Estrategias de analítica de datos en retail: omnicanalidad, identidad única y eficiencia operacional

27 Oct 2022

La correcta organización y gestión de los datos, la analítica o la Inteligencia Artificial serán las piezas clave para hacer de los datos un activo que mejore la competitividad de los retailers. En este artículo queremos hablar sobre la importancia de la omnicanalidad y la identidad única para obtener unos datos únicos y útiles, así como de las estrategias de datos hacia las que tienden las compañías de retail.

El problema de la omnicanalidad en la estrategia de datos del retail

El retail se encuentra a día de hoy dividido entre dos mundos: el físico y el digital. Y los datos de los consumidores provienen de ambos mundos, a través de canales variados. Ni siquiera es fácil identificar a una persona en una página web si se conecta desde navegadores o dispositivos diferentes, y mucho menos saber quién es el usuario que entra en una tienda física. Por tanto, antes de llegar al uso del dato o la Inteligencia Artificial para mejorar la personalización de cara a los usuarios, el sector del retail tendrá que resolver el problema de la omnicanalidad. Y con omnicanalidad nos referimos a la unificación de todos los canales, y a la capacidad de identificar a cada consumidor de forma única en cualquiera de ellos.

¿Cómo lograr una identidad única para unificar los datos de los retailers?

La identificación única del usuario es algo complejo, especialmente porque encontramos dos realidades opuestas pero que se dan al mismo tiempo: el usuario quiere cada vez una mayor protección sobre sus datos (y las regulaciones así lo exigen), pero también quiere la máxima personalización. Aun así, se trata de avanzar en la identificación del usuario por distintas vías.

Hace algún tiempo, se probaban soluciones capaces de identificar al usuario por su navegador. Pero en el momento que éste cambia, o que cambia de dispositivo, será considerado una persona distinta y por tanto no parece una buena solución.

Lo más efectivo sería poder navegar siempre con un login centralizado, unificado para todas las marcas y lo suficientemente confiable (que funcione, por ejemplo, con biometría). Esto al menos solucionaría el problema de la identidad en el plano digital, pero al tratarse de soluciones privadas es muy difícil llegar a un estándar. Una opción sería la creación de esta identidad desde la Administración Pública, y de hecho ya existen algunos países que facilitan la identidad digital única a través de una red de Blockchain. En España, y a nivel más global en Europa, este tipo de soluciones parecen todavía lejanas, aunque la Unión Europea está trabajando activamente en la creación de una Identidad Digital Europea.

¿Qué beneficios tendrá la analítica de datos para los clientes de retail?

Más allá de los retos que todavía quedan por superar, es importante tener una visión de hacia dónde va la estrategia de las empresas en cuanto a los datos. Es cierto que la analítica beneficiará a las compañías de retail, pero esto puede hacerse de distintas formas. Y desde VASS creemos que la mejor manera es apostar por aportar un beneficio al consumidor final, que se traducirá en beneficios para la compañía.

Imaginemos que entras en una tienda con tu dispositivo móvil en la mano, y que el retailer es capaz de identificarte, accediendo a los datos que tiene sobre ti. Gracias a la Inteligencia Artificial, podría llegar a saber qué prendas podrían buscarte, o en qué parte de la tienda vas a encontrar cosas que se ajustan a tu estilo. También podrá resolverte dudas sobre si hay o no una talla y ofrecerte la compra online en caso de que no, o incluso decirte en cuál de sus tiendas es más sencillo que encuentres lo que buscas.

De hecho, la IA podría incluso decirte algo así como “no compres estos zapatos, porque tengo este otro modelo que te puede gustar más” o “has comprado zapato de vestir marrones, puede que necesites unos calcetines de este color”.

De esta manera, el cliente podrá recibir un tratamiento personalizado gracias al análisis de datos, al tiempo que la empresa aumenta sus beneficios a través del Cross-selling y el Up-selling. Pero, además, la compañía gana en cuanto a fidelización del cliente, aumentando el Lifetime Value (y, de nuevo, los beneficios). Entendiendo esto, tiene sentido la búsqueda continua de soluciones para identificar realmente al usuario y usar los datos para personalizar al máximo la oferta.

El poder de los datos en retail para mejorar la operativa

Como comentábamos al principio, las empresas de retail cuentan con una gran cantidad de datos, y más allá de los datos relativos a los consumidores encontramos otro tipo de información sobre la gestión de pedidos, la logística, las compras o el transporte. Estos datos también son tremendamente valiosos y, aplicando la tecnología adecuada, pueden utilizarse para eficientar y mejorar las operaciones de los retailers.

Uno de los conceptos más futuristas y que pueden aportar un gran valor son los gemelos digitales (Digital Twins). Estos son sistemas virtuales o aplicaciones capaces de reproducir un sistema o proceso muy complejo dentro de una empresa. Y precisamente en retail, los procesos son complejos y dependen de numerosas variables, de manera que las decisiones dependen de datos que pueden estar dispersos. Sin embargo, si contamos con un sistema capaz de tener una visión única del proceso y replicar todos los puntos, podremos hacer simulaciones sobre qué ocurre al aplicar cualquier cambio. Por ejemplo, podríamos conocer el impacto en el negocio de adelantar los tiempos de compra, modificar la gestión de las devoluciones, etc. Y esto es algo que podemos lograr gracias a los Digital Twins.

En definitiva, la analítica de datos es aplicable por las compañías de retail en distintas áreas. Por el momento, la parte operacional parece conllevar los mayores avances, y de cara al cliente habrá que trabajar en la omnicanalidad y la identidad única para poder extraer valor real a los datos. En cualquier caso, esta problemática no es solo aplicable al retail, sino a todo tipo de compañías desde el sector turístico al bancario, las telecomunicaciones o la banca.