‘Big data’ orientado a la venta: cómo sacar partido a los bancos de datos

La digitalización ha llegado al sector para quedarse. Durante todo el año, Modaes.es publicará una serie de reportajes patrocinado por Facebook que analizará cómo varias transformaciones tecnológicas han generado nuevas formas de funcionamiento de las empresas de moda y, especialmente, nuevas formas de relación con el consumidor en el nuevo entorno omnicanal, donde entran en juego tecnologías como Internet, telefonía móvil, Internet de las cosas, las redes sociales o el big data.

Los datos, la nueva materia prima del sector de la moda. Los call centers, la página web, la interacción en la tienda física o el engagement en las redes sociales aportan cada vez más datos a las empresas sobre cómo y cuáles son los principales gustos de sus clientes. Y esto, a su vez, genera nuevos modelos de funcionamiento y de interacción con los consumidores por parte de las empresas de moda.

Amazon, Zalando, Asos, los grandes campeones de la moda digital han hecho de los datos un combustible clave en su propuesta de valor con sus clientes. En síntesis, el conocimiento del cliente (a partir de millones de datos sobre su comportamiento) permite a estas empresas una personalización y segmentación nunca vistas, así como unos cauces de interacción y comunicación completamente nuevos en los que la inteligencia artificial toma el relevo a las personas.

Sylvain Querne, responsable de ecommerce márketing y retail de Facebook en Europa, Oriente Medio y África, expuso ante la audiencia del Innovation Fashion Forum 2019 el pasado junio, la relevancia que tiene trasladar herramientas como la inteligencia artificial, la realidad extendida o la mensajería al márketing, no sólo para generar experiencias sino también para transformarlas en ventas.

Uno de los principales desafíos a los que se enfrentan las empresas del sector es descubrir cuál es el límite de estos datos y usarlos como ventaja en lugar de limitación. Además, según el informe Geek meets chic: Four actions to jump-start advanced analytics in apparel de McKisney, otro de los deberes de las compañías es identificar qué datos benefician más a cada departamento para poder desarrollar sus estrategias de forma más efectiva.

La discriminación en valor de los datos es otra de las claves para sacar más partido del big data

“¿Qué datos necesito para comprender a mis clientes? ¿cómo los puedo conseguir?”, esa es la pregunta que se formula Josep Lluís Cano, profesor del departamento de operaciones, innovación y data science de Esade. El experto señala que esta es la primera cuestión que se debe abordar en las empresas para comenzar a extraer los datos de sus clientes. “No tiene futuro el que no sea capaz de entender a sus clientes a través de sus interacciones con la compañía”, explica el profesor. 

El rendimiento de la empresa en redes sociales a través de comentarios, interacciones, visibilidad o número de búsquedas; clics, impresiones y conversiones; comportamiento de la web, la actividad en línea; el análisis de las palabras clave, las tendencias del mercado, o el análisis de la competencia son algunos de los principales datos que pueden extraer las empresas.

Sin embargo, el síndrome de Diógenes en la recopilación de datos no es sinónimo de éxito, ya que la calidad es más relevante que la cantidad. La discriminación de valor, por consiguiente, es otro de los pasos para realizar una correcta gestión de los datos.

Para ello, es necesario tener claros que objetivos que quiere conseguir cada empresa con el uso de esos datos, ya que algunos pueden servir para fines comerciales y otros para la mejora de sus servicios, por ejemplo.

Después de recopilar, identificar y almacenar los datos, la clave se encuentra en el correcto análisis de los mismos. Qué patrón de compra tiene el cliente, cuáles son sus comportamientos, preferencias y aversiones son algunas de las conclusiones que se pueden extraer de su examen. “¿De dónde es mi cliente? ¿cómo compra? ¿qué le gusta? ¿qué competidores tengo?”, señala como preguntas clave la consultora Euromonitor en un informe.

Una vez extraídos y analizados los datos, la construcción de modelos predictivos con el objetivo de calcular escenarios como propensión a la compra de un determinado perfil de cliente, la previsión de abandono, o la creación de estrategias de venta cruzada es otro de los beneficios que aporta el big data para impulsar las ventas, señala Cano. “Pueden suponer un salto cualitativo para aumentar las ventas”, explica.

Esta intensa transformación digital en la que se encuentra el mundo empresarial, y en especial el sector de la moda, ha supuesto que las compañías personalicen sus estrategias a cada cliente con el objetivo de aumentar la fidelización.  “La tendencia nos debería llevar a hacer acciones mucho más personalizadas y muchas menos de tipo masivo”, concluye Cano, “porque básicamente se trata de reconocer el valor que tiene el cliente para la empresa”.