El objetivo principal del marketing en las tiendas es digitalizar el punto de venta. Normalmente, el impacto de las campañas se mide analizando la evolución de los beneficios, de manera que, si las ventas aumentan, se considera que la campaña ha sido un éxito. No obstante, este sigue siendo un ámbito desconocido a pesar de que el marketing en las tiendas haya aumentado considerablemente en los últimos años, según Cadent Consulting Group. En este artículo explicaremos por qué analizar el customer flow en nuestras tiendas es fundamental para mejorar las campañas de marketing.
Seguimiento manual al estilo tradicional
Por norma general, si un fabricante quiere estudiar el comportamiento de los consumidores en el punto de venta, contratará a una empresa de investigación para que analice lo que pasa en la tienda durante unas horas. Con mucha paciencia, un grupo de consultores elegirá de forma aleatoria a una serie de compradores a los que seguir para anotar en un papel cómo es su ruta de compra. Cuando hayan recogido al menos 100 rutas, convertirán todos esos datos en información más sólida para tomar decisiones.
Con mucha paciencia, un grupo de consultores elegirá de forma aleatoria a una serie de compradores a los que seguir para anotar en un papel cómo es su ruta de compra.
Este método tiene dos limitaciones. Por un lado, la escalabilidad, que resulta un gran problema puesto que la recolección de datos depende de criterios personales y de un elevado número de horas. Por otro lado, la representabilidad de los datos, un tema que no debe ser ignorado, ya que la información es la nueva fuente del conocimiento y los ordenadores demandan elevadas cantidades de muestras para poder crear secuencias matemáticas que se ajusten a todas las posibles situaciones. En este sentido, es muy probable que cientos de compradores no representen suficientes escenarios como para tomar una decisión a nivel nacional.
Cómo medir el desempeño de las campañas de marketing en tienda
La parte más delicada de lanzar una nueva campaña de marketing es escoger el producto exacto junto con un descuento apropiado. Aunque la elección de este último punto requiere de un proceso de decisión riguroso, existen otros criterios como los márgenes, la relación comercial con el minorista o la experiencia que ayudan a las empresas a la hora de tomar la decisión. En lo que respecta al producto, los fabricantes (representados por agentes locales o comerciales) se encuentran con varias posibilidades. Suelen escoger entre tres y cinco productos de la misma categoría, tales como champús con distintos aromas o noodles preparados con distintos sabores, para testarlos en el mercado.
Una vez que se han escogido ambas variables, la campaña se suele lanzar primero como una prueba en unas pocas tiendas durante dos o tres semanas. La imagen a continuación muestra un ejemplo de distintas promociones junto con las ventas recogidas durante distintos periodos (tanto los márgenes como los beneficios son similares en todos los casos).
Tras la finalización de las campañas, el fabricante comparará las ventas totales y escogerá la campaña que haya reportado mayores beneficios. Haciendo referencia a nuestro ejemplo, la campaña amarilla (del 15 de noviembre al 15 de diciembre) es la más beneficiosa. Sin embargo, esta decisión no es del todo acertada, ya que se está dando por hecho que el resto de variables relativas a la promoción son constantes, algo que no suele ocurrir.
Un paso hacia la digitalización
Gracias a tecnologías como las que utilizamos en Shoppermotion, minoristas y fabricantes se han animado a poner en marcha diversas soluciones para recoger el mayor número de muestras posibles a un precio razonable. Actualmente, los fabricantes obtienen la información directamente de las tiendas y utilizan los datos para elaborar análisis continuos de sus categorías, promociones y campañas.
Con esta información son capaces de hacer un seguimiento de las rutas y del customer flow, por lo que se extraen una serie de conclusiones directamente aplicables a las estrategias de marketing de la tienda. Sin embargo, la aplicación de tecnologías va más allá. Si se aplican algoritmos de big data, tales como clusterizaciones automáticas o técnicas de pronóstico, es posible examinar problemas complejos y elaborar informes completos.
Por tanto, al analizar el customer flow podremos mejorar nuestras campañas de marketing. Si, al mismo tiempo, el minorista proporciona información sobre los consumidores además de las transacciones que realizan, los fabricantes podrán tener en cuenta otras variables tales como el tiempo medio visitando la promoción, de dónde vienen y a dónde van los consumidores antes y después de visitar la categoría o el engagement a la hora de escoger la promoción adecuada que lanzar a nivel nacional. Cuanta más información recojamos sobre el customer flow, mejores serán las campañas que lancemos.
En el ejemplo anterior, la promoción amarilla se escogió por las elevadas ventas obtenidas en el mismo periodo de tiempo. En esta ocasión, tendremos en cuenta también el tráfico recibido por cada promoción para ver si sigue siendo la que más visitantes atrae. La siguiente imagen muestra el tráfico recibido cerca del área promocional durante el mismo periodo de tiempo.
Como era de esperar, la promoción más exitosa atrajo un número considerable de compradores. Por tanto, la amarilla sigue siendo la opción que presentar a nivel nacional. No obstante, existen más datos que se deben analizar.
La promoción roja, aunque con menos tráfico, ha obtenido las mismas ventas que la amarilla. A pesar de ser la segunda alternativa en términos económicos, ha obtenido mejores resultados en términos de ventas por tráfico recibido. Por tanto, el retorno de la inversión para esta promoción es indudablemente mayor, de manera que podemos afirmar que es una promoción más beneficiosa. Si escogieramos la promoción roja, las ventas aumentarían un 15,8% respecto al plan original.
Evita campañas con malos resultados
El estudio realizado nos sirve tanto para identificar la promoción más exitosa como para determinar aquellas que tienen un rendimiento por debajo de lo esperado. Según lo analizado, el fabricante debería revisar las promociones naranja y azul, ya que las ventas no han ido a la par que el tráfico recibido.
Existen múltiples razones por las que esto puede pasar, tales como una débil comunicación, falta de valor añadido o un sabor no acertado. En la siguiente tabla se recoge el ROI de cada campaña junto con una breve descripción del desempeño.
| Promoción | ROI | Descripción |
|---|---|---|
 |  | El expositor recibió menos tráfico y obtuvo menores ventas que la media del estudio. Se trata de un mal resultado |
 |  | El expositor recibió menos tráfico pero obtuvo más ventas que la media. Muy buena ejecución |
 |  | El expositor recibió más tráfico pero obtuvo menos ventas que la media. El resultado de la promoción es muy malo |
 |  | El expositor obtuvo unas ventas dentro de la media y recibió un elevado número de visitantes. Está bien pero podría mejorarse |
 | | El expositor obtuvo unas ventas dentro de la media y recibió un elevado número de visitantes. Está bien pero podría mejorarse |
 | | El expositor recibió más tráfico que la media pero obtuvo menores ventas. El resultado de la promoción es muy malo |
 | | El expositor recibió menos tráfico y obtuvo menores ventas que la media. Se trata de un mal resultado |
Conclusiones
Si queremos que nuestras campañas tengan éxito, lo mejor es tomar decisiones fundamentadas utilizando numerosas variables. Los fabricantes deberían elaborar a priori una lista de expectativas en términos de ventas, engagement, emplazamiento del producto y tiendas representativas para cada categoría. Además, el equipo de ventas debería analizar casos parecidos para comparar resultados. El estudio que hemos realizado en este artículo es un ejemplo de cómo utilizar el análisis del customer flow para mejorar el desempeño de nuestras campañas de marketing.
Aunque digitalizar las tiendas físicas es un proceso complicado, el hecho de utilizar tecnología para medir cómo se mueven los clientes puede ayudar a que los resultados sean mejores, a la vez que optimizamos tiempo y gastos.
