Cómo escogemos nuestra nave espacial? Una cósmica historia de mercadeo!

Buscando herramientas para hacer análisis de datos, encontré algo mucho más poderoso…

Hace ya un buen tiempo que estoy en el mundo de los datos y hoy, con lenguajes de programación como R, veo que las piezas se empiezan a unir: Estadística, programación y visualización de datos.

Algunas personas me dicen que use Phyton porque es un lenguaje más poderoso que R, pero en este viaje de aprendizaje, he descubierto que no se trata de lenguajes, se trata de responder preguntas y contar historias!

Historias como la siguiente, que le ocurre a uno de nuestros clientes:

Por confidencialidad les contaré que uno de nuestros clientes vende… naves espaciales. Tiene tiendas en todo el sistema solar y miden el tráfico hacia sus tiendas para saber cuál de las inversiones en mercadeo lleva más clientes a los puntos de venta. El data set de esta historia corresponde a ocho meses de datos y pertenecen a un punto de venta.

Responderemos preguntas sobre el punto de venta “Saturno”.

1. Cuál es el producto que genera más tráfico al punto de venta?

Tal vez la pregunta puede parecer obvia porque uno pensaría que el producto que más se vende es el producto con más visitantes. Puede ser, puede no ser.

En este caso, la data dice que el primer producto en tráfico es el tercero en ventas. Podría uno pensar que ese producto líder en tráfico es más caro y entonces no se vende fácil. Pero cuando se revisan los precios y se descubre que la diferencia es mínima, entonces la respuesta a la pregunta no es obvia:

Así que cuando se descubre que el producto más buscado no es el más vendido, la decisión a tomar de esta marca tuvo que ver con el área comercial y no con el área de mercadeo.

Y la decisión fué:

Bueno, Atlantis es el producto más popular en esos ocho meses. Popular en tráfico pero no en ventas!

Entonces aparece otra pregunta para responder:

2. Atlantis es el producto más buscado durante toda la semana?

Veamos que dicen los datos:

Se puede ver que en cuatro dias de la semana Atlantis es el líder en visitantes pero los clientes buscan otras naves espaciales en los otros tres dias de la semana.

Con esta información se cambió la exhibición. De esta forma la vitrina ya no parecía una foto estática y empezó a moverse al ritmo del cliente. Así que la decisión fué:

Bien, y hablando sobre el cliente, la siguiente pregunta fué:

3. Quién es el visitante del punto de venta? Al revisar los datos, la respuesta es:

La mayoría de visitantes al punto Saturno eran hombres solos.

Pero..

4. Son los hombres los principales visitantes durante toda la semana?

Esto es lo que dijeron los datos:

Con esta información, la decisión fué:

Como los lunes hay una fuerte presencia de parejas, entonces la marca decidió diseñar promociones especiales solo para parejas. Aunque las familias no son un tipo de visitante fuerte en esta sala, las familias acuden más a la vitrina durante los fines de semana, y como la compañía vende dos de sus naves espaciales a familias, entonces una decisión fue tener el punto de venta con actividades y juegos para niños durante los fines de semana.

De martes a jueves, la mayoría de visitantes son hombres solos, así que la compañía tomó una decisión interesante: Incluir más vendedoras mujeres durante esos dias de la semana.

Una pregunta muy importante para el equipo de mercadeo fué:

5. Coinciden los visitantes con el target definido en el área de mercadeo?

Revisé en el data set cuál es el principal visitante para cada producto y lo comparé con el target definido por el cliente. En todos los productos coincidían visitante con target, excepto en uno:

Como vemos, en el producto Destiny, la campaña de mercadeo le está hablando a un cliente diferente al visitante. Mercadeo le habla a familias y el principal visitante son hombres solos.

Y para conocer quienes son los visitantes de cada productos, conectamos las variables: item (producto) con demográfico (tipo de visitante)

Solo en el caso de la nave espacial Destiny se encontraron diferencias entre el target y el visitante, lo cual llevó al director de mercadeo a revisar los mensajes publicitarios y sobre todo, a conocer más en profundidad a ese nuevo cliente del producto porque al parecer, desde que el target se había definido, el tiempo había pasado y el cliente ya no era el mismo.

Y hablando de mercadeo, una pregunta clave es:

6. Cuáles son las inversiones en mercadeo que generan más visitas para cada producto?

Esta pregunta fue muy importante para tomar decisiones sobre inversiones en medios. Y la data dijo:

En general, los visitantes van a Saturno porque:

1. Viven cerca del planeta (cerca del punto)

2. Reciben cyber volantes (publicidad en volantes)

3. Reciben publicidad en malls lunares (centros comerciales)

Y con esta visualización, la compañía pudo ver que la inversión en radio para el producto Icarus, estaba siendo una pérdida de dinero y entonces decidieron cambiar la inversión en radio por stands en centros comerciales (mall lunares) y cyber volantes.

Y viene tal vez la pregunta más importante para el área comercial y el área de mercadeo, las cuales trabajan en equipo para vender más.

7. Cuál es la relación entre tráfico y ventas?

Cuando se tiene un sistema de información que cuantifica la información de tráfico y también puede extraer la información de ventas, se llega a información de alto valor estratégico para la marca.

Para responder esta pregunta, hay dos cálculos fundamentales: Uno es la conversión y otro es la correlación.

La conversión se trata de la relación entre tráfico y ventas, es decir, de las personas que ingresaron a Saturno en cada uno de esos ocho meses, qué porcentaje compró su nave espacial en el punto de venta.

Esta fue la conversión:

Como vemos, la máxima conversión se logró en el mes 2 pero aquí uno se preguntaría cuál es la conversión ideal. Según la consultora McKinsey, en esta industria una conversión ideal es de mínimo 30%, debido a que los visitantes previamente han navegado por internet y cuando visitan un punto de venta, tienen máximo una ó dos opciones más por visitar.

Es importante decir que esta cifra de McKinsey se basa en estudios hechos en “otra galaxia” más desarrollada. Así que para nuestro caso del punto Saturno en una galaxia en vias de desarrollo, asumimos que una conversión aceptable estaría en el 20% y si observamos, de los ocho meses, cinco se encuentran por debajo del 20%, lo que nos lleva a preguntarnos si en este punto de venta a mayor tráfico se logran más ventas. Entonces hacemos la correlación entre estas dos variables y lo que encontramos es:

Nadie esperaba una correlación negativa. Todos esperaban una línea ascendente pero se encontró que en esos ocho meses, a medida que aumentó el tráfico, disminuyeron las ventas. Entonces visualizamos estas dos variables sin buscar una correlación y suavizamos la línea. Así logramos ver lo siguiente:

Lo que se aprecia es que las ventas se mantienen en una cifra similar independientemente de que aumente el tráfico al punto de venta. Esto puede interpretarse de dos formas:

O los vendedores se acostumbran a lograr una meta de ventas y una vez lo logran, no hacen un esfuerzo adicional por lograr más ventas aunque reciban más y más clientes, ó por otro lado también se podría decir que teniendo en cuenta factores externos como aumento de precios ó menor consumo generalizado en la categoría, los asesores hacen un gran esfuerzo por cumplir todos los meses una meta de ventas requerida.

En esta parte de la historia los datos mostraron lo que hemos apreciado en las últimas tres gráficas y con eso, el estratega del área comercial con el estratega del área de mercadeo se pusieron a trabajar con el objetivo de lograr una correlación positiva entre tráfico y ventas en un futuro próximo.

Así termina esta historia que contaron los datos.

Sonia Ardila

@datelligence

@soniaardila1

One clap, two clap, three clap, forty?

By clapping more or less, you can signal to us which stories really stand out.