Por Marcel Olmo

Hasta hace no mucho tiempo, nuestros clientes nos contrataban mayoritariamente para que pudiéramos centralizar los datos internos de su organización para poder tomar mejores decisiones empresariales, pero entonces se puso de moda una palabra: “Big Data”.

Los lectores pueden estar tranquilos, este no es otro artículo técnico donde se expliquen características y bondades técnicas del concepto de Big Data, sino que pretende ahondar en lo que han entendido muchos de nuestros clientes de carácter no técnico sobre ello.

¿A qué me refiero?

Cuando iba a ver por primera vez a un posible cliente, un alto porcentaje me preguntaba si también hacíamos proyectos de Big Data. Obviamente mi pregunta a continuación era la siguiente:

¿Qué entiende usted por Big Data?

En más de un 80% de ocasiones me contestaban: Añadir datos externos a la empresa.

Si atendemos al concepto de “dato externo” como premisa, nos pueden venir a la cabeza orígenes de datos de lo más diverso, a cual más caro y difícil de extraer. Sin embargo, muy pocos clientes caen en la cuenta de que hay un origen gratuito, fácil de obtener y de un valor incalculable para tu negocio, sobre todo si tienes puntos de venta al público:

El Clima

¿Por dónde empezamos?

Lo primero es distinguir entre factores estacionales y factores no estacionales. Los primeros son altamente previsibles y están asociados, habitualmente, a la temperatura media y a la estación del año. En cambio, los factores no estacionales son altamente imprevisibles y están asociados a las precipitaciones y cambios bruscos de temperatura.

En los factores estacionales es fácil hacer una previsión a largo plazo. Por ejemplo, si disponemos de un negocio de moda es fácil deducir que a tus clientes les interesará ropa de abrigo para el invierno, y ropa cómoda y ligera para el verano. Si nuestro negocio es de comida, deberemos proveer mejor nuestras existencias de infusiones en invierno y de helados en verano. En cambio, para los factores no estacionales, para trazar nuestra estrategia de venta deberemos distinguir si nuestro negocio tiene un punto de venta digital o físico.

Punto de venta digital

Ante un clima adverso, aumentará el porcentaje de usuarios que se quedan en casa y navegarán por internet para satisfacer sus necesidades.

Si sabemos que por ejemplo lloverá en abundancia dentro de dos días, podemos optimizar nuestras campañas de captación de clientes online y realizar más inversión publicitaria en Google Adwords o Facebook Ads, puesto que sabemos con antelación que habrá más tráfico online. Si es un cliente ya captado, podremos diseñar estrategias comerciales sabiendo que será más probable que abran nuestros emails si nuestros clientes están en casa porque está lloviendo.

Punto de venta físico

Se deberá hacer un estudio previo de la ubicación del punto de venta, debido a que será nuestra variable principal del análisis.

Si nuestro punto de venta está por ejemplo en una playa, imaginamos que la lluvia incidirá negativamente en las ventas, pero si nuestro punto de venta está por ejemplo, dentro de un centro comercial, es muy probable que la lluvia incida positivamente en nuestras ventas en vista de que si nuestro cliente está paseando por una calle cercana, sería muy razonable pensar que se refugiará dentro del centro comercial, y tanto el posible cliente que acaba de entrar, como el que pueda estar dentro, prolongarán su estancia hasta que amaine la tormenta. En este caso, nuestros esfuerzos se deberán concentrar en prevenir el exceso o rotura de stock en tienda, dependiendo de su ubicación, con la suficiente antelación que nos ofrece la predicción meteorológica.

A continuación mostraremos un ejemplo real elaborado con Qlik Sense. Para su elaboración hemos contado con los siguientes orígenes de datos:

• Datos reales anonimizados de un cliente de alimentación con 2 puntos de venta físicos en Madrid (uno en la calle y otro dentro de un centro comercial).
• Datos históricos de climatología en el aeropuerto de Madrid – Barajas (Fuente: Aemet).

Primeramente, seleccionamos un periodo donde suele haber alta probabilidad de inestabilidad atmosférica, como suelen ser los meses de abril, mayo o junio.

Ventas totales por el periodo seleccionado:

En este caso vemos claramente unos patrones divergentes los días 28, 29 y 30 de mayo de 2011, y se vuelve a cumplir el 6 de junio de 2011.

Si filtramos sólo por la tienda que está en la calle:

Se puede ver perfectamente cómo ha aumentado significativamente la divergencia entre las ventas y la predicción meteorológica, especialmente el día 6 de junio de 2011.

Si filtramos por la tienda que esta dentro de un centro comercial:

La correlación entre las líneas de ventas y de precipitaciones ha pasado de ser divergente a convergente, es decir, cuanta más lluvia, más venta se producirá en la tienda ubicada dentro del centro comercial.

Ahora que hemos corroborado que nuestra teoría en líneas temporales es cierta, podríamos ir un paso más adelante y ver qué productos se venden más cuando llueve. Para ello crearemos un gráfico de dispersión en Qlik Sense, para ver la correlación existente entre las ventas y las precipitaciones :

En este caso, vemos claramente como la lluvia incide positivamente en los productos de granizado y de pastelería para el periodo seleccionado, aunque recordemos no sacar conclusiones precipitadas ya que acordamos anteriormente que nuestro principal criterio de selección es la ubicación de la tienda, así que dividiremos el análisis de nuevo entre la tienda situada en la calle y la situada en el centro comercial.

Si filtramos sólo por la tienda situada en la calle:

Podemos ver que el producto en el que tiene más incidencia la lluvia son los bocadillos sobre cualquier otro.  Una explicación posible es que al cliente que le sorprende la lluvia en la calle y se refugia en el local, le apetece pedir un producto de elaboración rápida y que sacie el hambre para poder continuar su camino cuando cese la lluvia.

Si filtramos sólo por la tienda situada en el centro comercial:

Podemos ver que el producto en el que tiene más incidencia la lluvia son los de pastelería sobre cualquier otro. Una explicación posible es que el cliente que entra en tu local esté en un ambiente mucho más confortable y le apetezca disfrutar de un producto más elaborado que un bocadillo con tranquilidad.

Conclusiones

Si tienes un negocio de venta al público, ya sea online o físico, te recomiendo que te animes a agregar la climatología como una fuente de datos más a analizar de tu empresa, ya que de esta forma te permitirá fácilmente ajustar el aprovisionamiento necesario en tu punto de venta.

Si esta información te ha resultado útil, no lo dudes, sigue los sencillos consejos que hemos expuesto en el artículo y verás como mejoran tus ventas.