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Innovación: Shoppermotion, transformando el sector ‘retail’

Esta ‘startup’ española se está haciendo todo un hueco en el sector ‘retail’. Entre sus clientes: empresas como Ikea, Coca Cola o Carrefour utilizan su sistema de mapeo en tiempo real para conocer el comportamiento de sus clientes a la hora de hacer la compra.

Con cuatro años de vida, Shoppermotion nació en las aulas cuando sus fundadores, doctores en robótica e inteligencia artificial durante el proceso de la tesis se dieron cuenta de que no había soluciones para hacer localización de interiores. Su sistema de mapeo permite a marcas y comercios comprender mejor el comportamiento de sus clientes a la hora de entrar a hacer la compra: el tiempo que pasa en una sección, la ruta que realizan, si se paran frente a promociones especiales, así con todo.

¿Cómo surge la idea? “Hace años Apple lanzó iBeacon, un pequeño dispotivo bluetooth de baja energía que se puede conectar por ejemplo en una pared y que a su vez se conecta al móvil de un usuario a través de una app asociada al móvil que emite señales cada segundo y manda notificaciones. Cuando vimos eso nos dimos cuenta que todos los fabricantes querían mandar información especial con promociones a los posibles compradores”, señaló Jorge Bueno, CEO y cofundador de Shoppermotion. “La tecnología  low energy que tiene debajo nos pareció brutal porque con una pila emitías señal durante años, lo que hicimos fue atarnos a la tecnología de localizacion de interiores del sector de retail; lo llamamos token y básicamente lo que hacemos es utilizar la información de localización de los clientes. Para ello, creamos un modelo matemático acerca de su comportamiento, de manera totalmente anónima, y así poder entender el tiempo que se para en una categoría, si ha ido al final del supermercado o si ha ido a caja”.

Entender lo que ha pasado, de la manera más anónima posible

Los supermercados necesitan saber cómo funciona su establecimiento y si su layout es correcto. Para ello, Shoppermotion lo que hace es instalar un dispositivo en un carro o cesta que analiza toda la ruta del cliente desde que entra hasta que sale de manera anónima. “Donde mas tiempo invertimos al principio fue en desarrollar la tecnología de localización, no es sencillo. Ahora nos focalizamos en toda la parte de inteligencia, tenemos localizado al cliente; ¿qué hacemos con eso? Hay que trasladarlo a unas analíticas que permitan que los fabricantes y distribuidores puedanrealment entender mejor al cliente y se transforme en acciones. “No vale con tener analíticas, hay que entenderlas para monetizar toda la información”, explicó Bueno.

El objetivo: tener una visión global de todo lo que está ocurriendo. Por ejemplo, disponer de datos reales sobre si una promoción ha aumentado el tráfico cerca de las secciones. Las empresas invierten millones en marketing stores promocionando sus espacios, pero el ROI es muy difícil de medir. “Antes había personas dentro del establecimiento que se encargaban de fijarse si un cliente se paraba o no en una promoción, con Shoppermotion ya no hace falta”, añadió el CEO.

Dos pilares: big data e inteligencia artificial

¿Por qué un usuario tiene un comportamiento u otro? “La localización fue clave para nosotros”, explicó Bueno que añadió que el desarrollo de un algoritmo de IA fue una de las partes de mayor trabajo, “queríamos conseguir la mayor expectativa posible de una tecnología en un entorno real”.

La segunda parte es el motor de big data. Shoppermotion recibe millones de señales de proyectos de todo el mundo. “No sirve de nada recibir señales si no las entiendes, lo importante es crear un vínculo online y offline. La arquitectura que digiere toda esa información en tiempo real es en lo que estamos trabajando, y para ello es clave el trabajo de un data scientist. Nuestro dashboard tiene información en tiempo real, hay que democraticar que todo el personal de la tienda tenga ese valor recibiendo un informe sobre lo que tienes que hacer con en tu categoría”.

Por ejemplo, una cadena de inmuebles, cliente de la compañía desde hace tres años realizó una obra de mejoras en una de sus tiendas gracias a la tecnología de Shoppermotion después de entender el comportamiento del usuario y los fallos qué había. Gracias a eso consiguieron vender un 9,3% más.

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