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¿Qué es la data en las tiendas especializadas?

6 min

Perfiles de clientes, indicadores de rendimiento, datos de productos… En tus tiendas deportivas, una cantidad infinita de información fluye entre tus departamentos, a través de distintos canales de venta, comunicación y en el back-office. Estos datos son fundamentales para el rendimiento de tu empresa: son la base de todas las acciones en marketing, logística, compras, merchandising… Te permiten tomar decisiones informadas y enriquecer la experiencia del cliente con informes precisos y actualizados.

¿Qué significa la data en tiendas especializadas? ¿Cuáles son los desafíos para los retailers en la recolección y el tratamiento de datos? Este artículo te ofrece todas las respuestas.

¿Qué es la data en una tienda?

La data en una tienda se refiere a la información obtenida sobre transacciones, productos y comportamientos de compra de los clientes en tiendas físicas. Abarca todos los datos recopilados en la gestión de la relación con el cliente (CRM), e incluye información como la cantidad de clientes que ingresan a la tienda, el tiempo que permanecen en el área de ventas, los productos comprados, el ticket promedio, el perfil de los compradores, entre otros.

La data en tienda puede obtenerse mediante diversas tecnologías: cámaras de seguridad, sensores de movimiento, sistemas POS o software de caja, redes sociales, tiendas online, programas de fidelización… Al diversificar las fuentes de datos, los retailers pueden entender mejor las preferencias y comportamientos de los consumidores, optimizar el merchandising de la tienda y mejorar la eficiencia operativa.

 

Con el auge de la digitalización y los hábitos de compra online, la data es clave para ofrecer una experiencia de cliente óptima y fomentar la fidelización. Permite profundizar en el conocimiento del cliente y personalizar las interacciones a través de la segmentación, enriqueciendo así las experiencias de compra. Además, ofrece visibilidad para comprender los recorridos de los clientes y orientar las acciones de marketing de la empresa de manera más efectiva.

 

Más información: Datos de clientes: ¿por qué debes aprovecharlos al máximo?

¿Cuáles son los desafíos de la data para las tiendas deportivas?

Desafío 1: Automatización y estandarización

En empresas cada vez más orientadas a los datos, el primer desafío es gestionar el gran volumen de información que fluye entre los diferentes departamentos y lograr que estos datos se integren automáticamente para optimizar el tiempo. Las tiendas deportivas deben implementar herramientas que permitan centralizar la información de productos y clientes en paneles de control claros y personalizados.

En el día a día, los analistas de datos deben garantizar que la empresa trabaje con datos de calidad. Es crucial establecer un sistema de estandarización y uniformización de los datos para asegurar su correcto uso. Se acabaron los errores, valores atípicos y tendencias engañosas: es el momento de datos precisos, verificables y accesibles de manera sencilla en todos los niveles de tus tiendas especializadas.

 

Desafío 2: Recolección de datos multicanal

El segundo reto para tus tiendas deportivas es gestionar las múltiples y variadas fuentes de datos frente al auge de las tendencias omnicanal. Número de clientes, compras finalizadas, tasa de tráfico, ticket promedio… Todos estos indicadores pueden provenir de cualquier canal de venta: sitio de e-commerce, aplicación móvil, tienda física, redes sociales… Cada canal tiene su propio funcionamiento, su tipo de clientela y, por ende, sus propios datos. Para tu empresa, es crucial aprovechar estas fuentes de manera simultánea y en tiempo real.

El objetivo es evitar silos y la dispersión de la información, pero también asegurarse de no perder datos clave al definir estrategias de marketing y ventas.

 

Desafío 3: Análisis e informes

Uno de los mayores retos para los gestores en el retail es interpretar y analizar correctamente los datos recopilados. No basta con recolectar información: es necesario saber cómo explotarla, extraer conclusiones a partir de indicadores clave de rendimiento y actuar en consecuencia. Los resultados deben ser claros para tus colaboradores y compartidos fácilmente, con el objetivo de promover la coherencia en las acciones y mejorar la eficiencia del equipo.

El análisis de datos es una tarea laboriosa que no se puede realizar sin herramientas adecuadas y, a menudo, requiere la intervención de expertos. Tomemos el caso de una cadena de tiendas de running que gestiona manualmente sus stocks inactivos en todas sus sucursales utilizando Excel. Probablemente, la cadena logre identificar algunas decenas de referencias sin movimiento significativo. Sin embargo, con un software especializado, esta misma cadena puede realizar automáticamente el mismo análisis, teniendo en cuenta diferentes parámetros (tallas, colores…), tienda por tienda. De esta forma, es fácil identificar cientos de productos que pueden liquidarse o redistribuirse a tiendas con mayor demanda. Esto se traduce en miles de ventas adicionales, promociones y producciones innecesarias evitadas, y un importante ahorro tanto financiero como ecológico.

 

Desafío 4: Anticipación estratégica

El último reto para las tiendas especializadas en cuanto a data es la capacidad de seguir la evolución del mercado y anticipar tendencias. El procesamiento y análisis de datos son herramientas clave para continuar ofreciendo una experiencia personalizada y apreciada a largo plazo. Los retailers pueden aprovechar las oportunidades que brinda la data para enfocarse en el análisis predictivo: proyecciones de ventas, anticipación del stock de ciertos productos…

Anticipar las necesidades de tus clientes y las tendencias del mercado es un paso decisivo para mejorar el rendimiento de tus tiendas deportivas.

Una buena gestión de los datos en tus tiendas especializadas puede marcar una gran diferencia. Es esencial disponer de un sistema de información capaz de centralizar los datos, sus fuentes y los resultados de su análisis. Los retailers pueden apoyarse en un software de gestión de datos que permita perfeccionar el conocimiento del cliente, enriquecer la experiencia omnicanal ofrecida y anticipar las tendencias futuras para aumentar su competitividad.