Retail; todo lo que el BIG DATA puede averiguar y nosotros desconocemos.

BIG-DATA

Hace unos años, un padre llegó a una de las tiendas de una cadena de hipermercados en estado de máxima indignación. No es difícil imaginárselo haciendo llamar al encargado y señalando con gran enfado todo lo que pensaba de la empresa en cuestión. La causa de su enfado estaba en que la cadena de hipermercados había mandado a su hija adolescente un envío publicitario dando por hecho que estaba embarazada y haciendo una captación para convertirla en todos esos productos que necesitan las ‘nuevas mamás’ y que son material para tantas acciones de las marcas (las mujeres embarazadas son uno de los targets más valiosos para las compañías). ¿Por qué la cadena había realizado el envío? La causa estaba en los hábitos de consumo que esa compradora estaba teniendo últimamente y que eran justamente los que tenían las mujeres embarazadas. Cruzar su información con la información que la marca tenía chivaba que tenían que ofrecerle esos datos, aunque el padre no podía comprender cómo habían cometido ese error. Lo cierto era que la marca no había cometido error alguno y que la adolescente en cuestión estaba realmente enfadada. No se lo había dicho aún a sus padres, pero no se le puede mentir al big data.

El caso pasó de la curiosidad y de un mal día en el trabajo para quienes tuvieron que escuchar las quejas del padre a uno de los ejemplos siempre recuperados cuando se habla del big data y de lo que las marcas son capaces de saber ya de sus consumidores.

Otro de los ejemplos que se suelen incluir en este listado, y otra de las historias que se suelen recuperar cuando se habla del poder de la información en el mundo actual, es el de la mujer que decidió ocultar su embarazo a las marcas. Como no quería convertirse en un target publicitario y como no quería que le sirviesen publicidad especial (repitamos: es la publicidad más cara de la red), decidió jugar al gato y al ratón con las herramientas de seguimiento de las marcas. Cookies, redes sociales o extractos de consumo e historiales de navegación fueron combatidos de forma activa. La mujer en cuestión no tuvo que irse a navegar a la deep web, pero poco le faltó. Tuvo que crearse cuentas alternativas, comprar online usando muchos, muchos y muchos más trucos o navegar usando navegadores minoritarios centrados en proteger la privacidad de los consumidores.

Sus dos historias son una especie de punta del iceberg que demuestran el poder de los datos y el poder del big data, al tiempo que descubren que lo que las marcas saben de los consumidores es cada vez más y cada vez mayor. Es una frase que podría usarse posiblemente en todo reportaje sobre el big data, pero no por ello deja de ser menos cierta y es que el big data ahora mismo hace que las marcas tengan el poder de conocernos mejor que nuestros padres. Porque puede que una madre no sepa que regalar a sus hijos adultos cuando llega Navidad o sus cumpleaños y se queje amargamente de ello, pero ese problema nunca lo tendrá Amazon. Su algoritmo ha estudiado tan bien lo que se hace en la web y lo que los consumidores quieren y no quieren que no solo es capaz de recordar lo que se quería comprar y no se ha hecho o mandarnos a un frenesí de clics en productos relacionados sino que además es tan capaz de adelantar lo que despierta el interés que incluso podría saber lo que se va a meter en la cesta de la compra antes de que se haga (y por ahí van ya los tiros)

Todos es una fuente de datos

Y es que cada vez las marcas cuentan con más y más información sobre el consumidor y con más y más información más específica y más concreta, información que podría convertirse en un elemento de valor a la hora de trazar la estrategia de la marca y que por ello las empresas acumulan. Los datos son la clave para triunfar en el presente y mucho más en el futuro inmediato y las fuentes de información son cada vez más y más variadas.

Las redes sociales saben con quién se habla realmente e incluso cuáles son los perfiles de esos amigos que se cotillean de vez en cuando, así como lo que se dice que gusta y lo que realmente nos gusta. Los smartphones son unos chivatos que acumulan información sobre donde se está y a donde se va, pero también sobre lo que se busca, sobre las direcciones que se quieren encontrar (o las veces que nos perdemos y echamos mano desesperada de los mapas online) o a qué dedicamos esos momentos de ocio en la parada del autobús o en el metro.

De hecho, las apps son elementos que lo saben ya todo de sus usuarios. Según apuntaba un reciente estudio, las apps son capaces de saber desde el género del consumidor hasta su estatus parental o el grupo de edad e incluso, forzándolo un poco más, sus ingresos, sus intereses en política o si están o no casados, partiendo simplemente de lo que hace el consumidor y los datos asociados a las diferentes redes de anuncios y a los comportamientos asociados.

Pero las fuentes de datos no son solo las nuevas herramientas y los nuevos entornos sino que elementos que llevan funcionando años e incluso décadas son grandes minas de información. Las tarjetas de crédito y sus historiales de compra dicen muchísimo sobre los consumidores, lo mismo que las tarjetas de fidelización de los supermercados. No se trata solo de que la marca te mantendrá como un cliente fiel gracias a los descuentos sino que además será capaz de saber qué vas a querer gracias al hecho de que cada vez que compras pasas tu tarjeta. El cupón con un descuento para aquella marca de champú no es azar. Es ingeniería de datos.

Todo lo que saben de ti (y tú no sabes)

Esto ha hecho que las marcas conozcan cada vez mejor a los consumidores, hasta un punto que va muchas veces mucho más allá de lo que los propios consumidores esperan o imaginan. El hecho de que cada vez se usen más elementos conectados, el hecho de que cada vez se den más datos y el que cada vez sea más fácil cruzar información de unos y de otros hace que en realidad conectar con unos y con otros sea cada vez más y más sencillo. Para las marcas, es cada vez menos complicado saberlo todo sobre uno e ir más allá de lo que el consumidor posiblemente espera.

Así lo han demostrado en un artículo en Forbes, en el que han hecho un listado con las cosas que las marcas ya saben de los consumidores gracias al big data y que posiblemente los consumidores no son conscientes de que es posible sabe. El listado es amplio y es variopinto. Así, Facebook es capaz de saber el momento en el que se va a romper una relación sentimental y también si el amor va a ser o no ‘verdadero’. No es el único momento de tensión vital que se puede predecir. Una compañía de recursos humanos desarrolló un algoritmo que adelanta cuando van a dejar el trabajo los empleados y sobre todo qué empleados es más probable que lo hagan. También es posible saber qué consumidores son más fiables a la hora de pagar créditos y cuáles no lo son y, mucho más específico, quién puede cometer un crimen o no (las policías de algunas ciudades ya emplean el big data para predecir pautas de criminalidad y zonas calientes).

Y, sin duda, las compañías saben qué productos es más probable que se compren o no. Al fin y al cabo, es lo que hace Netflix. Sus series están diseñadas para gustar: usan los datos para detectar tendencias y ofrecer lo que sus espectadores estaban llamados a querer ver.

CONSUM & IBM, la cadena de Supermercados crece espectacularmente con el Big Data.

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La cadena valenciana que posee 646 supermercados genera al mes más de un millón de ofertas personalizadas a sus socios clientes a partir de una solución analítica del gigante informático.

Muchos socios clientes de la cooperativa de distribución Consum han notado como en los últimos meses los cupones de ofertas y descuentos ‘cheque-crece’ que reciben en su hogar realmente se corresponden con productos que son frecuentes en su lista de la compra. Por contra, las ofertas de aquellos productos que nunca incluye en su cesta ya no

¿Cómo ha hecho Consum esto posible? La clave está en lo que se conoce como big data, ese cúmulo casi infinito de datos que las empresas disponen por lo que pasa por su caja registradora, y de una solución analítica creada por una de las empresas pioneras en la informática, IBM.

La Cooperativa genera más de un millón de ofertas personalizadas de “Mis ofertas” y 200.000 combinaciones diferentes de “Cheque-crece” cada mes. Gracias a la aplicación de la solución de analítica de negocio de IBM, Consum optimiza la gestión de su big data que incluye los gustos y preferencias de sus socios-clientes. Con el cruce de estos datos, marca/producto y cliente, se generan casi tantas combinaciones como socios-clientes tiene la Cooperativa.

La solución integra la información que proporcionan los tickets de compra con los datos de la tarjeta de fidelización de cada cliente. Esto permite preparar promociones con productos afines y analizar las tendencias. El objetivo es que el cliente pueda tener una experiencia de compra aún más personalizada. Cada mes se ofrece a cada cliente una selección de 9 productos en oferta, de entre un grupo de más de 300, en función de sus hábitos recientes de compra. De esta forma frente a los folletos tradicionales con ofertas para todo tipo de productos se asegura dar en la diana de aquellos que el consumidor compra con frecuencia y así fidelizarlo.

La nueva solución también permitirá a Consum conseguir una mayor eficacia en la gestión de tiendas y en el área logística, mejorando la rotación de los productos, reduciendo stocks y aumentando el control de caducidad, lo que garantiza la frescura al llegar al momento de consumo. Además, se consigue una mejora en la conexión entre suministro y venta ya que la información de los productos se gestiona en tiempo real.

“Esta tecnología, que nos permite unos mejores rendimientos en el análisis y gestión de la información, nos ofrece un alto potencial de mejora en la experiencia de compra y servicio al cliente”, explica Amadeo Ferrer, director Financiero y de TIC de Consum.

“Los datos son el mayor activo de las empresas. Hoy en día todas disponen de una gran cantidad de información sobre sus clientes, pero no siempre esta información se explota y no siempre se utiliza con la agilidad necesaria para capturar su valor en el momento. El uso de tecnologías analíticas avanzadas para tratar la información, diseccionarla y poder anticipar comportamientos, tomar acciones e incorporar el impacto de dichas acciones en el ciclo de decisión permite a las empresas como Consum ser cada vez más competitivas en su mercado”, comenta Lucía Álvarez, directora de Analytics de IBM España, Portugal, Grecia e Israel.

Un ejemplo del resultado que se consigue con el uso de esta solución -compuesta por las herramientas IBM PureData for Analytics (powered by Netezza), IBM InfoSphere DataStage e IBM SPSS Modeler, todos ellos productos del área de Analítica de IBM- son las más de 360.000 combinaciones de ofertas que se generaron el pasado mes de diciembre. Estas ofertas personalizadas se pueden canjear en tienda llevando el cheque regalo que se envía por correo postal en papel, imprimiéndolo a través de la página web de Consum o a través de la aplicación móvil de Mundo Consum.