Amazon, gigante mundial del Ecommerce y cada vez de más sectores, es el ejemplo más claro de cómo una compañía puede sacar ventajas competitivas importantes a la hora de utilizar los avances tecnológicos con el fin de entender mejor al cliente y ofrecerle una experiencia totalmente personalizada consiguiendo con esto aumentar las ventas y construir unos cimientos sólidos en torno al consumidor.
La compañía mediante el Big Data, la recopilación y análisis de toda la información disponible (más de 152 millones de cuentas), ha conseguido no solo captar más compras si no fidelizar a los clientes atrayéndoles con sus propios gustos.
Sus algoritmos son capaces de adentrarse en las tendencias del mercado y potenciar por tanto que los consumidores encuentren los productos que buscan y los relacionados con ellos.
Cada experiencia dentro de la plataforma es única para cada usuario según su historial de compras, interacciones, búsquedas y gustos.
Desde Forbes recuerdan que la compañía no solo ha sabido utilizar el Big Data para conocer profundamente a sus clientes sino que su estrategia se basa en la innovación continua empleando las últimas tendencias para conectar con los consumidores llegando a realizar envíos incluso antes de que efectúen una compra.
El análisis predictivo como clave
Este tipo de análisis, a través de un enfoque de Big Data, ayuda a contemplar diferentes variables para generar un importante nivel de engagement. Esto puede significar la suscripción a un newsletter, hacer clic en una promoción o algún otro tipo de interacción.
En este caso Amazon junto con otras empresas referentes a nivel mundial como puede ser Netflix, utilizan el análisis predictivo para construir un sistema de recomendaciones que sugiere continuamente productos relacionados con sus gustos a los visitantes de la plataforma.
Esto se consigue analizando los históricos de compra y la secuencia de clics de esos millones de clientes presentándoles pantallas totalmente personalizadas.
Estos análisis de cantidades ingentes de información, base del éxito de Amazon, no tienen por qué ser realizados exclusivamente por empleados de perfil técnico sino que pueden realizarlos incluso personas de negocio a través de plataformas como Tableau, Qlik, Alteryx, y herramientas de Big Data.
Según Forrester, las apps predictivas aprovechan el análisis predictivo de grandes volúmenes de datos para proporcionar la funcionalidad adecuada y el contenido correcto en el dispositivo correcto en el momento justo para la persona correcta.
En la generación de estos informes, se contemplan comportamientos como los artículos que el cliente ha metido en el carrito, artículos que ha estado mirando o que han comprado en el pasado o incluso recomendaciones centradas en el comportamiento que han tenido clientes de un perfil similar.
Amazon, utiliza una técnica a la que denominan “filtración colaborativa ítem a ítem“. Esto consigue que los consumidores estando tan solo un momento en la plataforma estén frente a productos que realmente consideran comprar.
No es pura una coincidencia cuando Amazon te recomienda un producto que estabas interesado en comprar.
Según Jeff Bezos, CEO de Amazon “Cerca del 29% de las ventas que logramos se consiguen a través de nuestros motores de recomendación, los cuales sugieren a clientes puntuales productos específicos”.
Las compras anticipadas de Amazon ¿Realidad o ficción?
Amazon quiere dar un paso más allá en impacto que puede generar el Big Data en los clientes y por consiguiente al negocio y sus beneficios.
La entidad patentó hace algunos años un modelo de predicción de las compras que no sólo le permitía minimizar el tiempo hasta que el pedido llegaba a la casa del cliente, sino que incluso generaba el envío antes de que el cliente realizase efectivamente la compra. ¿Sorprendente verdad? Pero ¿Cómo funciona este método, a priori, tan surrealista?
El llamado “Method and System for Anticipatory Package Shipping” se basa en modelos predictivos de comportamiento del consumidor. El factor clave se encuentra, como no podría ser de otra manera, en la información almacenada en las bases de datos de Amazon y en el enfoque de Big Data que le ha dado Amazon.
De acuerdo a lo estipulado en la patente, este modelo de pronóstico utiliza los datos de actividades previas de los usuarios en Amazon, incluyendo el tiempo en el sitio, los enlaces a los que han dado clic, la duración de la visita, la actividad en el carrito de compras y su listas de deseos. El algoritmo a su vez se nutre de interacciones del cliente con la marca en algún momento en respuesta a actividades de Marketing o similares.
Con esta tecnología, Amazon puede establecer modelos teóricos de comportamientos futuros y así, saber qué comprará cada cliente incluso antes de que lo haga.
Este modelo sumamente innovador va a ser usado por el área de logística de la compañía para realizar una precisa predicción que le permita conocer, de manera anticipada, qué cantidad de cada producto será solicitado próximamente. De esta manera se generará un envío especulativo de productos a los centros de distribución reduciendo el tiempo de espera entre la compra y la entrega a sólo algunas horas.
Esta decisión, que debe ajustar la predicción al mínimo detalle para no generar costos innecesarios, también tendrá especial influencia que prevé también incurrir en costos de transporte y almacenaje generados a partir de las predicciones que ayudaran a optimizar
“Si se aplica bien, esta estrategia tiene el potencial de llevar el análisis predictivo a un siguiente nivel, y aprovechar su base de datos como nadie lo ha hecho hasta la fecha” apuntan desde Capabilia.
AMAZON GO: Sustituir cajeros por algoritmos
El avance tecnológico no llega simplemente a la plataforma online de Amazon sino también al sector retail, es decir, al comercio físico tradicional.
El gigante en Ecommerce va a dar mucho que hablar los próximos meses en el sector retail debido a su reciente adquisición de la conocida cadena de supermercados Whole Foods y de su concepto totalmente disruptivo de comercio como es Amazon Go.
Amazon Go, permite no tener que hacer colas ni pasar por caja, todo esto lo consigue mediante un conjunto de sensores repartidos por la tienda que, de forma automatizada, detectan si el usuario coge o devuelve un producto, y lo suma o resta de un carrito de compra virtual. El consumidor solo tiene que entrar, identificarse, comprar o devolver un producto y salir directamente por la puerta.
Según confirman desde CICE, la escuela profesional de nuevas tecnologías, Amazon comenzará a hacer competencia directa a grandes cadenas de supermercados como Mercadona, Día, Carrefour o Alcampo, obligando a estas a reinventarse.
El local estará provisto de múltiples cámaras, micros y sensores que captarán cada detalle y que se procesarán en un sistema de Deep Learning. Una de las múltiples aplicaciones prácticas del Big Data, y que permitirá analizar con precisión los patrones de consumo. Con el importante detalle de que todos los usuarios que accedan a Amazon Go estarán identificados previamente.
Esta plataforma irá a un nivel de detalle superior al que llegan las tarjetas de fidelización ya que no solo registrará lo que se compra, también lo que se ve, lo que se coge y no se compra, conversaciones, etc.
Una gran superficie comercial, con los mínimos empleados
La polémica está servida dado que al eliminar la necesidad de pasar por las cajas, se eliminan del mismo modo una gran cantidad de puestos de trabajo.
Algo que en un principio podría producir un rechazo pero que, como hemos ya comprobado con las estaciones de combustible sin personal, su éxito dependerá en buena medida, del precio que ofrezcan al público y si realmente podría incluirse este tipo de establecimientos en nuestra rutina diaria.
La realidad es que con cada revolución industrial, se destruyen millones de puestos de trabajos pero se crean nuevas especialidades profesionales, por lo que es una cuestión de reinventarse y adaptarse a los nuevos tiempos.
Áreas relacionadas con Big Data y Business Intelligence están ya en auge y la demanda irá creciendo con el paso de los años. Es un hecho que toda esta tecnología y el enorme volumen de información que generará y que deberá ser procesada y analizada en beneficio de la empresa, requiere de personal altamente cualificado. Dominar herramientas como Python, Hadoop, Alteryx, Qlik Sense o Tableau será fundamental para estos nuevos perfiles profesionales.
Existe un hecho irrefutable como el avance y cambio continuo de la sociedad y la tecnología. Dentro de este ámbito tan solo tenemos dos opciones: ver estos cambios como una amenaza continúa y como motivo para desistir en nuestros objetivos o una fuente inagotable de nuevas oportunidades y crecimiento tanto personal como profesional.