoy es averiguar qué ha cambiado o se ha acelerado en el sector de la belleza que obliga a las marcas a entender mejor el recorrido del comprador. Llevamos ya bastante tiempo colaborando juntos.
¿Cómo empezaste a colaborar con RetailNext? - En una de mis empresas anteriores, se creó un equipo para idear una solución que nos permitiera entender mejor qué hacían nuestros clientes y cómo vivían la experiencia en nuestras tiendas. Fue entonces cuando entré en contacto con Varun, uno de tus directores de cuentas, y él fue fundamental para mostrarnos lo que la herramienta podía hacer y el tipo de datos que podíamos esperar obtener al instalar estas cámaras en nuestras tiendas. Antes de pasar a la siguiente pregunta, me gustaría señalar algunas tendencias que estamos observando en el sector de la salud y la belleza.
Si miras el gráfico de arriba, verás una comparación de los datos de tráfico interanual para 2022. Puede que te llame la atención que en 2022 haya un aumento significativo, pero hay que recordar que fue el año en que salimos de la pandemia mundial. ¿Qué estás observando ahora mismo en cuanto al comportamiento de compra en el sector de la belleza? En este momento, vemos que nuestra base de clientes está cambiando bastante rápido.
Nuestra respuesta a esto es asegurarnos de que todas nuestras tiendas, independientemente de dónde estén en el mundo o en EE. UU., nuestra línea de productos y el diseño de las tiendas estén adaptados a ese tipo de comprador concreto. Así que disponer de estos datos nos ayuda a tomar decisiones ágiles, del tipo: «vale, en esta ubicación la gente quiere comprar así, así que tenemos que diseñar una tienda específicamente para este tipo de cliente». A medida que cambia nuestro perfil demográfico y la edad de nuestros clientes, estamos preparados para abrir nuevas tiendas o renovar las ya existentes. El recorrido del cliente nunca ha sido tan importante.
Los clientes de hoy en día siguen siendo muy fieles, pero también tienen unas expectativas más altas y muchas opciones entre las que elegir. Cuando te lanzaste a esta aventura con datos avanzados, ¿qué querías saber sobre tus clientes? Puedo responder a esto de dos maneras. Desde un punto de vista personal, me gusta ir a explorar diferentes tiendas.
Tomemos como ejemplo a Nike. Voy a cualquier tienda de Nike del mundo porque disfruto de esa experiencia. Han dado en el clavo con el diseño de sus tiendas. Puede que no compre nada, pero me gusta explorar y ver cómo está diseñada la tienda y con qué libertad puedo moverme por el espacio comercial.
Y luego, desde el punto de vista empresarial, el razonamiento es más o menos el mismo. ¿Cómo puedo diseñar una tienda en la que el cliente simplemente quiera pasar un rato? Puede que no compren nada, pero hay algo especial en que puedan moverse tranquilamente por allí, quedarse un rato y disfrutar del espacio. Quizá vuelvan y cuenten lo bien que se lo pasaron en esa tienda y nos visiten en otros establecimientos.
Pero creo que es importante crear de verdad un ambiente en el que el cliente se sienta cómodo, sin presiones y sin sentirse abrumado por el exceso de productos y artículos de merchandising. Simplemente están ahí para explorar y descubrir cosas. Una de las principales ventajas de colaborar con RetailNext es la posibilidad de usar los datos para crear una experiencia de compra más personalizada para los clientes. Esto es especialmente valioso en el sector de la belleza, donde la visita es una experiencia en sí misma.
A lo largo del resto de nuestra conversación, nos centraremos en cómo los minoristas usan nuestros datos para crear esa experiencia para sus clientes. Ser capaz de lanzar una solución y recopilar datos es solo una parte del proceso. Lo más importante es usar los datos de forma que las marcas puedan tomar decisiones que influyan en el recorrido del comprador. Un análisis adecuado con los datos correctos es muy potente.
Así que te voy a preguntar, Jonathan: ¿cuáles fueron las decisiones más reveladoras que se tomaron basándose en el uso de los datos? ¿Hubo alguna sorpresa o algo impactante que destacara especialmente? Los datos tienen muchas repercusiones, pero siempre hay un par que destacan más que otras. Lo primero que vimos fue que descubrimos el término «zona de descompresión», que es justo cuando entras por primera vez en la tienda. Los comercios suelen colocar un producto nuevo en esa zona, y gracias a las pruebas A/B, nos dimos cuenta de que nuestros clientes no se paraban allí.
Al final acababan llegando hasta allí, pero necesitaban tiempo para adaptarse al espacio y pasar del exterior —estuvieran donde estuvieran— a esta nueva tienda. No querían estorbar, así que, a raíz de eso, tomamos medidas. Tanto las tiendas ya construidas como las que estaban a punto de abrir se diseñaron para desplazar esa mesa de la entrada hacia la izquierda o hacia la derecha, para que el cliente pudiera entrar, dar una vuelta, sin sentir que está bloqueando la puerta, y ver nuestro nuevo producto, pero sin que le resultara demasiado evidente, quizá un poco más a un lado, para que pudiéramos seguir contándole esa historia. Y en cuanto a los datos más técnicos que obtuvimos, lo integramos en nuestro TPV en un par de casos, y ahí es cuando realmente ves las ventas por horas de trabajo.
Creo que ese es el término correcto. Para saber, vale, ahora mismo tenemos seis empleados trabajando. Esto es lo que estamos ganando en este momento. ¿Sabemos si podemos mandar a alguien a comer ya?
¿Podemos dejar que alguien se vaya a casa antes? ¿Cambiamos nuestro horario de apertura? Porque estamos viendo que la gente llega más tarde por la mañana, pero se queda hasta más tarde por la noche. Y gracias a eso, podemos ir reaccionando y adaptándonos sobre la marcha.
Así que, como tenemos los datos históricos, sabemos que los martes la gente no llega hasta las 11, así que los martes abramos a las 10. Pero los viernes, la gente llega antes y se queda hasta más tarde, así que quizá mantengamos el local abierto dos horas más: una al principio y otra al final del día. Así que esos datos nos ayudan de verdad a hacer cambios sobre la marcha, ya sea semanalmente, mensualmente o con la periodicidad que elijas. Son conclusiones muy interesantes, Jonathan.
Esa zona de «descompresión» siempre resulta reveladora para los clientes cuando empiezan a usar el análisis de recorrido completo. A menudo, los clientes utilizan los datos de este análisis, igual que tú, para determinar el flujo óptimo en la disposición de la tienda y así mejorar tanto las ventas como la experiencia de compra. Aunque estos datos son útiles para aumentar los ingresos, también ayudan a evitar gastos innecesarios. Otro cliente de RetailNext utilizó el análisis de recorrido completo para determinar si merecía la pena invertir en un nuevo expositor concreto y, al final, se ahorró unos gastos importantes e innecesarios al darse cuenta pronto de que no estaba generando los resultados que esperaban.
Este es solo otro ejemplo de cómo estos datos pueden influir en la mejora de los resultados empresariales. Dicho esto, Jonathan, tengo que preguntarte cómo facilitas los datos o la información a los equipos de campo, y cómo utilizan esa información a la hora de gestionar las tiendas. Desde el punto de vista del personal de campo, nuestros jefes de tienda reciben datos de tráfico en tiempo real y todo el historial. Así pueden saber, por ejemplo, que un martes puedo programar la pausa para comer de estos empleados de 12 a 1.
Así que les damos la libertad de ajustar sus tareas no relacionadas con la venta y modificar sus descansos ese día si así lo desean. No siempre tiene por qué hacerse con semanas de antelación. Y luego, desde el punto de vista empresarial, les pedimos que nos den su opinión si vamos a cambiar la distribución. Si queréis cambiar la distribución durante seis semanas, decidnos qué os parece.
Dinos si tus clientes están reaccionando. Y luego nos facilitan esos datos. Y, obviamente, con la herramienta, podemos analizar cómo ha cambiado el recorrido del cliente y, basándonos en los comentarios y en lo que vemos, podemos hacer otro cambio un par de semanas después si es necesario. ¿Crees que trabajar con RetailNext ha mejorado tu eficacia como empresa y tus habilidades a nivel personal?
Y si es así, ¿en qué sentido? Personalmente, sí. Me ha arruinado la experiencia de compra porque espero que cada tienda diseñe sus espacios pensando en mí. En cuanto entro, tengo que ver una cámara.
Si no veo una cámara, me siento un poco decepcionado con la marca por no haberse tomado el tiempo de invertir en ello. Y luego, desde el punto de vista empresarial, retomando lo que decía antes, el simple hecho de permitir que el cliente se sienta tranquilo mientras está en el espacio comercial es algo en lo que nunca había pensado realmente. No puedo ponerle un valor monetario, pero el mero hecho de que estén en tu local ya tiene valor. Llevaré a alguien a una tienda porque le diré: «Oye, mira, me voy a la tienda.
Vamos a echar un vistazo. No voy a comprar nada». Pero hay algo ahí que es importante para crear un vínculo con tu cliente. ¿Hay algo que hubieras hecho de otra manera?
¿Y tienes algún consejo para otros minoristas y marcas que quieran implementar datos de análisis de recorrido completo? ¿Y alguna última reflexión para la audiencia? Creo que hay dos o tres cosas que destacar aquí. Primero, empecé solo con el tráfico, y creo que eso es clave.
Solo con el tráfico, vas a ver de dónde viene la gente. Entran por la izquierda, por la derecha y por el centro. Y el simple hecho de saber quién viene y cuándo viene tiene un impacto enorme a la hora de hacer cambios, ajustar los horarios y la plantilla, y saber quién va a estar allí y cuándo. Y el simple hecho de usar esa información fue como un catalizador para decir: «Vale, ¿qué más podemos conseguir?».
Ahora pensemos en incorporar más tecnología para entender todo el recorrido del cliente. Y en cuanto a ese recorrido, el análisis completo no debería hacerse en todas tus tiendas. Debería hacerse en un par de ellas. Yo lo hice en cuatro tiendas de entre 130 establecimientos; elegí cuatro tiendas.
Un mercado emergente, mi ciudad natal, una gran ciudad y otra ubicación al azar. Y luego se hacen pruebas en esas cuatro tiendas durante el tiempo que elijas, seis semanas, por ejemplo. Y sé que, basándome en los resultados de ahí, puedo elegir otras 10 tiendas similares y aplicar esos cambios. ¿Ha vuelto a funcionar?
Genial. Ha sido todo un éxito. Así que creo que es muy importante saber que tu cliente es diferente en cada ciudad. Tenía tiendas en Wichita, Kansas.
Tenía tiendas en Nueva York. No compran los mismos productos ni se mueven por la tienda de la misma manera. Los neoyorquinos llevan puestos los auriculares y quieren estar a solas, ¿verdad? Entonces, ¿cómo diseñamos una tienda que se adapte a su estilo de compra?
Desde el punto de vista organizativo, esa fue la parte que más me costó. Me entusiasmaba la tecnología. Trabajaba en el ámbito técnico. Quería que todo el mundo dijera: «Mira, echa un vistazo a esto». Y estaba casi demasiado emocionado.
Pero tenía buenos socios y un buen equipo, y todos estábamos de acuerdo en cuál era el objetivo. Recopilamos todos los datos de tráfico, los hicimos más fáciles de entender, los analizamos a fondo y luego los presentamos de tal forma que pudiéramos demostrar: «Si hacemos estos dos cambios —retirar las mesas y modificar el horario de la tienda—, este es el resultado que vamos a obtener a nivel financiero y, en general, unos clientes más satisfechos». Y a partir de ahí, los equipos de negocio empezaron a pedirme más datos. Y yo les decía: «Sí, os los puedo dar. Dadme una semana.
Te daré más datos». Y a partir de ahí, la cosa simplemente despegó. Y fue un éxito rotundo. Perfecto. Bueno, quería darle las gracias a Jonathan por la interesante charla de hoy sobre lo interesante que es analizar el comportamiento de los compradores.
