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Así utiliza la cadena de supermercados Día los datos de las tarjetas de fidelización para engordar la cesta de la compra

Mujeres pasando por delante de un supermercado Dia

Reuters

  • El grupo de distribución Día utiliza los datos de las tarjetas de fidelización de los clientes para entender sus hábitos de consumo y recomendarle productos que aún no compra.
  • La compañía ha implementado un sistema de analítica y big data que, en tres meses, logró un 30% de crecimiento en la venta incremental. 
  • En la prueba piloto que arrancó en julio se mejoró un 40% la redención de cupones, otro 40% la redención de clientes. En septiembre ya se puso el sistema en producción.
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Tantas tarjetas de fidelización y tantos años recopilando información han servido para algo. Con más de 6.100 y casi diez millones de clientes, el grupo Día avanza en su estrategia de maximizar los productos que oferta a sus clientes. Han sido 20 los años que lleva vigente el programa de fidelización de la cadena de alimentación y ahora, pretenden con ella entender los hábitos de sus consumidores. Y aprovechando el tirón de los datos la cadena de supermercados ha conseguido repuntar sus ventas.

“Queremos entender cómo compran los clientes y crear más vínculo con ellos, ofreciéndole productos que le interesen”, explica Maite Alvárez, responsable de producto y proyectos de big data del grupo Día. El éxito de este programa radica en aportar al cliente ventajas exclusivas y personalizadas a partir del tratamiento de los datos “mejoramos la competitividad de los precios y mejoramos las ventas, también respecto al proveedor”, añade Álvarez.

La cadena de alimentación utiliza tecnología big data y analítica para desgranar los datos de consumo y ofrecer a cada cliente una serie de cupones descuento diferenciales. Se trata de productos relacionados con lo que compran los clientes pero que aún no consumen y también otros productos que podrían interesarle y aún no están en su cesta de la compra. “Nuestro sistema de recomendación se asienta sobre aquellos productos que la gente aún no compra”, aclaró Alvárez. 

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La implementación de la prueba piloto arrancó en julio y, ya desde septiembre se ha puesto en producción. Los resultados los dejó entrever Saúl Lugo, científico de datos en grupo Dia: “mejoramos un 40% la redención de cupones, otro 40% la redención de clientes y mejoró un 30% la venta incremental”.

Este sistema de recomendación se articula como un triple aliado para la compañía porque implica que más clientes comprarán un producto, incrementará el coste de su cesta de la compra y, además, irá más veces a comprar. 

La cadena de supermercados se ha marcado como objetivo hacer llegar a 100.000 clientes este sistema. De ahí lo complejo de toda la analítica y big data que se esconde tras esta tecnología. Y es que gestiona un volumen de datos de 7 millones de clientes con los 30.000 artículos que vende la compañía a través de sus tiendas. 

El algoritmo de recomendación de Día, a imagen y semejanza de otros que utilizan plataformas como Netflix, predice la preferencia de un cliente por un artículo. “Tiene que ser relevante para el cliente, que aún no lo consuma, interesante para él e incluir una amplia variedad de ofertas de artículos”, apunta las claves del sistema de analítica Lugo. 

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Así es que Día optó por algoritmos filtro no colaborativos porque relación la dimensión de cliente con el artículo. Se trata de algoritmos de machine learning que buscan patrones en la información que genera la interacción entre los dos verticales incluyendo la dimensión de contexto. “Todo parte del sistema de datos de Día. Hay tres entidades principales: clientes, artículos y tickets”, explica Lugo. “Se trata de una matriz gigante que el algoritmo trata de rellenar con información para luego predecir los huecos que faltan”, matiza el científico de datos de Día. Unos huecos que luego se convertirán en sugerencias. 

Uno de los retos a los que se enfrentaron en la implementación de este sistema fue el conectar el mundo físico con el mundo en la nube y que la interacción fuera eficaz. Además, está la coyuntura social de que una tarjeta de fidelización no representa necesariamente a una persona sino a una familia, por ejemplo. Pero también tuvieron que considerar el factor popularidad, una variable que debían sortear ya que para recomendar lo más demandado no es necesario un sistema de big data y analítica. “Lo interesante es sacar productos de alto margen o aumentar la penetración”, aclaran los responsables del grupo Día.  

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Al final el nuevo sistema de big data de Día toma los datos tanto de la cadena de supermercados, como de La Plaza y Clarel, los tres negocios del grupo. Se trata de información con mucho ruido por los datos de baja penetración, por los productos estacionales y regionales y por la desviación de clientes atípicos. 

Aún así, tanto Álvarez como Lugo apuntan que la alineación de estas métricas y negocio han aumentado la redención de cupones un 40%,  y otro 40% la redención de clientes y ha supuesto un 30% más de venta incremental. Pero no sólo eso, implica, además, la automatización en la selección de los targets a los que ofrecen un determinado cupón de categorías de no compra. 

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