Hoy utilizamos un informe sobre el tráfico peatonal en las calles comerciales para saber cómo influye en los negocios locales. Pero, sobre todo, lo usaremos para compartir unas cuantas claves para empezar a manejar e interpretar datos de estudios e informes como este a la hora de tomar decisiones en el negocio. Y, claro, para intentar que estas decisiones sean lo más efectivas posible.
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Aviones de combate y conclusiones obvias
En los primeros años de la Segunda Guerra Mundial, se formó en la Universidad de Columbia el “Grupo de Investigación Estadística”. Este equipo de trabajo, compuesto por expertos en matemáticas y estadística, tenían que desarrollar soluciones que permitiesen mejorar la eficacia de los aviones de combate del bando aliado.
Lo primero que hicieron fue recoger información de una manera sencilla, ya que tenían que utilizar para ello a personal sin especialización. Estas personas visitaban las bases aéreas y sobre el esquema de un avión, marcaban con un punto rojo los lugares en los que habían impactado los proyectiles.
Después de hacer esta anotación sobre decenas de aviones y recopilar la información, se observó que los impactos se concentraban en los extremos de las alas, el cuerpo central del fuselaje y los timones de cola.
Así que, con unos datos tan obvios, las conclusiones de los expertos fueron claras: los constructores de aviones debían reforzar estos puntos para mejorar su eficacia.
Y cuando parecía que todos estaban de acuerdo con esta conclusión, uno de los expertos del equipo les avisó de que estaban completamente equivocados.
Un razonamiento inesperado
Abraham Wald era un matemático de origen húngaro que había estudiado en la misma Universidad de Columbia, en la que llegó a ser profesor. Como otros compañeros de profesión, durante la Segunda Guerra Mundial trabajó en el desarrollo de varios proyectos militares.
Pero, volviendo a este proyecto concreto, ¿Cuál era la razón por la que Abraham pensaba que sus compañeros estaban equivocados? Sobre el papel, tenía bastante lógica pensar que, si se reforzaba el blindaje en las zonas de los impactos, mejoraría la efectividad de los aviones y sus posibilidades de resistir un ataque.
Sin embargo, esta era una interpretación muy simple de los datos. Pero Wald estaba mirando más allá. Y ese lugar más allá de los datos incluía también a los aviones que no habían podido regresar a sus bases porque habían sido abatidos.
De esta manera, el profesor Wald concluyó que lo que señalaban las marcas rojas en los esquemas eran realmente los puntos fuertes de los aviones. Es decir, los puntos que, pese a haber sido impactados por los proyectiles, no habían impedido el regreso a la base. Mientras tanto, ningún avión con impactos en el resto de las zonas había vuelto. Así que esos serían los puntos más débiles y, por tanto, los que habría que blindar.
El proyecto concluyó que las zonas a reforzar en los aviones debían ser la zona de la cabina, los motores y la parte media.
Años después del final de la guerra, los expertos creen que el papel de estos aviones y las decisiones tomadas en base al análisis de Wald, probablemente influyeron en la evolución de la guerra.
Datos y sesgos
Esta historia es un ejemplo clásico de lo que se llama el sesgo de supervivencia. Este sesgo se refiere a la tendencia que tenemos de centrarnos en los supervivientes de una situación en lugar de incluir en el análisis a los que no sobrevivieron.
Por ejemplo, las historias de emprendedores o deportistas de éxito pueden hacer que parezca sencillo conseguir estos éxitos replicando sus estrategias. Pero, claro, la percepción sería muy distinta si pudiéramos conocer cuántos lo han intentado y no lo han conseguido.
Como vemos, trabajar con datos no es fácil y conseguirlos es solo el principio. Porque los datos pueden contar historias muy diferentes según quién los interprete y cómo lo haga. Además de la dificultad que supone conseguir los datos y seleccionar los que son realmente relevantes, hay que tener en cuenta los sesgos que pueden condicionar nuestra interpretación.
Aquí he hablado del sesgo de supervivencia, pero hay muchos más. Por ejemplo, el de confirmación, que nos lleva a dar más peso a la información que confirma nuestra opinión o nuestras creencias. O el sesgo de selección, en el que se distorsiona el análisis por haber seleccionado datos que no son representativos de la realidad al completo.
Hay otros sesgos como el de anclaje, el de disponibilidad, el retrospectivo y muchos más que pueden llevarnos a tomar decisiones basadas en información incompleta o en análisis muy superficiales o condicionados.
Por eso me ha parecido adecuado traer esta historia a este episodio en el que vamos a partir de los datos de un estudio. Como vamos a ver, no solo tenemos que manejar bien los datos, necesitamos entender las trampas en las que podemos caer durante el análisis. Solo así podremos tomar decisiones más efectivas.
Datos de tráfico peatonal y negocios locales
Si lees prensa especializada sabrás que todos los meses se publican datos sobre el tráfico peatonal en las calles más comerciales de las principales capitales.
Los datos se obtienen por una red de sensores que tienen en estas calles ciertas empresas que se dedican a vender informes con este tipo de datos.
Sus principales clientes suelen ser otras empresas que también tienen sensores de tráfico, pero dentro de sus tiendas. Cruzando los datos del exterior y del interior, las marcas pueden conocer su capacidad de transformar el tráfico peatonal en flujos de clientes. Pero estos informes también sirven, por ejemplo, a las empresas inmobiliarias para ajustar los precios de los alquileres de los locales comerciales de estas calles.
En este sentido, y haciendo un símil con la historia de la introducción, podríamos pensar que cuanto mayor sea el tráfico peatonal de estas calles, será mejor para los negocios que estén en ellas. Pero, como veremos, la respuesta no es tan clara.
Por ejemplo, el pasado septiembre se incrementó el tráfico peatonal en España un 8,5% respecto a julio y agosto. Sin embargo, las entradas a las tiendas se redujeron en un 8%.
¿Qué quiere decir este dato? Lo más evidente es que hay más gente caminando por las calles, pero menos personas comprando. Aparentemente parece un mal dato, pero si lo estudiamos por partes puede que no lo sea tanto.
Analizando datos de tráfico peatonal
Primero hay que tener en cuenta que estos sensores están en capitales de provincia que, en su mayoría, pierden población en los meses de vacaciones. Además, esta pérdida no suele compensarse con los aumentos de turistas.
Así que el aumento de tráfico peatonal puede deberse simplemente a que los habitantes de estas ciudades han regresado a ellas.
El mismo hecho puede explicar la reducción de entrada a las tiendas porque en septiembre hay más gente yendo a trabajar, a estudiar o a hacer deporte que en julio y agosto. Por ello, no parece preocupante un pequeño descenso en el porcentaje de personas que entra a las tiendas.
El propio artículo dice que los datos son similares a los del año anterior por lo que, sin otros datos que añadir al análisis, no parece un mal resultado.
Para determinar si el resultado es bueno o malo necesitaríamos saber, por ejemplo, cuál es el porcentaje de las personas que entraban a las tiendas y compraban. Y tendríamos una información más completa si, además, lo pudiésemos cruzar con el ticket medio de una compra en cada uno de esos meses.
A partir de ahí ya podríamos empezar a sacar alguna conclusión. Pero, claro, podríamos hacerlo siempre que tuviésemos una tienda en estas calles comerciales. Porque las cifras pueden cambiar mucho para una tienda que esté en una calle secundaria o en un barrio. Y también en función del sector y de otros aspectos que iremos viendo.
Con este ejemplo podemos comprobar que manejar e interpretar datos no es algo sencillo, pero es necesario hacerlo para tomar decisiones. Porque tomar decisiones en base a percepciones es casi una garantía de fracaso.
Por eso utilizaremos como ejemplo este artículo para ver cómo utilizar la información de este tipo de estadísticas, y de cualquier otro dato en general, para tomar decisiones en el negocio.
Porqué hay que analizar datos en el comercio local
Cuando trabajo con comerciantes locales, les suelo preguntar por la forma en la que toman las decisiones y los datos en los que se basan para hacerlo.
Bien, pues muy a menudo, me encuentro con respuestas que vienen a decir que toman las decisiones en base a percepciones y que los datos en los que se basan no van más allá de la cifra de ventas. Y en cuanto a la información externa, no suele provenir de estudios sino de tendencias, predicciones y opiniones, todas ellas muy genéricas y poco precisas.
Lo cierto es que no es fácil encontrar estudios que tengan datos que se puedan utilizar en el comercio local. Muy frecuentemente se publican estudios de ámbito global o europeo, que pueden ser útiles para las multinacionales, pero no para los comercios locales. Además, las conclusiones de no pocos estudios están sesgados en función de quién promueva el estudio.
Pero que no sea fácil no quiere decir que no sea necesario. Tomar decisiones sin datos que las respalden es como salir a navegar sin un mapa y sin instrumentos de localización. Es decir, que para llegar al destino correcto es mejor ayudarse de estos instrumentos y de los datos que proporcionan.
En clave de comercio, necesitamos datos para tomar decisiones, y no debemos olvidar que ese es el objetivo. Es decir, todo esto tiene que terminar en acciones que mejoren el negocio.
Por ejemplo, volviendo al estudio anterior, imagina que un comerciante local comprueba que en su ciudad no hay grandes diferencias en el tráfico peatonal entre los meses de vacaciones y septiembre. Sin embargo, en su negocio observa unas ventas normales en septiembre, pero muy bajas en los meses de vacaciones.
Probablemente, sea debido a que su producto no es fácil de vender a los turistas. Así que puede decidir cambiar la comunicación, para que las claves conecten mejor con este tipo de cliente. O proponer productos específicos en estas fechas. Incluso no hacer nada y cerrar el negocio por vacaciones.
Como iremos viendo, los análisis dependen de muchos factores y algunos datos no serán fáciles de conseguir. Incluso al principio no serán análisis muy profundos, pero con práctica serán cada vez mejores y más útiles.
Es decir, que no es fácil conseguir datos para el comercio local ni analizarlos correctamente. Pero es mejor tener unos pocos datos y análisis superficiales y tomar decisiones con ellos que basarse en percepciones.
Tomar decisiones a partir de datos
Antes he dicho que no es fácil conseguir datos para el comercio local, pero me refería al comercio local como colectivo. Porque, al contrario, es muy fácil conseguir enormes cantidades de datos en cualquier negocio local, por pequeño que sea.
Desde las ventas por categoría, hasta la cesta media pasando por la proporción de clientes que compran entre los que entran a la tienda. En el entorno online todavía tenemos más facilidad de conseguir datos y, por ejemplo, para el comercio electrónico pueden ser los mismos que hemos dicho antes.
A todos estos datos podemos sumar los de las redes sociales o los que nos proporcionen los sistemas de conteo internos y externos. También los de las encuestas que se pongan en marcha en el municipio o los datos de concursos y otras actividades relacionadas con el comercio.
En resumen, coleccionar datos es fácil. Lo difícil es elegir los que son importantes, interpretarlos y utilizar las conclusiones para tomar decisiones.
Por ejemplo, imagina que el mes pasado tuviste un aumento inusual en las ventas. ¿Cómo sabrás si es algo aislado o es una tendencia que se mantendrá en los próximos meses? ¿Cómo sabrás si ese aumento es una respuesta a alguna acción que hayas puesto en marcha?
Si hay un aumento del tráfico peatonal, ¿Cómo saber a qué se debe? Y, ¿Cómo saber si se va a mantener?
En todos los casos, necesitamos analizar los datos de la manera más objetiva posible y entender muy bien el contexto. Y aquí viene otra dificultad, porque los límites del contexto pueden ser difíciles de establecer.
Estableciendo el contexto del dato
Por ejemplo, puede que el aumento del tráfico peatonal se deba a las obras de una calle, con lo que, tarde o temprano, se estabilizará. Y puede que el aumento en la cifra de ventas de un mes venga influenciado por un producto que se ha puesto de moda puntualmente.
Pero también puede el aumento de tráfico peatonal se deba a que se ha abierto un gimnasio en la calle, lo que mantendrá el aumento o lo incrementará más. Y quizás el aumento en la cifra de ventas sea la respuesta a una campaña de comunicación o a una propuesta lanzada en varios canales.
Solo con este ejemplo de los diferentes contextos de un solo dato de tráfico peatonal se puede ver cómo es fácil llegar a conclusiones distintas. Por lo tanto, también las acciones tendrán un sentido u otro casi contrario.
Vale, pues ahora piensa que es muy poco frecuente que detrás de un dato haya solo un factor desencadenante. Es decir, que el aumento del tráfico peatonal puede deberse a una coincidencia entre las obras de una calle, unas semanas especialmente calurosas que hacen que los peatones busquen la sombra y la apertura de un nuevo negocio.
A todo esto hay que añadir los cambios en la situación económica, eventos que concentren la atención, turistas que visiten la ciudad y muchas otras posibilidades.
Conocer los aspectos del contexto que más están influyendo en el dato servirá para interpretarlo mejor y también para saber el punto del negocio en el que impacta. Por ejemplo, para muchos negocios el impacto del aumento del tráfico peatonal será mucho mayor si es interno que si proviene del turismo.
Por todo ello, es importante asumir que es necesario escoger bien los datos a los que vamos a dar seguimiento y tomar tiempo para entender bien el contexto. De esta manera será más fácil llegar a conclusiones conectadas con la realidad del negocio.
Aunque, como vamos a ver ahora, todavía nos quedan otros aspectos que van a dificultar estas conclusiones.
Comprendiendo el Comportamiento del Consumidor
Cuando trabajo con comerciantes, siempre me sorprende encontrar frases como “yo sé lo que quiere la gente” o “la gente no compra por este u otro motivo”. Y me sorprende porque, en realidad, es muy difícil saber las razones que hay detrás de una decisión de compra, incluso las nuestras.
De hecho, te animo a que pienses en tus últimas tres compras e intentes recordar las razones por las que te decidiste a comprar un producto. También porqué elegiste una tienda concreta y la marca, el modelo y el precio final de lo que compraste. Y, después de tener esos argumentos, piensa honestamente en los argumentos reales.
Si has dedicado el tiempo suficiente, descubrirás que en el análisis rápido has llegado a argumentos racionales, como que necesitabas un teléfono móvil nuevo porque te empezaba a fallar.
Mientras tanto, en el segundo análisis habrás llegado a otros argumentos más emocionales. Como que eras la persona con el móvil más viejo de tu oficina o que querías darte un caprichito porque llevas una temporada sin muchas alegrías. O, simplemente, que habías visto un móvil nuevo chulísimo y te has encaprichado de él.
Así y todo, hay muchos otros argumentos que habrán participado en esa decisión que te han pasado por alto porque son inconscientes. Además, una mayoría de estos argumentos ocultos son distintos para cada persona en función de su personalidad, su cultura y circunstancias personales.
Y todavía tenemos que añadir otros factores de la propia tienda y muchos otros que puedan favorecer la toma de decisiones de compra como el clima, el uso de música ambiental o las instalaciones.
Seguro que ahora entiendes mejor la razón por la que me sorprendo cuando alguien me dice que tiene claro las razones por las que una persona actúa de una manera u otra.
Cómo facilitar el conocimiento del Comportamiento del Consumidor
Seguro que ahora estás pensando que, si es tan difícil entender las razones por las que compra una persona, cómo es que llevamos hablando de ello tanto rato. Y la razón es que hay algunas claves para simplificar este análisis.
Una de las claves más sencillas es tener bien segmentado al mercado objetivo. Generalmente el mercado objetivo de un comercio local estará compuesto por dos o tres perfiles de compradores. Así que habrá unos patrones de comportamiento comunes que nos ayudarán a analizar los datos.
Además, es bastante recomendable que estos perfiles se sigan trabajando en el tiempo, por lo que cada vez serán más completos. Esto supondrá que tendremos más pautas y más información para argumentar los análisis y también para diseñar acciones más ajustadas y efectivas.
Pero hay una clave que simplifica todavía más las cosas, y se trata de la especialización o la híper especialización. Cuando un negocio está híper especializado, se dirige a uno o dos perfiles muy específicos, lo que simplifica mucho la información necesaria y el análisis.
Vamos a poner un ejemplo volviendo al estudio sobre el tráfico peatonal. Podemos encontrar que compradores que no se parecen demasiado entre sí, compren con pautas muy similares si son turistas.
Porque, en ese momento, lo que caracteriza a las decisiones que toman son aspectos comunes. Como que van a valorar más el poco tiempo del que disponen que su dinero (hasta cierto punto, claro). O que no conocen demasiado la zona y resolverán sus necesidades en las tiendas y negocios que encuentren de paso o que no los alejen mucho de su camino.
Y, como es posible que no vuelvan, procurarán comprar productos que no tengan tallas o que puedan cambiar o devolver en su lugar de origen. También evitarán comprar los productos que sean frágiles, voluminosos o pesados y todos aquellos que impliquen procesos de compra largos.
Adaptación al cambio y análisis de datos
Como has visto hasta ahora, partiendo de los datos de un solo estudio y utilizando información interna, podemos aprovechar oportunidades y afrontar retos. Además, cuantas más veces lo hagamos, será más fácil llegar a obtener buenos resultados.
Por esta razón es bueno hacer seguimiento de los estudios, que suelen publicarse con periodicidad. Por ejemplo, el estudio del tráfico peatonal se publica mensualmente. Lo que quiere decir que vamos a poder observar la evolución de los datos que se presentan y contrastarla con la evolución propia del negocio.
Y es importante que asumamos que los cambios se van a producir. La única duda es cuándo, en qué medida y en qué dirección lo harán. Por ello, también hay que aceptar que los criterios que utilizamos para analizar un mismo dato pueden tener interpretaciones contrarias en función del contexto.
Por ejemplo, imaginemos que aumenta el tráfico peatonal y las entradas a tienda, pero la facturación de un comercio baja. Puede ser debido a que no se hayan adaptado los surtidos a nuevos criterios de compra, como la aparición de nuevas funciones en esa línea de productos en otros competidores. Pero también puede deberse a deficiencias en la comunicación de las nuevas promociones.
Así que será bueno estar atento a todo lo que ocurre en el exterior, pero también en la observación de los clientes. Esto nos facilitará encontrar patrones que nos ayuden a llegar a ciertos niveles de análisis y a diseñar y poner en marcha acciones más efectivas.
Esta es la mejor manera de adaptarse a los cambios y de aprovechar las oportunidades que ofrecen.
Resumen
Haciendo un pequeño resumen, hemos tenido un primer contacto con la utilización de información externa para transformarla en acciones de mejora de nuestro negocio. Lo hemos hecho basándonos en un estudio sobre tráfico peatonal, que nos ha servido para comprobar que las conclusiones sobre los datos pueden ser muy variadas.
Hemos visto que no son pocas las dificultades de llegar a desarrollar la habilidad para hacer correctamente la obtención, selección e interpretación de los datos. Pero también hemos dicho que es siempre mejor tomar decisiones respaldadas por datos que por percepciones.
Al mismo tiempo, para hacer buenos análisis, debemos conocer el comportamiento del consumidor. Y eso será más fácil si manejamos pocos perfiles de clientes y, más todavía, si el negocio se híper especializa en uno de ellos.
De la misma manera, también debemos conocer el contexto e identificar los aspectos que pueden afectar a nuestro negocio y condicionar a nuestros clientes.
Como acabamos de decir, esta es una tarea que, por un lado, cada vez haremos mejor y, por otro, nunca se termina. Porque tanto el contexto como las pautas de compra de nuestros clientes, no dejará nunca de cambiar.
Conclusiones
Nunca como ahora hemos tenido tanta facilidad para obtener datos de nuestros clientes y de nuestro negocio. Y tampoco hasta ahora habíamos tenido competidores que utilizasen estos datos de una manera tan exhaustiva y profunda.
Por eso no podemos seguir tomando decisiones de cualquier manera. Basta empezar con unos pocos datos, incluso sin un análisis muy profundo. Siempre será mejor eso que decidir de forma errática.
Hace poco me decía un comerciante que utilizaba el método prueba y error. Y me parece bien, pero los métodos de prueba y error se utilizan para probar hipótesis. Porque sin una hipótesis basada en datos, aunque sean mínimos, será como jugar a una máquina tragaperras y dependeremos de la suerte.
Y, por último, quizás parezca que no le doy valor a las percepciones, generalmente basadas en la experiencia, y no es así. Por supuesto que tienen valor, pero siempre que se combinen con datos e información. Porque ya hemos visto que los datos son tangibles o cuantificables, pero su interpretación puede depender de otros factores, muchos de ellos intangibles.
Y es que, como decía Albert Einstein: «No todo lo que puede ser contado cuenta, y no todo lo que cuenta puede ser contado.»
Actualiza Retail con Celestino Martínez
Mi nombre es Celestino Martínez y soy director y consultor en la consultora Actualiza Retail donde trabajo con instituciones y universidades poniendo en marcha proyectos de actualización, dinamización y formación del comercio de ámbito nacional.
Tengo más de 20 años de experiencia en el mundo del retail y soy autor en varios libros, como “Cien comercios vascos con los que aprender” . Dirijo y presento el podcast Actualiza Retail. También soy requerido como conferenciante y divulgador tanto por eventos profesionales como por medios de comunicación de España y Latinoamérica.
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Agradecimientos
Este episodio está patrocinado por Neuromobile, especialistas en ofrecer soluciones que añaden una capa digital a la gestión y a las acciones de dinamización de los entornos comerciales.
Atribuciones
Música: Epidemic Sound
Fotografías: Unsplash, excepto la fotografía de Celestino Martínez, cuyo autor es Iban Montero
