Muchos comerciantes están cerrando las tiendas equivocadas, dice McKinsey

Londres - En 2017 se cerraron más de 7000 tiendas en los EE.UU., y en 2018 la tendencia se mantiene. Debido a que la afluencia a centros comerciales en Estados Unidos está disminuyendo, el banco de inversión Credit Suisse pronostica que, para 2022, un 25 por ciento de todos los centros comerciales americanos cerrará. Sin embargo, algunas empresas pueden estar eligiendo cerrar las tiendas equivocadas, según un reciente estudio realizado por la consultora de gestión McKinsey & Company. «Muchos comerciantes están teniendo principalmente en cuenta las ventas y los beneficios que genera la tienda dentro de sus cuatro paredes, sin considerar su impacto en otros canales», indica el informe de McKinsey.

Los consumidores de hoy en día compran a través de diferentes canales. Los «showroomers» visitan las tiendas físicas en busca de ideas e inspiración, para terminar comprando más adelante los productos en línea. Los «webroomers» hacen lo contrario, ya que prefieren ver y tocar el producto antes de comprometerse a comprarlo. También hay muchos consumidores que prefieren recoger o devolver sus compras en línea en una tienda física. Teniendo en cuenta todas estas prácticas, los métodos normales para medir el éxito de una tienda están obsoletos, de acuerdo con McKinsey. «Los comerciantes más sofisticados ahora estudian a fondo la interacción entre las decisiones offline y online de los clientes», dice la empresa. Una tienda que no vende mucho aún puede ser beneficiosa para la empresa en términos de conocimiento de la marca, o impulsando las ventas en otros canales.

¿Cómo saber entonces qué tiendas cerrar?

En primer lugar, McKinsey aconseja a los comerciantes analizar minuciosamente los datos sobre el comportamiento de los consumidores, a los que las empresas tienen hoy más acceso del que nunca han tenido. La consultora hizo referencia a los programas de recibos electrónicos con autorización previa, y a los datos anónimos de ubicación de los teléfonos móviles como dos formas eficientes que arrojan luz sobre la calidad y cantidad de tráfico de clientes.

Pero los comerciantes pueden hacer mucho más en ese sentido. Según McKinsey, los comerciantes más avanzados están utilizando una combinación de datos geoespaciales y aprendizaje automático para obtener ideas sobre quién compra en determinadas tiendas.

El informe menciona el ejemplo de un comerciante norteamericano que contrató a un equipo de científicos de datos para identificar los factores que más afectan al potencial de ventas de un código postal. Algunas de las variables que examinaron fueron: tráfico peatonal de fin de semana, elevado gasto en línea en su categoría de producto, y la proximidad de una tienda de la competencia.

Después de averiguar qué variables influyen positivamente en las ventas de una tienda, la empresa fue capaz de predecir el potencial de ventas de cada una de sus tiendas, y comparar las previsiones con las ventas reales. «Entonces, mediante la estimulación geoespacial, se calcula el impacto de cada tienda en la venta mayorista y las ventas en línea», interpreta el informe.

Descubrieron, por ejemplo, que las tiendas situadas en zonas con una alta proporción de jóvenes profesionales urbanos, tienden a impulsar más las ventas en línea. Basándose en estos datos, se hizo mucho más fácil para la empresa decidir sobre qué tiendas cerrar, cuáles optimizar y cuáles convertir en tiendas digitales.

«Basándonos en nuestra experiencia, los comerciantes pueden cuantificar las brechas de rendimiento, descubrir oportunidades de crecimiento, y cosechar beneficios tempranos de análisis geoespaciales anticipados de 6 a 12 meses, especialmente cuando un equipo capacitado e interfuncional encabeza la lucha», concluye la consultora.

Este artículo fue publicado por primera vez por FashionUnited UK.

Fotos: Pixabay