Usar datos para impulsar el negocio

Las empresas minoristas buscan cada vez más los datos para tener una idea de cómo se comparan sus negocios en el mercado. Hoy en día, los datos pueden ayudar a los ejecutivos a ver el panorama más amplio en lo que respecta a las ganancias, al analizar los patrones de comportamiento de los compradores, como qué tiendas prefieren, cuánto tiempo pasan allí, a qué productos gravitan y en qué ubicaciones, y el software está ayudar a las empresas a darse cuenta de lo que necesitan para mejorar el crecimiento cualitativo.

En lugar de depender de datos de panel, que observan datos y hacen estimaciones, una startup israelí, Placer.ai, confía en la inteligencia artificial y el aprendizaje automático para conocer los patrones de comportamiento de los compradores y hacer una extrapolación más generalizada basada en esos datos. La empresa de análisis de ubicación y datos de tráfico peatonal tiene oficinas en Ramat Gan y en Los Altos, California.

Ethan Chernofsky.  Foto: Yonathan David Ethan Chernofsky. Foto: Yonathan David

“En lugar de realizar una encuesta y observar lo que están haciendo las personas o los compradores a gran escala, hacemos un tipo de extrapolación similar para predecir el comportamiento de los compradores. Nuestro software se basa en el aprendizaje automático, donde entrenamos nuestro sistema para reconocer una serie de algo y luego predecir cuál será el resultado. Si un visitante viene del área X y va al minorista Y, entonces podemos predecir qué minorista es más probable que visite en el futuro ”, dijo Ethan Chernofsky, vicepresidente de marketing a CTech en una entrevista.

“Por ejemplo, si nuestro software ve que una persona va a una tintorería o un Target y pasa una hora y media, podría deducir que la persona pasaría más tiempo en el Target. Se trata de datos agregados, y nuestro sistema no recopila ninguna información personal, simplemente rastrea a las personas que se mueven desde diferentes puntos del mapa en entornos minoristas ”, explicó.


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Es más que macroeconomía

La compañía lanzó su producto a fines de 2018, cuando se promulgaron las leyes europeas GDPR, California CCPA y otras leyes de privacidad de la información personal. “A muchas personas les preocupa compartir su información personal con terceros, pero nuestro software ya estaba integrado pensando en la privacidad”, dijo Chernofsky. El software Placer.ai analiza datos duros, proporciona estimaciones de dónde fueron los compradores y cuánto tiempo pasaron en una determinada tienda para ver mejor cómo publicitar a las personas desde un punto de vista empresarial de arriba hacia abajo, explicó.

“Nuestro objetivo es comprender las tendencias macroeconómicas, por lo que no nos interesan los datos individuales. Por lo general, observamos una determinada ubicación minorista dentro de un radio de tres, cinco y siete millas ”, dijo para comprender mejor quién es el mercado objetivo y captar los patrones de comportamiento minorista de los compradores.

“Estamos permitiendo que las marcas interactúen de una manera mucho más inteligente con los compradores, para que puedan tener éxito”, agregó.

Placer.ai se enorgullece de ser accesible.  El software de la empresa es fácil de usar.  Foto: Placer Placer.ai se enorgullece de ser accesible. El software de la empresa es fácil de usar. Foto: Placer

En un caso que describió, una marca abandonó cierta ubicación porque estaba reduciendo su tamaño: se dio cuenta de que estaba obteniendo más ganancias en otra ubicación y que esa ubicación estaba aportando muy pocos ingresos. “Si desea alquilar la ubicación de un centro comercial, debe decidir qué inquilinos colocar donde se adapte a su audiencia. Si lo hace mal, es una pérdida, pero si lo hace bien, puede contribuir significativamente a la economía. Si es minorista y ve que tiene una gran cantidad de visitantes en su tienda, puede ver que lo hizo bien. Pero si a sus competidores no les está yendo bien, ahora tiene ese contexto de por qué se está desempeñando de la manera que lo hizo en función de esos datos “.

“Por ejemplo, en 2019 Walmart anunció que estaban cerrando algunas ubicaciones grandes, por lo que muchos minoristas decidieron cerrar también, pero cuando miramos las tiendas que estaban cerrando, encontramos algo interesante. Esos mismos Walmart estaban “canibalizando” en otros lugares. Querían optimizar su flota y maximizar su eficiencia, construir sus tiendas y crecer de manera más efectiva ”, explicó.

Estos datos se están volviendo cada vez más críticos para los minoristas, que deben ser más matizados y brindar una mejor experiencia al cliente, agregó.

“Lo mejor de nuestra plataforma es que es muy accesible, cualquiera puede usarla”, dijo. Placer afirma que simplifica los datos para impulsar a las pequeñas empresas sin dejar de centrarse en la accesibilidad, sin embargo, es rentable. “Realmente no podemos cambiar la forma en que operan las empresas, pero podemos ayudar a que sean más sostenibles”.

Palabra en la calle

Placer.ai ha completado recientemente una ronda de Serie B de $ 50 millones y ha recaudado un total enorme de $ 67 millones en tres rondas. Algunos de sus inversores incluyen Olive Tree Ventures, el director ejecutivo de Hunt e inversores ángeles, Josh Buckley, y el director ejecutivo de Superhuman, Rahul Vohra.

La compañía está en constante crecimiento, y aunque se rumorea que una oferta pública inicial (OPI) podría estar en el horizonte, Chernofsky evitó hacer llamadas. “Cuando miramos a las empresas que realizan OPI, vemos que se centran menos en los detalles y más en crear una base de clientes sólida, al tiempo que hacen crecer su negocio con el tiempo. Estamos tratando de mantener nuestro ritmo mientras seguimos creciendo. Queremos seguir creando nuevos productos, deleitar a los clientes y liderar el mercado ”.