Elaborado por Rafael Castelltort, director del Centro de Comercio Detallista de la Escuela de Negocios del Tecnológico de Monterrey.
Claramente, este dilema de muchos productos vs. pocos productos sólo puede ser resuelto con el uso de la tecnología y la analítica de datos.
Hace unos días estuve platicando con un profesor de la Escuela de Negocios del Tec de Monterrey, Julio Borja, sobre un par de teorías que se contraponen, pero que son muy importantes para las empresas de comercio hoy día.
La primera teoría fue desarrollada por Chris Anderson, quien fuera editor de la Revista Wired. En su libro The Long Tail: Why the Future of Business is Selling less of More (La cola larga: Por qué el futuro de los negocios es vender menos de más cosas). Anderson establece que a medida que las cadenas de distribución y los medios electrónicos se vuelven más eficientes, los negocios deberán migrar de un modelo de negocio “one size fits all” a uno de variedades de productos ilimitadas para gustos únicos y de nicho. De hecho, los modelos de marketplace como Amazon o Mercado Libre tienen millones de SKU’s en sus plataformas, por lo que el consumidor puede acceder a casi todas las opciones existentes de un producto. En México, empresas como Liverpool, Coppel y Walmart ya cuentan con un catálogo extendido, bajo el modelo de negocio de marketplace. Por ejemplo, navegando por estas tiendas en línea en la sección de licuadoras, podemos ver que Liverpool tiene catalogados más de 300 artículos, Coppel 950, y Walmart ¡más de 10,000 productos!
Esto me lleva a la segunda teoría que platiqué con el profesor Borja. Ésta es desarrollada por Barry Shwartz, quien es el titular de la cátedra Dorwin Cartwright de Teoría Social y Acción Social en el Swarthmore College. Shwartz publicó en 2004 su libro The Paradox of Chioce: Why More is Less (La paradoja de las opciones: Por qué más es menos).
En dicho libro, Shwartz explica que existe la creencia de que las personas prefieren tener un gran número de opciones para tomar una decisión y, por lo tanto, conseguir una mayor satisfacción. Sin embargo, el autor desestima esta creencia estableciendo que la sobrecarga de opciones genera una parálisis en las personas para elegir o incluso un cuestionamiento constante sobre los costos de oportunidad, lo que provoca estrés y desilusión.
Si llevamos esta reflexión de Shwartz al contexto del comercio, tener una cantidad y variedad de productos excesiva en un anaquel o en una tienda online puede provocar que el consumidor se sienta abrumado y que la experiencia de compra no sea satisfactoria. Tal vez los 10,000 SKU’s de licuadoras en Walmart son demasiados.
Claramente, este dilema de muchos productos vs. pocos productos sólo puede ser resuelto con el uso de la tecnología y la analítica de datos. Muchos comercios han mejorado notablemente sus algoritmos y sistemas de búsqueda y cuentan con reglas en sus plataformas de comercio electrónico para “acomodar” el anaquel virtual con base en reglas de negocio, como precios, promociones o inventarios disponibles. No obstante, también existe una oportunidad de incrementar las tasas de conversión en los canales digitales a través de la hiperpersonalización.
Con el desarrollo de la inteligencia artificial, las capacidades para crear sitios y aplicaciones web que muestren sólo los productos que le interesan a cada uno de los visitantes son cada vez más factibles de generar. Por ejemplo, un supermercado podría recomendarles a sus clientes todo un menú semanal con base en los artículos que compra, e incluso ser mucho más preciso en las recomendaciones de productos, ya que la inteligencia artificial podrá analizar la frecuencia de compra de los artículos de cada uno de los clientes.
Entonces, para mejorar la experiencia de compra y aumentar la fidelidad de los clientes, los comercios deben de enfocar sus esfuerzos en construir e implementar una experiencia más personalizada. Las inversiones recomendables deben estar enfocadas principalmente en tres elementos:
1. Desarrollo del talento necesario para operar los sistemas de inteligencia artificial y para analizar y desarrollar las instrucciones de entrenamiento de estos sistemas.
2. Procesos y sistemas para la recolección de datos de sus clientes y sus transacciones.
3. Sistemas y tecnología de inteligencia artificial y en plataformas de información de clientes (Customer Data Plaforms, CDP’s).
Estoy convencido que no hay mejor inversión para un comercio que la que aumenta la fidelidad y vínculos con los clientes, y hoy más que nunca tenemos una oportunidad de crear esos vínculos de forma escalable y rentable.