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La ecuación de las ventas. Data-driven retail y neuromarketing

Cada año aparecen informes, como el de Price Waterhouse Coopers y TNS Retail, acerca de las tendencias que el retail nos deparará en los próximos meses.

Uno de los aspectos en los que la mayoría de los informes coinciden en el inicio del 2015 es en la consolidación del data-driven marketing (Honaman, 2015). Aplicado al retail, consiste en usar datos de negocio para poder hacer acciones -por ejemplo, ofertas- a un cliente concreto, en base a su ubicación dentro de la tienda, ya sea a través de pantallas o del propio smartphone del cliente. Puede aplicarse tanto a tiendas físicas como digitales.

Para esta actividad de acciones personalizables se usan tecnologías como marquesinas multimedia con cámara, que detectan el género y edad de quien se aproxima, mostrando al instante una promoción en su pantalla, adaptada al perfil de tal persona; y la tecnología que crece en doble dígito, y que además paga el cliente: su smartphone, enlazado con el bluetooth, los iBeacon, el NFC (Near Field Communication), y lógicamente el CRM.

La ecuación de las ventas

La forma habitual de cuantificar las ventas de una tienda física y de estimar su crecimiento potencial es a través de los siguientes parámetros:

  • Tamaño del área de influencia.
  • Número de personas del segmento prioritario al que se dirige.
  • Cuota de mercado lograble, considerando la competencia zonal.
  • Frecuencia de visita.
  • Ratio de transformación (% de visitas acabadas en compra).
  • Ticket medio (= cantidad de productos x precio).

Este último debería desglosarse en dos partes, teniendo en cuenta el comportamiento de los clientes:

  • Lo comprado de forma planificada, formando parte de la “lista de compra”.
  • Lo comprado de forma no planificada. En cada sector y formato de retail el peso de esta parte difiere notablemente.

Parece claro que actualmente muchas de las tecnologías anteriores tienden a poner el foco en esta última parte de la ecuación. También Lindsey (2014) confirma que la mayoría de las tecnologías interrelacionadas que dan pie al data-driven retail están muy orientadas a fomentar la compra por impulso.

Cómo lo interpreta la neurociencia

Casi todo el mundo conoce que la gran mayoría de las decisiones humanas son no-conscientes o implícitas, activadas en el sistema límbico, una de las partes más veloces del cerebro y que paradójicamente consume menos glucosa. El córtex, parte del cerebro que se activa cuando hacemos algo de forma consciente, es muchísimo más lento y consume mucha glucosa.

Cuando hacemos la compra, hacemos el picking de aquello planificado de forma casi semiautomática. Sin embargo, cuando nos llama la atención una oferta o nos llega un mensaje promocional a nuestro smartphone, dejamos de ir en modo “piloto automático” -propio del sistema límbico- y activamos la atención hacia el mensaje que nos han enviado. El que trabaja entonces es el córtex, es decir hacemos un esfuerzo mental, porque gastamos más glucosa que justo un momento antes.

Tal como explica el Dr. Ralf Ebert, cuando la persona realiza esfuerzos en la compra, se activa la misma parte del cerebro que cuando se sufre dolor físico: nuestro cerebro lo interpreta como un dolor implícito. Por este motivo, cuando se pide atención consciente hay que compensar ese esfuerzo mental del cliente con una recompensa más que proporcionalmente alta (por ejemplo, un buen “chollo” o una alegría).

La lealtad del cliente es cuantificable

Bien es sabido que la lealtad del cliente es una de las dos palancas clave del modelo de negocio del retail. No se sobrevive de los clientes que compran una sola vez; queremos y necesitamos que vuelvan a comprar de forma recurrente.

Por tanto, dicho con otras palabras, la empresa debe autopercibirse no como vendedora de productos o servicios, sino como cultivadora de clientes.

Eso se puede medir. La métrica para calcular el valor de un cliente concreto a largo plazo es el Customer Lifetime Value (CLTV), es decir, cuánto vale cada cliente (en € o $) si nos continúa comprando con las mismas pautas y hábitos que hasta ahora.

En esta página, desarrollada por Harvard BS, se puede realizar fácilmente la simulación.
Y, ¿cómo se estimula la lealtad? Muchos piensan que es a través de una fascinante y muy sensorial experiencia de compra. Pero un estudio (Dixon, Freeman y Toman, 2010) demuestra que la lealtad de los clientes se consigue más reduciendo sus esfuerzos al comprar. Un proceso de compra sin fricciones, como dicen los ingleses.

Las tendencias, ¿contra la lealtad del cliente?

Si para aumentar la ecuación de ventas cansamos al cerebro del cliente, para este viaje no necesitamos alforjas. Dicho de forma más contemporánea: si se fomenta la venta en base a promociones tipo push, el cliente cansado podría dejar de ir a nuestra tienda. Es lo que hacen muchos turistas -cambiando de acera- cuando hay camareros que les paran en la calle proponiéndoles que entren a su restaurante.

Para evitar problemas, estas 7 recomendaciones pueden ser útiles:

  1. Los datos comerciales y los contextuales (meteorología, eventos, etc.), enlazados con el CRM, son una fuente impresionante de posibilidades para entender a los clientes y poder luego hacer cosas con sentido para hacer crecer el negocio. La “inteligencia de mercado” es parte clave de un departamento de marketing-ventas.
  2. Haciendo cálculos matemáticos, el CLTV es mayor cuando los clientes no paran de volver a la tienda, aunque el ticket medio sea algo inferior.
  3. Aprovechar que los smartphones conocen el contexto de sus dueños (espacio y tiempo), y hacer que éstos reciban propuestas ajustadas a su situación presente.
  4. Evitar el exceso de promociones o comunicaciones, que obliguen al cliente a prestar demasiada atención consciente. Contaminamos la tienda y obligamos a activar una auto-protección psicológica.
  5. Siempre que queramos captar la atención del cliente, hay que ofrecerle algún tipo de “premio” que le compense.
  6. Para el cerebro del cliente es mejor una promoción muy “fuerte”, que 20 promociones flojas.
  7. Las recompensas tienen que pertinentes. Es decir, si tenemos datos del cliente, hemos de ser capaces de ofrecerle algo que realmente se ajuste a sus necesidades. Que no reciba una promoción de pañales si sus hijos son mayores. En caso contrario, la tienda puede resultar impertinente y tal vez peor: no relevante dentro de la vida del cliente.

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Bibliografía

  • Price Waterhouse Coopers & TNS Retail (2007) Retailing 2015: New frontiers.
  • Honaman, J. (2015) “Top 6 retail trends to watch in 2015” en Retail info system news. 5 de enero
  • Lindsey, K. (2014) “Sealing the deal: Six digital tools targeting impulse shoppers” en Retail Dive, 27 de mayo
  • Dixon, M., Freeman, K. & Toman, N. (2010) “Stop trying to delight your customers” en Harvard Business Review. Julio.

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Lluis Martinez-Ribes

Fuente: Código 84, nº 185
Marzo 2015