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En el mundo online casi todos los negocios realizan medición exhaustiva de resultados mediante Google Analytics y otras herramientas similares.
Hasta hace poco, no existían soluciones similares para negocios offline y tiendas físicas, que normalmente sólo tenían información de las ventas cerradas, pero no del flujo de visitantes, duración de las visitas, porcentaje de clientes que vuelven a la tienda, etc. Algunas empresas instalaban sistemas en las puertas para medir cuántos visitantes entraban y salían, pero esa información no resulta especialmente útil, porque no da detalles del comportamiento de los visitantes dentro de la tienda.
En los últimos años han surgido diferentes empresas que buscan cubrir ese hueco, entre las que cabe destacarlas siguientes:
Euclid Analytics: Mediante un sistema de detección por Wi-fi de smartphones, permite identificar (anónimamente) a cada visitante, pudiendo analizar cuánto tiempo pasa en la tienda, si vuelve con frecuencia e incluso si pasa por delante del escaparate pero no llega a entrar en la tienda.
Como la mayoría de los clientes ya llevan un smartphone encima, es una forma barata y sencilla de implementar un sistema de medición. Sin necesidad de complejas instalaciones, proporciona información útil para optimizar estrategias para fidelizar clientes, mejorar la tasa de conversión de los que entran en la tienda, conseguir escaparates más atractivos, etc.
Ofrecen incluso una solución gratuita (para EEUU) que permite medir algunas de las métricas fundamentales: Nº de visitas, duración, porcentaje de rebote y "engagement".
Walkbase: Ofrecen un dispositivofácil de instalar que da información parecida a la que ofrece Euclid (duración de visitas, visitas repetidas, etc.) y añade otros datos interesantes como "heatmaps" para visualizar laszonas de la tienda por las que más pasanlos visitantes.
Además, ofrecen ciertas funciones extra como la posibilidad de realizar tests A/B y benchmarks para analizar qué efecto tienen distintos cambios en los resultados de la tienda física.
Ofrecen su solución no sólo para tiendas individuales y cadenas, sino también para centros comerciales e incluso aeropuertos que deseen más información sobre el flujo de personas dentro de sus instalaciones.
Cabe destacar también que ofrecen una API que permite sincronizar los datos recogidos con otros sistemas externos, como pueda ser Google Universal Analytics. Con una implementación de este tipo, se pueden integrar datos online (vía Google Analítics), de comportamiento offline (vía Walkbase) y de ventas offline (vía TPV/ERP) para realizar análisis integrales.
Monolith: En este caso se utiliza un aparato basado en el sistema de Microsoft Kinect para analizar visualmente a los visitantes y dar automáticamente información a los negocios sobre su género, edad aproximada, tipo de ropa y, lo que es aún más importante, sobre sus movimientos dentro de la tienda y sus interacciones con los distintos productos.
De esta forma, se puede conocer mejor el tipo de clienteque está viniendo a la tienday si el perfil típico va variando a lo largo del tiempo, así como optimizar la organización de la tienda para destacar ciertos productos, conseguir que más clientes pasen por zonas clave, etc.
Foursquare: No es propiamente una herramienta de analítica ni es precisamente una novedad reciente, pero cabe recordar que esta red social de geolocalización también ofrece estadísticas interesantes de los visitantes a un negocio físico (nº de check-ins, clientes que repiten, datos de los usuarios más destacados, etc.).Obviamente sólo proporciona datos de los propios usuarios de Foursquare, por lo que sólo cuenta una parte de la película, pero no está de más tenerlo como una fuente gratuita de información adicional.
Todas estas herramientas resultan especialmente útiles para cadenas de tiendas que puedan utilizar estos miles de datos para optimizar sus tiendas a gran escala (entrando enlo que podríamos considerar como "big data" para retail).
El propietario de la tienda de la esquina es probable que conozca ya con bastante precisión quién entra en su tienda y cómo se suele comportar, pero en grandes cadenas las decisiones suelen ser tomadas por directivos que no están a pie de tienda y para los que estos datos pueden ser absolutamente claves para tomar decisiones de mejora.
