Segmentar consumidores para sobrevivir: Teradata
Perfeccionar el proceso para segmentar consumidores puede superar la crisis, expresó.
La desaceleración económica por la que atraviesa México continúa preocupando a los expertos, afectando a los principales sectores generadores de ingresos en el país. En un escenario tan desafiante, el comercio no ha pasado ileso, y se refleja en las ventas de la industria del retail. Si bien el 2015 fue un año atípico para el comercio, registrando un aumento entre 11% y 12% a tasa anual, se espera que el 2016 cierre con una disminución de entre 3% y 4%, según datos de la Cámara Nacional de Comercio (Canaco).
Con números tan poco alentadores, los más optimistas se apegan al dicho popular “la crisis es un momento de oportunidad”; sin embargo, la realidad actual hace que esta premisa se vea cada vez más lejana. Los buenos momentos se han ido y con ellos el consumo desenfrenado, que no exigía estrategias comerciales elaboradas o altos estándares en calidad de los procesos por parte de los empresarios de retail, ya que el consumidor “era optimista y con capacidad de compra”.
Hoy, sobrevive quien se preparó y adoptó nuevos métodos de gestión, con revisión de los procesos más críticos, adopción de estrategias predictivas y la incorporación del perfil analítico en los procesos de toma de decisiones. Si antes el comerciante tenía acceso a algunos datos específicos del consumidor, hoy en la era de la información, el big data y el análisis avanzado de datos entregan camiones llenos de información para los empresarios, que deben buscar transformar este nuevo activo en conocimiento e incorporarlos como una nueva ventaja competitiva, adaptando sus estrategias a los comportamientos de los consumidores.
El análisis avanzado de datos
La segmentación de clientes direcciona las mejores ofertas para los consumidores apropiados, además de facilitar las estrategias de marketing de los comerciantes, promoviendo esas iniciativas en el momento adecuado, a través del canal más pertinente. La clase social, el poder adquisitivo y el tamaño de la familia son algunos de los parámetros que por años fueron usados para segmentar a los clientes en el mercado. Queda claro que la falta de tecnología condicionó esta práctica a una cantidad restringida de datos, muchas veces recolectados por instituciones públicas para posteriormente ser utilizados por los empresarios.
Al contrario del escenario que se vivía hace 5 años atrás, el big data y el análisis avanzado de datos trajeron consigo un concepto mucho más interesante para este proceso: la real posibilidad y capacidad de individualizar al consumidor a través de análisis de comportamiento. Veamos un sencillo ejemplo: un comerciante tiene dos clientes diferentes, X o Y, que pertenecen a la misma clase social (media). A pesar de sus comportamientos semejantes, el retailer, que posee un sistema de análisis de datos que acompaña en detalle los comportamientos individuales de sus clientes, percibe que el cliente X empezó a investigar precios de carriolas, ropa infantil y cuidados para niños, mientras que el cliente Y compró en las últimas semanas accesorios para el cuidados de animales, libros sobre perros e investigó sobre las mejores opciones de alimentación para cachorros. Estas situaciones evidencian que en una misma clase social, si el comerciante se limita a ofrecer solamente detergente en polvo más barato, porque según estudios la clase media está buscando precios bajos, para los clientes X o Y, el resultado no va generar la mejor experiencia.
Lo que queda claro en este ejemplo es que el comportamiento de los consumidores no sigue necesariamente un patrón genérico, exigiendo que los comerciantes tengan herramientas que permitan un acompañamiento más profundo e individual, además de una visualización de los cambios en la vida de cada cliente, lo que impactara directamente en las ventas de sus tiendas. La disminución en los precios relativos del procesamiento y almacenamiento de datos, permite a los empresarios hacer inversiones en sistemas y procesos que acompañen la información de comportamiento de los consumidores, trayendo nuevas posibilidades de personalización de ofertas, enganchando al cliente de forma individualizada y generando una experiencia de consumo más impactante.
Una segmentación más detallada puede hacer uso de informaciones cruzadas como ingreso, edad, comportamiento e investigaciones individuales, por ejemplo, permitiendo que los comerciantes entiendan el deseo de cada consumidor. Con la adopción de estas prácticas, el objetivo principal es transformar cada persona (o pequeño conjunto de personas) en un segmento, ofreciendo ofertas únicas y exclusivas.
En la segmentación y la crisis, el camino es saber analizar : ¿qué es una crisis? Normalmente son momentos difíciles, que tienden a alterar los hábitos y costumbres de las personas de forma negativa. Pero, ¿cómo traducir esto al comportamiento del consumo? Entendiendo cuáles son las preferencias de los clientes, se debe tener en mente que estos factores son difícilmente alterados. El papel del empresario en este caso es el de entregar opciones para que los consumidores consigan satisfacer el mayor número de necesidades personales con el menor impacto financiero posible. Si un cliente no puede comprar más de una cantidad de productos que le gustaría, ¿por qué no ofrecer una marca más barata? ¿U ofrecer promociones en cantidades específicas?
Independientemente de la estrategia adoptada, es fundamental que el retailer comprenda que con menos dinero, el consumidor irá a buscar las opciones que satisfagan sus necesidades sin afectar su bolsillo. Ya sea en el peor o mejor momento, la obligación del comerciante es garantizar que la experiencia de los consumidores unida a la excelencia operativa sea la mejor posible, permitiendo que en el final de este proceso el empresario tenga el mejor resultado financiero y el cliente salga feliz y satisfecho con su compra.
Mauricio Andrade de Paula es Business Consultant en Teradata para las industrias de Retail, e-commerce e Manufactura en Brasil y Big Data & Advanced Analytics en Latinoamérica.