En el mundo del retail, la inteligencia de cliente siempre ha sido un elemento nuclear de gestión. Conocer qué compra, cómo lo hace, qué gustos tiene, etc., ha sido, en el mundo del comercio, consumo y retail, una oportunidad de desarrollo de nuevas oportunidades de negocio. Sin embargo, otros instrumentos de gestión, igualmente importantes, no había sido fácil de gestionar hasta la aparición del paradigma del Big Data. La optimización de precios, el emplazamiento óptimo de producto, el aprovisionamiento más inteligente y eficiente o la logística optimizada, son conceptos ligados a la capacidad de procesamiento que ofrece el paradigma del Big Data y sus algoritmos de machine learning. A través de un ejemplo real de una de las mayores cadenas de retail de España, veremos cómo la optimización de un precio es un caso de uso típico en el retail, que de ser definido en tiempo real, tiene muchas implicaciones en políticas de precio, comerciales, distribución, logística, etc. Este ejemplo, formará parte de una intervención amplia viendo las oportunidades que abre el Big Data y la transformación digital en el mundo del retail.

1. BIG DATA
Agosto 25 y 26 | Lima – Perú 2017
ANALYTICS SUMMIT
#BIGDATASUMMIT2017

2. Hola!
Soy Alex Rayón Jerez
Director Deusto BigData. Vicedecano de Relaciones
Externas Deusto Ingeniería.
Me puedes encontrar como @alrayon, en
alex.rayon.jerez@gmail.com y en www.alexrayon.es
2

3. BIG BILBAO
Big Data e Internet of Things para la
promoción económica de la ciudad de Bilbao
El consumidor digital
Omnicanalidad y datos
#BIGDATASUMMIT2017
Problema de partida
Solución: engagement y fidelización
Otras soluciones para el retail
3

4. EL CONSUMIDOR DIGITAL1
4

5. El consumidor digital
Estilos de vida generacionales
5
Estudio Global Nielsen sobre los Estilos de Vida
Generacionales
(The Nielsen Global Generational Lifestyles Survey)
1995 - 2004 1982 - 1994 1965 - 1981 1940 - 1963 1925 - 1939

6. El consumidor digital
Algunas estadísticas
6

7. El consumidor digital
Algunas estadísticas (II)
7

8. El consumidor digital
Algunas estadísticas (III)
8

9. El consumidor digital
SOLOMO
Fuente: https://es.pinterest.com/pin/308496643201175671/
9

10. OMNICANALIDAD Y DATOS2
10

11. Omnicanalidad y datos
Hábitos de consumo
11

12. ◦ El consumidor digital se informa mucho
antes de comprar
▫ Solo el 13% empieza y finaliza la compra
online
▫ 60% revisa los comentarios de otros clientes
▫ un 50% consulta en foros (echen un vistazo a
webs como www.dondetucompras.es)
▫ un 40% se descarga aplicaciones móviles
para obtener ahorros en las compra (Savelist)
12
Omnicanalidad y datos
Hábitos de Compra

13. 13
Omnicanalidad y datos
Customer Journey

14. 14
Omnicanalidad y datos
Buyer Persona

15. Omnicanalidad y datos
15

16. PROBLEMA DE PARTIDA3
16

17. ◦ La apertura y presencia en Internet de las
empresas es tan amplia ahora que esto
provoca que los consumidores se fidelicen
poco a las marcas
▫ No es difícil enterarse de la oferta de otros
competidores.
▫ El coste, por lo tanto, de migración de una compañía
a otra, no es tan alto como podía ser en otras épocas.
▫ El consumidor se ha acostumbrado a acudir a todos
los canales, al menos a comparar.
▫ Y a ser tratados de manera personalizada, flexible y
amable.
17
Problema de partida
Poca fidelización

18. 18
Problema de partida
Competencia
Fuente: http://wp.streetwise.co/wp-content/uploads//2015/10/amazon-warehouse-spain-2013-alvaro-ibanez-cc-by-2-1024x632.jpg
Fuente: http://ww3.hdnux.com/photos/55/14/44/11847998/5/920x920.jpg
Fuente: https://www.retaildetail.eu/sites/default/files/news/main-img.jpg

19. 19
Problema de partida
Competencia (II)
Fuente: https://lh6.googleusercontent.com/w022W26kC2ju1zXCDt1s9CF5Z1bX0zs8Z1ELp8iAi-DFsRIaSkPwUH0oror5naFWbRjcMjB2I_aBxr_KGEs3mOu0d9sNUZ89fb49pu0b7rUpCgZmKJOFeA1m12x1qi84wg

20. 20
Problema de partida
Competencia (III)
Fuente :https://fbinstantarticles.files.wordpress.com/2016/05/screen_engaging_mobile.jpg
Fuente: http://cdni.wired.co.uk/1240x826/a_c/airbnb-3.jpg

21. ENGAGEMENT Y FIDELIZACIÓN4
21

22. Engagement y fidelización
Integrando el Big Data en la cadena de valor
22

23. Engagement y fidelización
Right: Person, Content y Time
23

24. Engagement y fidelización
Estrategia omnicanal
24
Tarjeta de fidelización
O
N
OFF
Extraños Visitantes Leads Clientes Promoters
ATRAE
R
CONVERTI
R
CERRA
R
DESLUMBRA
R
Estrategias omnicanal para el fortalecimiento de la marca
Sistema de gestión para la captura del dato en los diferentes canales on, off e híbridos (tarjeta de fidelización), que permita su
explotación posterior para la mejora de la toma de decisiones estratégicas en el negocio
Híbrido
Promociones y
descuento
Ofertas
personalizadas
Reglas + cross y
upselling
Marketing de
atención
Blog
Keywords
Social Media
Formularios
Calls-To-Action
Landing Pages
Email
Señales
Workflows
Eventos
Social Inbox
Smart
Content

25. Engagement y fidelización
Personalización del ticket de regalo
25

26. Engagement y fidelización
Personalización del ticket de regalo (II)
26
Fuente: http://hugocornejo.com/content/04-bbva/bbva-dashboard2.png
Fuente: http://sesiondecontrol.com/wp-content/uploads/2013/06/mado.png

27. Engagement y fidelización
CLV vs. CAC
27
Fuente: http://www.sas.com/offices/latinamerica/argentina/resources/asset/CI_Banca2012.pdf

28. Engagement y fidelización
CLV vs. CAC (II)
28

29. Engagement y fidelización
CLV vs. CAC (III)
29

30. Engagement y fidelización
Conociendo mejor al consumidor… dinámicamente
30
Perfilado de clientes, transacciones, productos, etc.

31. Engagement y fidelización
Y recogiendo más datos para recomendar más
31

32. Engagement y fidelización
Y recogiendo más datos para recomendar más (II)
32

33. Engagement y fidelización
Y recogiendo más datos para recomendar más (III)
33
Filtrado colaborativo y por contenidos

34. Engagement y fidelización
Product y placement intelligence
34
Expresión de la forma X → Y
{Cerveza premium} → {>100 lotes}
{>50 lotes} → {cerveza}
{Premium, Tarjeta Fidelización} →
{Premium}
Fuente:https://boluda.com/tutorial/aumentar-el-ticket-medio-de-compra-en-tu-ecommerce/
Modificación product placement en
eCommerce
Reglas de asociación de
productos como "Si compra
con nuestra tarjeta de
fidelización a mediodía,
compra Premium", y así
enfocar el cross-selling o
up-selling en tienda o en
promociones, product
placement, gestión de
inventarios, etc.

35. Engagement y fidelización
Amazon, ¿oportunidad o amenaza?
35
Proveedores

36. Engagement y fidelización
Amazon, ¿oportunidad o amenaza? (II)
36
◦ Los datos para hacer frente a Amazon
▫ Compartir los datos entre fabricantes y
distribuidor
Modelo de cooperación inédito hasta la
fecha
▫ Fabricantes prefieren tener acceso a
preferencias del consumidor, para así
hacer ingeniería de producto
Amazon no provee datos de ello

37. Engagement y fidelización
Influenciadores
37
¿Cómo están relacionados mis clientes?
Análisis de Redes Sociales (ARS)

38. Engagement y fidelización
Influenciadores (II)
38
Volkswagen Daimler BMW Tesla
Gasto en publicidad y
marketing
$ 6.600.000.000 $ 5.000.000.000 $ 3.100.000.000 0
What Journalists can Teach Engineers

39. Engagement y fidelización
A nivel tecnológico
39

40. Engagement y fidelización
A nivel tecnológico (II)
40

41. Engagement y fidelización
A nivel tecnológico (III)
41

42. OTRAS SOLUCIONES5
42

43. Otras soluciones
Integración con terceros
14%
5%
17% 2%
5%
10%
Tyres
Insurance Tolls
Parkings
OthersMaintenances
47%
Fuel
In spain, the
average
spending on
the car per
year is 2.000
€*
* 12.000 km/year
43

44. Otras soluciones
El “movimiento Roomba”
44

45. Otras soluciones
Influencia en el proceso de compra
45
¿Quién está ejerciendo
influenciando en el
proceso de compra de
nuestros clientes?

46. 46
46

47. $350.000.000
En actividad promocional…
dan para mucho
47

48. GRACIAS!
¿ALGUNA PREGUNTA?
Puedes encontrarme como:
@alrayon
alex.rayon.jerez@gmail.com
www.alexrayon.es
48