La necesidad de medir el offline como el online
Tratar de medir las tiendas físicas no es una necesidad actual ni mucho menos, sino que históricamente se ha tratado desde diferentes ámbitos:
- Investigación de mercados y trabajo de campo
- Sistemas de cuenta personas
- Sistemas de seguridad
Lo que ninguno de ellos ha conseguido de forma fácil, es poder medir para generar acciones de marketing efectivas y, menos aún, vincular canales para tener en cuenta a quién nos dirigimos y qué le debemos ofrecer.
Hace ya más de un año, planteamos una posible solución desde DoctorMetrics, los llamados TaggingBoxes, o tecnología basada en lo que denominamos en su día wifi analytics.
Actualmente esa tendencia parece haberse consolidado, apareciendo en los últimos 12 meses decenas de tecnologías basadas en el wifi analytics.
La pregunta que se nos plantea ahora es: ¿cómo diferenciarlas? ¿cuál sería la más apropiada para mi negocio?
VIDEO NEW YORK TIMES
Herramientas para medir el “in-store”
A la hora de comparar las diferentes tecnologías para medir tiendas físicas, podemos clasificarlas según los siguientes criterios:
- Métodos de recolección de datos que proporcionen (Wifi Analytics, Video Analytics)
- La integración de datos que permitan (las ventas, cuenta personas, digital signage, etc)
- La flexibilidad para segmentar y personalizar campañas omnicanal (Móvil, Web, etc)
Según estos factores, obtenemos la siguiente tabla con las herramientas más populares hasta el momento:
| Recolección de datos | Integración de datos | Explotación de datos/campañas | |||||||
| Wifi Analytics | Video Analytics | Ventas | Cuenta personas | Digital Signage | CRM | Mapas de calor | Segmentación Avanzada | Campañas On/Off | |
| Cisco Meraki | Sí | Sí | |||||||
| Euclid | Sí | Sí | Sí | ||||||
| RetailNext | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | ||
| Beabloo | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí |
| Nomi | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | ||
| Swarm | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | Sí | |||
Cisco Meraki https://meraki.cisco.com/
- La tecnología Cisco se ha metido en este nuevo ámbito proporcionando taggingboxes para medir wifi analytics. Aprovechando su conocimiento a nivel redes e infrastructuras, parece lógica su irrupción aunque hasta cierto límite, ya que su foco es la recolección de los datos, no su explotación.
Euclid http://euclidanalytics.com/
- En la misma línea que el anterior, también provee de taggingboxes para medir lo que ocurre en una tienda, y puede utilizar un red wifi ya existente, para ser instalada. En USA se comercializa una versión gratuita que es capaz de suministrar métricas básicas offline como el ratio de atracción a tienda, duración de la visita, ratio de repetidores, frecuencia, ratio de rebote, etc.
RetailNext http://retailnext.net/
- RetailNext utiliza principalmente video para realizar el seguimiento de la ruta de acceso del cliente, y combina esta información con la detección WiFi u otros datos como el de los puntos de venta. También diferencia a los hombres de las mujeres y los niños de los adultos. Es una opción más robusta y cara que una de sólo WiFi, al ofrecer una inmersión más profunda en los datos.
Beabloo http://beabloo.com
- Dedicada desde su creación al digital signage, Beabloo ha creado una solución que va desde lo más simple (tagginbox wifi) hasta lo más sofisticado (pantallas dotadas de video y wifi analytics para identificar características sociodemográficas, y proporcionar contenidos personalizados, en función del historial de la persona identificada). Sorprender sus mapas de calor de comportamiento en tienda, así como la posibilidad de integrar su sistema a los focos de una tienda para hacer una instalación plug&play.
Nomi http://nomi.com/
- Nomi utiliza un método de recopilación de datos similar a Euclid, la medición de los pings WiFi de los teléfonos habilitados, pero va un paso más allá, haciendo coincidir el teléfono con la persona a través de un sistema opt-in. La tienda tiene entonces acceso al perfil del cliente y su comportamiento tanto a nivel físico como en sus apps.
Swarm http://www.swarm-mobile.com/home
- El objetivo de Swarm es vincular los datos transaccionales del punto de venta con la información WiFi. A diferencia de Euclides y Nomi, este sistema es de opt-in al 100 %, y trata de ayudar a las tiendas a la hora de convencer a sus clientes para darse de alta. Tienen actualmente acuerdos con muchos proveedores de puntos de venta en USA, para que su software funcione de forma nativa, a diferencia de la mayoría que requiere que el distribuidor exporte la información de ventas
Podríamos decir que tanto Cisco Meraki como Euclid, proporcionan datos básicos de tráfico físico en tienda. Si no sólo nos queremos quedar en ese punto, sino que se necesita un análisis detallado del consumidor RetailNext sería una buena apuesta. A partir de aquí tenemos las opciones más avanzadas con Nomi, Swarm y Beabloo, dado que proporcionan la posibilidad de generar campañas customizadas a los usuarios, vinculando on/off, e incluso en el caso de Beabloo, haciendo que las pantallas de Digital Signage adapten sus contenidos según la persona que la esté mirando.
No sólo quiero Big Data, ¡¡Quiero Big Results!!
La cualidad que une a todas las herramientas que hemos visto, no es sólo medir lo que sucede en el mundo real sino la cantidad ingente de datos que tienen que gestionar.
Para dar un orden de magnitud, estas herramientas superan en cientos de veces las peticiones que se dan en una web.
Las personas que trabajen en el mundo online seguramente estarán diciendo “¡¡Más datos no por favor!!”, y es que más que datos se necesita identificar el valor dentro de la información.
En nuestra opinión las herramientas que triunfarán en este campo, y se desmarcarán de sus competidoras, serán las que provean de un sistema de Big Data, potente para registrar la información, pero sobretodo flexible para explotarla e identificar hallazgos.
En conclusión, proporcionar resultados de valor de forma ágil y automática, será el factor clave a la hora de identificar el líder dentro de esta tecnología.