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Lunes, 3 de Diciembre del 2018

¿Cómo Target se adaptó al cambio digital mediante la gestión de datos?

Target

El retailer ha logrado sobrevivir en el panorama minorista apocalíptico, gracias a la gestión de datos que le permitieron incrementar sus ventas.

El profesor Srikant M. Datar de la Escuela de Negocios de Harvard en un estudio de caso reciente, Data Science at Target, co- escrito con el investigador asociado Caitlin N. Bowler, indica cómo ha sido la gestión de datos que Target ha manejado para estar alineado con la transformación digital.

Target es considerado como un gigante de las tiendas de descuento, se diferenció de los demás retailers por un enfoque en líneas de moda y estilo de vida más exclusivas pero amigables con la billetera, estimulando su crecimiento de ventas.

La compañía tomó como ventaja la información que poseía gracias a la incursión del comercio electrónico y recopiló una gran cantidad de datos sobre sus clientes en línea (productos comprados, hábitos de navegación, artículos abandonados en los carritos de compras), sin embargo, no administraban correctamente esa información.

Target identificó que debía organizar toda la información para poder impulsar sus ventas. “Target tuvo que hacer este gran cambio, pasó de pensar solo en la venta minorista a pensar también en los datos. Y para hacer eso, los datos tenían que convertirse en el gran activo que necesitaban desarrollar para brindar nuevas oportunidades”, dice Datar.

“Incluso hoy, no todos los minoristas han abrazado los datos completamente hasta el punto en que se consideren a sí mismos como compañías de datos, y podría ser por eso que muchas empresas están sufriendo” acotó.

Un ejemplo de cómo algunos minoristas no pudieron adaptarse a la corriente digital son JC Penney, con la caída de sus acciones a $ 1.50. Por otro lado, Sears luego de declararse en bancarrota empezó a cerrar más de 40 locales, así como casos similares de Borders, RadioShack y Toys ‘R’ Us.

¿Cómo Target se logró recuperar?

La compañía sufrió un gran golpe económico con la crisis financiera de Estados Unidos en 2008, pero gracias a la gestión de datos que realizó, pudo lograr una recuperación sorprendente de su caída. Las ventas de la compañía en el tercer trimestre aumentaron en más del 5% con respecto al año pasado, y en agosto, los ingresos en línea mostraron un crecimiento alto de 41%, la mayor ganancia registrada de la empresa.

En este sentido, el profesor Datar indica las acciones que tomó el minorista para lograr el éxito en ventas.

1.Contar con un equipo experto en gestión de datos

Target contaba con datos de clientes que le otorgaban sus ventas en línea, pero para darle sentido, la compañía necesitaba contar con los profesionales adecuados.

Paritosh Desai se unió a Target en agosto de 2013 como vicepresidente de inteligencia de negocios, análisis y pruebas, y luego incrementó el equipo de análisis con científicos de datos y otros especialistas en ciencias de la computación, matemáticas, estadística y física.

Para atraer a las mejores personas, Target sabía que tenía que mantener al menos parte de sus operaciones de datos en Silicon Valley, a pesar de que las oficinas corporativas de la compañía estaban en Minneapolis. “Fue una gran decisión permanecer en Silicon Valley”, dice Datar. “La demanda de profesionales de la ciencia de la información está por las nubes, por lo que hay que ir donde están los expertos”.

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2.Ejecutar y responder de manera rápida

Paritosh Desai ayudó a Target a implementar una cultura empresarial, teniendo en cuenta que experimentar es parte del proceso para descubrir cómo los datos podrían integrarse a las prácticas comerciales de la empresa.

Sin embargo, no podían perder mucho tiempo y dinero experimentando, sino la compañía pediría que se respondan sobre las ventas. Datar indica que la única solución era aprender rápido, actuar y continuar desarrollando el aprendizaje.

Desai sabía por experiencia previa en ciencia de datos en Gap Inc. que los consumidores se sienten frustrados con las aplicaciones móviles lentas. Para él, el requisito de ingeniería más importante era proporcionar a los usuarios una respuesta a su búsqueda en milisegundos de manera constante.

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Por esta razón, se tenía que asegurar una respuesta inmediata al cliente. Si un consumidor buscó “zapatillas”, el sitio no solo debe proporcionar una lista de zapatillas similares a las zapatillas de deporte, sino que en la parte superior de la lista debe estar la marca particular que el usuario compró en el pasado.

3.Contar con indicadores de cumplimiento de metas

Una interacción exitosa con el cliente en Target.com se definió de manera limitada: solo cuando un cliente buscaba un producto, recibía recomendaciones y compraba el producto, la empresa profundizaba para probar qué diseños de banner funcionaban mejor para impulsar una venta.

Y si un cliente no compró después de navegar, el equipo cuestionaba qué información le faltaba al cliente, si había algo en el historial de compras del cliente que Target debió considerar que habría bloqueado la venta.

“Solo las búsquedas que llevaron a la venta de productos recomendados en la misma sesión se consideraron estadísticamente significativas y cuantificables”, dice Datar. “Al establecer el listón tan alto, te mantienes humilde sobre lo que puedes aprender de las transacciones exitosas y no exitosas”.

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4.Enseñar a los gerentes la gestión de datos

Desai quería que el equipo ayudara a los gerentes en el campo a tomar decisiones empresariales inteligentes basadas en datos. Se alentó a los gerentes a desarrollar preguntas que podrían generar valor si los analistas de datos pudieran proporcionar respuestas precisas. Por ejemplo, un gerente podría preguntar: ¿La promoción de un detergente para platos impulsó las ventas o los clientes habían comprado el detergente de todos modos?

“Las personas que tenían los datos no fueron a los gerentes y dijeron: ‘Tengo todos estos datos. Déjame decirte cómo dirigir tu negocio ahora. Dijeron: ‘Mire, déjeme entender las preguntas clave que le gustaría que respondieran con datos’ “, dice Datar.

A medida que el equipo trabajó con analistas y gerentes, las preguntas se volvieron cada vez más complejas, por lo que se requirió que un ingeniero desarrollara una herramienta para responderlas y eso tomaba mucho tiempo cuando los gerentes tenían varias preguntas.

Ante esto, la solución era permitir que los propios gerentes trabajen con los datos. Eso significaba crear un sistema de análisis flexible que no solo pudiera adaptarse a los cambios de negocios en tiempo real, sino también un sistema que los gerentes se sintieran cómodos de usar.

5.¿Cómo operar el negocio en base a la gestión de datos?

Cuando se dio paso al comercio electrónico, muchos retailers cometieron el error de tratar a su tienda virtual de la misma manera que una tienda física o como un complemento de esta.

Por otro lado, Target se enfocó en identificar qué datos podrían usarse específicamente para ayudar a construir su brazo web. Además tuvo precaución de establecer el valor de los datos, análisis y algoritmos para el sitio de comercio electrónico antes de ampliar sus capacidades para tomar decisiones y resolver problemas en otras áreas del negocio, como marketing, ventas en tiendas y cadena de suministro.

“Target se dio cuenta de la importancia de dedicar el tiempo, la atención, la habilidad y la estrategia al desarrollo de competencias de datos y análisis en una parte crítica del negocio, su sitio de comercio electrónico, antes de implementar estas capacidades de manera más amplia”, dice Datar.


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