Optimizando la expansión del retail: El poder de los datos de ubicación
Optimizando la expansión del retail: El poder de los datos de ubicación
Analizamos 3 tiendas de HOFF
Hola, soy Andrés Barreto de Product Hackers, y esta es mi newsletter sobre ecommerce → Ecommartech.
En esta edición #60 me acompaña el amigo Sergi Espada de Mytraffic, que nos viene a ayudar a entender cómo los datos de ubicación pueden potenciar las estrategias de expansión en el retail y lo hará analizando 3 tiendas físicas de la marca de zapatillas deportivas HOFF.
Vamos e ello 👇🏽
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El poder de los datos de ubicación
Por Sergi Espada
"Phygital" el phygital se refiere a la integración de elementos físicos y digitales para crear experiencias híbridas que combinan lo mejor de ambos mundos.
Me inquieta y al mismo tiempo me genera escepticismo constatar cómo los entornos offline y online de las empresas funcionan de manera dispar. Específicamente, me refiero a la diferencia en los datos que son gestionados o a los que tiene acceso un ecommerce manager, en comparación a los que puede tener acceso un responsable de expansión de una empresa de retail.
Por poner un ejemplo de la disparidad, un eCommerce manager trabaja diariamente con herramientas de medición, utilizando KPIs bien definidos y siempre adoptando un enfoque basado en datos.
Desde el análisis del tráfico del sitio web, las tasas de conversión y los índices de abandono de carritos, hasta la grabación de sesiones de experiencia de usuario (UX) y la gestión de los límites de inversión en publicidad de pago por clic (PPC), entre muchas otras cosas. (Aquí es donde la experiencia de Andrés y Product Hackers resulta valiosa, ya que pueden profundizar en detalles más específicos sobre esto).
Pero hoy quiero hablar sobre cómo un responsable de expansión puede mejorar su labor a través de los datos, algo muy importante a tener en cuenta en este nuevo contexto de marcas nativas digitales que comienzan caminar hacia la omnicanalidad y el retail.
Analizamos 3 tiendas de HOFF
Y para profundizar en esta comparativa, me he animado a analizar los datos de localización física de una de las marcas nativas digitales con más recorrido en los últimos años, HOFF, y que tiene un plan de expansión de tiendas físicas muy ambicioso.
Si vemos el informe de los datos de HOFF en el canal digital, muy rápido podemos tener una idea y visión de la dimensión y posicionamiento de su ecommerce. Por ejemplo, utilizando las herramientas de análisis digital Semrush o Similar web.
El propósito de este análisis de localización que vamos a hacer es poder interpretar las tiendas físicas con los datos que impactan en sus ventas y que están fuera de control y alcance de las empresas. Uno de los ejercicios más importantes siempre será medir y comparar los activos propios de la marca.
Al analizar esta cuestión, partimos de la premisa de que una marca tiene control sobre lo que sucede dentro de sus tiendas, pero carece de control directo sobre los factores externos. Esto implica que algunas tiendas pueden funcionar mejor que otras debido a variables fuera del alcance de la marca.
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Por ejemplo, tiene un impacto muy positivo conocer:
Volumen absoluto de tráfico peatonal ¿Cuánta gente pasa delante de la tienda?
Tráfico cualificado ¿Cuánta gente pasa por esta calle con intención de comprar?
Cómo de buena es mi ubicación en un radio de 500m ¿Podría tener una ubicación mejor?
Cómo de buena es mi ubicación en comparación con la de mi competencia
Cuánto público objetivo tengo desde esta ubicación en base al origen de las personas
Cuánto público objetivo tengo a 15 min a andando
Etc..
Es cierto que en muchas ocasiones, debido a hábitos y dinámicas establecidas, se toman decisiones estratégicas importantes basadas en percepciones. Sin embargo, es fundamental reconocer que las percepciones pueden ser subjetivas y estar sesgadas, lo que podría conducir a conclusiones erróneas. Para tomar decisiones sólidas y respaldadas, es crucial complementar las percepciones con datos objetivos y análisis rigurosos.
Al hacerlo, se puede obtener una comprensión más precisa de la situación y tomar decisiones estratégicas fundamentadas en información confiable. Algo imprescindible para cualquier directivo que necesite decidir cambios en tiendas existentes o invertir en nuevas aperturas.
Antes de analizar las tiendas de Hoff en España, es importante destacar que, en este análisis de datos, presentaremos algunas conclusiones que los expertos pueden interpretar a un nivel elevado. Sin embargo, la verdadera relevancia de este tipo de análisis se encuentra cuando la marca se involucra, aportando su experiencia y conocimientos, y tiene la capacidad de cruzar los datos con las ventas de las tiendas para extraer sus propias conclusiones.
Las tiendas son:
Calle Velazquez en Madrid
Rambla de Catalunya en Barcelona
Calle Jorge Juan en Valencia
¿Qué datos vemos en este gráfico? Vemos el tráfico peatonal medio por cada una de las tiendas en 2022 y el ratio de sábado en el que nos indica lo potente que es el sábado en esa tienda frente a la media de la semana.
Análisis: este dato me llama la atención sobre todo lo potente que es Valencia el fin de semana. Normalmente en negocios de moda el viernes tarde y sábado son los días de mayor venta, dado que la gente dispone de más tiempo y va a las zonas con una mayor intención de compra.
Esto no quiere decir que Valencia sea mejor que Barcelona o Madrid sino que tiene un comportamiento más comercial, hay que ponderar y tener en cuenta la dimensión de las áreas de influencia que, es un dato que también podemos arrojar.
¿Qué datos vemos aquí? Comportamiento de las tiendas de Hoff de Lunes a Domingo de media en 2022
Análisis: Con este dato podemos entender cómo se comporta la calle y cómo de potente es a nivel comercial. Las zonas con los viernes y los sábados más potentes atraen por norma y en base a lo que vemos en otros proyectos, un público con mayor intención de compra y tienen un mayor ratio de conversión en sus tiendas.
Valencia vemos que tiene unos datos más alineados con esta dinámica frente a Madrid y Barcelona. Lo importante es entender estos datos e interpretar lo que quieren decir a nivel de uso de la calle y cualificación del tráfico y cómo se cruzan con las cifras de ventas de las tiendas.
¿Qué datos vemos aquí? Comportamiento de las tiendas de Hoff de 7 AM a 12PM
Análisis: Este dato nos explica en qué horas pisa la gente la calle en un día, y de aquí podemos entender los motivos por lo que lo hace. Las zonas que vemos con mejor comportamiento son calles que se comportan a nivel de tráfico peatonal con las horas de las aperturas y cierre de las tiendas y en las que los picos están por la mañana sobre las 12:00H y con picos más elevados de tarde sobre las 19:00H.
Estas calles acostumbran a atraer un público con mayor intención de compra y tienen un mayor ratio de conversión. Valencia vemos que tiene también unos datos con esta dinámica, en cambio en Madrid y Barcelona podemos intuir un uso de la calle menos cualificado al tener mayor pisada por las mañanas que por las tardes, por lo que podemos interpretar que hay gente que está en la zona lo hace por más motivos
Esto puede tener diferentes explicaciones, pero una interesante es que hay gente de diferentes puntos de la ciudad que va al trabajo de Lunes a Viernes a estas zonas, entran entre las 8 y las 10:30 y luego salen de manera progresiva durante el día, en estas zonas veremos un buen nivel de actividad a las horas de comer ya que la gente de oficinas hace uso de este tipo de servicio de manera regular.
¿Qué datos vemos aquí? Heatmap o Calidad del local de nuestra tienda en un radio de 500m. En lo rojo vemos donde se mueve la mayor parte de la gente y en el azul en el que menos gente se mueve, las leyendas se adaptan a cada una de las zonas.
Barcelona:
Valencia:
Madrid
Análisis: Cuando entramos en este nivel de detalle pudiendo entender lo que pasa en la zona de manera tan visual la manera de tomar decisiones es mucho más precisa y nos permite maximizar el potencial de cada apertura y a la vez minimizar el riesgo de equivocarnos por unos metros.
¿Qué datos vemos aquí? Datos sociodemográficos con poder adquisitivo medio por cada de las zonas y el addressable market junto con la distribución de género y edades de los visitantes a la tienda
Análisis: Evidentemente Madrid y Barcelona son ciudades mucho más grandes con unos 2M de personas comparativamente con Valencia en el que no llegamos a 1M, esto hace que al analizar los datos justamente nos permite modelizar por el tipo de ciudad y comparar las que se parecen entre ellas para poder sacar conclusiones realistas a nivel de performance de las tiendas actuales y previsiones de ventas para nuevas aperturas
A partir de aquí podemos profundizar en más datos como por ejemplo los usuarios compartidos entre ubicaciones, datos sociodemográficos, rentas per cápita, público objetivo en origen y censo poblacional de personas por isocrona, por minutos, etc.
Para concluir, es importante mencionar algunas ventajas competitivas específicas que obtienen las empresas que utilizan estos datos en sus análisis y toma de decisiones tanto para su cartera existente como para nuevas aperturas:
Sacar un modelo de previsiones de ventas muy fiable al tener en cuenta los datos de las tiendas existentes.
Minimizar el riesgo de una apertura fallida hasta el 0%
Reducir el coste operativo de las aperturas hasta en un 40% (viajes, dietas, conteos manuales,…)
Cohesionar las decisiones entre las diferentes personas que intervienen en el proceso
Acelerar la toma de decisiones pudiendo acceder a las mejores localizaciones y mejores precios
Reducción de las rentas de alquiler al poder negociar con datos objetivos en base a la evolución del tráfico de las calles (de media de 5 a 7% de reducción)
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