¿Cómo ayuda Customer Data Insights a una empresa minorista?

  • primer libro Personal de T-ROC
  • calendario 3 de marzo, 2023
  • reloj 10 minutos de lectura

El conocimiento del consumidor es una herramienta poderosa para ayudar a proporcionar una mejor experiencia centrada en el cliente para impulsar las ventas y los ingresos. Cuanto más pueda personalizar la experiencia de un cliente, mejor podrá satisfacer sus deseos y necesidades.

La investigación muestra que aumenta el uso de la personalización para interactuar con los clientes tasas de conversión en un 10 - 15%. El mismo estudio muestra marketing los costos se reducen en un 10 – 20% utilizando métodos de personalización.

El conocimiento de los datos del cliente es el catalizador para proporcionar una experiencia de cliente única y optimizada. También impulsa una mejor toma de decisiones para la eficiencia operativa y la gestión de recursos.

¿Qué es la percepción de los datos del cliente?

El conocimiento de los datos del cliente es una forma de análisis minorista que interpreta la información sobre el comportamiento del consumidor para mejorar las operaciones comerciales y aumentar la rentabilidad.

El conocimiento de los datos del cliente tiene como objetivo:

  • Optimizar precios
  • Mejore la logística de la cadena de suministro
  • Aumentar la retención de clientes
  • Atraer nuevos clientes
  • Descubrir patrones y tendencias en el comportamiento del consumidor.
  • Documentar e interpretar las interacciones con los clientes.

¿Por qué son importantes las perspectivas del consumidor?

Los conocimientos del consumidor son esenciales porque los datos ayudan a las organizaciones a visualizar cómo los clientes interactúan con su negocio. Con conocimientos clave, las empresas pueden tomar decisiones más inteligentes más rápido para identificar tendencias y mejorar las ventas. Abordar desafíos como la fijación de precios, mejorar la experiencia del cliente y administrar los recursos

Optimizar precios

Los conocimientos del consumidor combinan datos de múltiples fuentes para ayudar a las empresas a determinar cómo fijar el precio de los productos y cuándo fijar el precio.

Supervise los datos que muestran cuán sensible es el precio de un cliente y fije el precio de los artículos en consecuencia. También puede usar precios dinámicos para dirigirse a clientes sensibles al precio con cupones para aumentar las ventas y la conversión. O determine cuándo compran los consumidores insensibles a los precios y fije los precios en consecuencia.

Establezca precios en función de la demografía del consumidor en un área geográfica específica. La localización de precios es especialmente útil para las empresas que abren tiendas físicas en una nueva ubicación. Consumer Insight recopila datos demográficos en un área para ayudar a analizar los comportamientos de los compradores y compararlos para obtener más información y oportunidades.

Mejora la experiencia del cliente

Los sentimientos del consumidor hacia una marca se basan en su experiencia con esa marca. Customer Data Insights ayuda a los minoristas a:

  • Anticiparse a las expectativas, necesidades y deseos de cada cliente para mejorar su experiencia.
  • Sugiera productos y paquetes complementarios utilizando los datos del historial de compras.
  • Sepa lo que su cliente necesita antes de que se dé cuenta para sugerir el producto adecuado en el momento adecuado.

Los minoristas y las empresas también pueden mejorar las ventas con datos al:

  • Recopilación de datos demográficos como género, etnia, estado socioeconómico, nivel de educación y más que ayudan a profundizar la segmentación de clientes con factores más precisos que influyen en el comportamiento de compra.
  • La recopilación de información para segmentar a los compradores por ubicación, hora del día, frecuencia y más mejora la conversión al optimizar los precios y las operaciones para un día de la semana, el clima o eventos específicos. Incluso puede orientar los anuncios a los clientes que tienen su aplicación pero que no la han visitado por un tiempo.
  • Identificar las deficiencias en el viaje del cliente para reorientar y mejorar la experiencia de compra. Por ejemplo, si los artículos están demasiado tiempo en un carrito de compras, ofrezca un descuento exclusivo.

Administrar recursos e inventario

El análisis minorista ayuda a:

  • Prediga eventos futuros para anticipar el inventario y las necesidades de personal.
  • Establezca métricas para determinar qué eventos provocan un pico en la venta de ciertos productos.
  • Reducir gastos en productos con bajos márgenes de beneficio o demanda insuficiente.
  • Predecir retrasos o interrupciones en la logística de la cadena de suministro para ajustar los precios o el inventario. También estará preparado para ajustar las expectativas del cliente.

Lo más importante, optimizar el inventario usando datos minoristas crea menos casos de existencias agotadas de existencias en demanda. El análisis minorista equipa a su negocio para pronosticar la demanda y ayudar a los gerentes en consecuencia.

Usos prácticos de Customer Insight Analytics

Los minoristas han implementado experiencia del consumidor datos para obtener una comprensión más profunda de las necesidades del cliente y las operaciones comerciales. Ha demostrado su eficacia para mejorar la experiencia del cliente y la rentabilidad. Por ejemplo:

Objetivo®

Target es la segunda tienda minorista de descuento más grande de América del Norte. Target utiliza la información del cliente omnicanal de su aplicación, sitio web y sistemas POS (punto de venta) en la tienda para alimentar datos en sus sistemas de inteligencia empresarial (BI).

Target prioriza una experiencia de compra personalizada para los consumidores. Al sincronizar datos entre fuentes, Target recopila los clientes:

  • Historial de compras
  • uso de la tarjeta
  • Respuestas a encuestas
  • Problemas de soporte
  • Respuestas por correo electrónico
  • Clics en el sitio web,
  • Número de niños
  • Estado civil
  • Acontecimientos significativos de la vida (es decir, mudanza o cambio de trabajo), etc.

El análisis de datos minoristas de Target descubrió una tendencia de ventas en las consumidoras embarazadas. Sus comportamientos de compra cambiaron según la etapa del embarazo. Luego, Target recomendó productos relevantes en el momento oportuno para las futuras madres.

La personalización de las ofertas de productos de esta manera aumentó los ingresos de Target de $ 44 mil millones a $ 67 mil millones en ese momento.

IKEA®

El minorista internacional de artículos para el hogar, IKEA, descubrió una correlación entre las visitas al sitio web y las visitas posteriores a la tienda. Comenzaron a recopilar métricas para respaldar este hallazgo como:

  • Artículos agregados a la "lista de envío"
  • Comprobaciones de disponibilidad de existencias
  • Visitas a la página de la tienda local
  • Búsquedas en el sitio
  • Productos vistos

Implementando estos datos, IKEA lanzó la campaña “Mi cocina”. Promocionaron anuncios de productos de cocina en línea para alentar las compras en la tienda. Descubrieron que el 11% de los miembros de la familia expuestos al anuncio en línea realizaron compras en la tienda. El tamaño medio de la cesta de estos clientes fue un 45 % superior al de los clientes no expuestos. El ROI de esta inversión fue del 464%.

Kroger®

Kroger, la empresa minorista con sede en Cincinnati, utiliza el conocimiento del cliente para mejorar las operaciones minoristas. Después de implementar el análisis de datos:

  • Inventario reducido en $120 millones
  • Prescripciones agotadas reducidas en 1.7 millones
  • Los ingresos aumentaron en $ 80 millones en ese momento.

Kroger también quería reducir el tiempo que los clientes pasaban esperando en la fila. Entonces, Kroger instaló sensores infrarrojos en áreas cruciales de la tienda. Estos sensores ayudaron a los gerentes de las tiendas a saber cuándo abrir más cajas registradoras para atender a los clientes. El tiempo de espera promedio para pagar disminuyó de 4 minutos a 30 segundos.

Recopilación de datos de análisis de clientes

Los sistemas de inteligencia comercial son tan efectivos como los datos investigados y recopilados. Responder preguntas específicas requiere análisis minorista estratégico, recopilación de datos e implementación.

Hay cuatro tipos principales de análisis minorista.

1. Analítica descriptiva

El análisis descriptivo son datos organizados que cuentan una historia. Los datos sin procesar de terminales POS, sistemas de inventario, OMS (sistema de gestión de pedidos), ERP (sistema de planificación de recursos empresariales), etc., brindan información sobre el rendimiento durante un tiempo determinado.

El análisis descriptivo es la forma más común de análisis minorista. Si bien describe el estado del negocio, no da una explicación.

2. Análisis de diagnóstico

Los análisis de diagnóstico ayudan a las empresas a determinar por qué ocurre un problema o patrón específico. El análisis estadístico, los algoritmos y el aprendizaje automático (ML) se utilizan para encontrar correlaciones entre puntos de datos. La información de datos minoristas se utiliza para encontrar anomalías y alertar sobre posibles problemas.

El análisis de diagnóstico proporciona contexto a los puntos de datos. Se utiliza mejor para predecir demandas y eventos futuros, así como para automatizar análisis minoristas complejos.

3 Analítica predictiva

El análisis predictivo informa las tendencias futuras. Combinando información de análisis descriptivos y de diagnóstico, el análisis predictivo generará un pronóstico. Ayuda a las organizaciones a detectar clústeres y excepciones en la recopilación de datos. Los algoritmos avanzados, la automatización inteligente y los métodos estadísticos predicen las tendencias emergentes.

4. Analítica prescriptiva

El análisis prescriptivo es el tipo de análisis más avanzado. Proporciona pasos procesables para lograr objetivos comerciales futuros. Con el análisis prescriptivo, los minoristas pueden simular el impacto de decisiones hipotéticas para determinar los mejores resultados posibles.

El análisis prescriptivo se puede realizar a través de recomendaciones de IA para un resultado específico como ganancias o margen bruto de retorno de la inversión (GMROI). Los analistas de datos pueden enseñar algoritmos de aprendizaje automático (ML) para reconocer tendencias y patrones para obtener resultados ideales.

Métodos para recopilar datos del consumidor

La recopilación de datos pertinentes es esencial para recibir un análisis de información del cliente preciso y completo. Estas son las formas más efectivas de recopilar datos de los consumidores.

  • Sistemas de punto de venta son herramientas poderosas para recopilar datos vitales de los consumidores. La mayoría de los sistemas POS vienen construidos con herramientas analíticas para aprovechar. Utilice datos de pago, historial de compras, recompensas de lealtad y más para desarrollar perfiles de consumidores. Envíe recibos por correo electrónico y obtenga permiso para agregar clientes a una lista de correo electrónico.
  • Apps le permiten rastrear el comportamiento individual a un nivel micro. Obtenga información sobre cuánto tiempo pasan los consumidores navegando por una categoría. Estudie cómo los consumidores interactúan con las ventas, los cupones, el diseño de la aplicación y más.
  • Páginas web combine los datos de los sistemas POS y las aplicaciones. Obtenga más información sobre los comportamientos de los clientes. La combinación de las dos fuentes de datos brinda una mejor imagen general de cómo los clientes interactúan con su empresa.
  • Encuestas son ideales para recopilar datos cualitativos como la opinión del cliente. Pida a los clientes su opinión sobre los productos y servicios que les gustan y no les gustan. Pregunte sobre los productos que les gustaría ver o cómo se puede mejorar el proceso de devolución.
  • Redes sociales plataformas como Instagram, Twitter, TikTok y Facebook brindan datos sin procesar e información del cliente para los perfiles comerciales. Los minoristas pueden usar las redes sociales para identificar comunidades y comprender mejor los intereses de los clientes. Las funciones de las redes sociales, como las encuestas, pueden ayudar a votar por exhibiciones, ideas de productos de colaboración colectiva y más.
  • Eventos en la tienda le permite observar cómo los clientes interactúan con el diseño de la tienda y revelar sus sentimientos. Brindar un tiempo para conectarse con los clientes también puede ayudar a la percepción de la marca. Solicite correos electrónicos como boleto de entrada y cree una lista de correo electrónico para aumentar la comunicación.
  • Estudio de mercado como los grupos de enfoque y las encuestas de compras misteriosas se pueden usar para recopilar metadatos sobre el comportamiento del cliente. Los grupos focales ofrecen comentarios valiosos sobre nuevos productos. Observe el comportamiento de los empleados con compradores misteriosos y simule la experiencia del cliente.
  • Sitios de revisión como Google, Yelp y TripAdvisor brindan comentarios sinceros sobre lo que los clientes piensan sobre sus productos, servicio al cliente, marca, políticas, etc.

¿Por qué necesita Customer Analytics?

Los consumidores tienen expectativas de las empresas que requieren que las empresas administren e implementen adecuadamente el análisis de clientes. Big Data es una herramienta demasiado poderosa para no aprovecharla al máximo. Liderar el mercado y mantenerse competitivo requiere una estrategia de análisis de clientes.

El conocimiento del consumidor ayuda a las organizaciones a:

  • Tome decisiones inteligentes más rápido
  • Identificar las tendencias de la industria minorista para liderar el mercado
  • Construir la percepción de la marca
  • Optimice la eficiencia operativa
  • Ventas de unidades
  • Obtenga información de la competencia
  • Menores costes
  • Empoderar a la fuerza laboral
  • Maximice el ROI

Cómo T-ROC ayuda a las empresas minoristas a tomar decisiones comerciales inteligentes

No solo somos consultores, también somos propietarios. Nos enfrentamos a los mismos desafíos y oportunidades que usted. A través de nuestros sistemas integrados, se beneficiará de la inteligencia procesable de nuestros cientos de tiendas minoristas.

La tecnología patentada, las mejores prácticas y las tácticas comprobadas respaldan nuestras estrategias comerciales para cada cliente. Hemos desarrollado estrategias integrales de conocimiento del consumidor para impactar sus ventas e ingresos.

Servicios de conocimiento del consumidor

Inteligencia empresarial: Impulse el rendimiento con ventas en tiempo real e inteligencia de ingresos.

Equipos de campo : capture una vista en tiempo real de la apariencia de la tienda, la comercialización, los precios, las marcas competitivas y más.

Percepción del comprador : Obtenga respuestas honestas a la percepción del cliente sobre su marca y sus competidores.

Compradores Misteriosos: Clientes misteriosos capacitados revelan hechos sobre la experiencia del cliente.

Tiendas temporales : Muestre su marca de nuevas maneras y en nuevas ubicaciones.

Soporte: escuchamos atentamente sus desafíos y objetivos para brindar soluciones personalizadas en cada área de ventas e ingresos.

VIBA: Accede al primer Interactivo Virtual virtual interactivo. Comprometerse con los clientes y capturar datos de una manera revolucionaria.

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