Reinventarse, pero ¡con datos!

Este volver a nacer es la única vía de supervivencia para muchos negocios, y está la web llena de recomendaciones para reinvenciones, pero aquí trataremos de cómo los datos, o mejor el análisis de datos, puede habilitar esta reinvención exitosa.

Puede que nada vuelva a ser igual, puede que nada cambie. Pero, de momento, es mucho lo que ha cambiado, y a corto plazo será imposible volver a la economía que conocíamos.

La tesis de partida es que, de manera general, las empresas que conozcan bien -tengan buenos datos y los analicen- sus clientes, productos, procesos, canal distribución y competidores podrán convertirse en otra cosa, un operador en el mismo mercado u otro relacionado, pero distinto, mejor adaptado a la nueva situación. Las que carezcan o no sean capaces de convertir datos en conocimiento es probable que fracasen, ya que reinventarse manteniendo la viabilidad siempre es complicado. Y arriesgado.

Algunos ejemplos de reinvención con datos en diferentes sectores:

Restaurante reconvertido a entrega a domicilio

Un caso clásico, y muchos restaurantes de diferente tipo y nivel están en este camino. Además de la tecnología mínima de envasado y conservación óptima de cada tipo de alimento -en absoluto trivial-, la capacidad de analizar datos es crítica en:

1. Optimización logistica, desde el envasado a la entrega y la gestión de incidencias, con calidad y costes asequibles, ya que es clave quién soporta el coste de entrega, proveedor o cliente
2. Conocimiento de la demanda dentro de una cierta distancia en la que repartir, que vendrá marcada por el mantenimiento de la calidad del producto y el coste de delivery
3. Conocimiento de la competencia, oferta en el área

Los mapas a continuación muestran la presencia de target, competidores directos y áreas de reparto de 5-7 minutos de un grupo de restauración de alta calidad en su proyecto de entrega a domicilio:

Food Service, de restauración turística a nueva normalidad

La caída en turismo y restauración arrastra a sus proveedores. Un caso sería una empresa local, fabricante y distribuidor en alimentación, cuyo canal principal es la restauración, teniendo mucho peso los bares y restaurantes de alta afluencia turística. En este caso, los objetivos en términos de analítica de datos son dos:

1. Identificar bares y restaurantes en cuya facturación el peso del turismo sea bajo, dando por hecho que éste se verá muy menguado. Es decir, los que mejor aguantarán la caída del turismo, para apostar por ellos en su base de datos de clientes, y captar otros similares a través de la red comercial.
2. Crear un nuevo canal de catering y servicio a empresas, para lo que es imprescindible acceder a bases de datos de empresas y segmentarlas correctamente.

En el gráfico se muestra un posible proceso de análisis y decisión, a partir de los datos descritos.

Gran consumo, FMCG y venta directa a consumidor

La venta directa es una vieja aspiración para el gran consumo, ya que permite «saltarse» al distribuidor. El comercio electrónico ya ha supuesto un empuje en este sentido, pero muy insuficiente. Los costes logísticos y de comunicación, entre otros, dificultan un modelo rentable.

En la actual pandemia ha habido iniciativas en este sentido, en general frágiles y escasamente ambiciosas, como Frit Ravich te lo llevamos a casa. Dado que la gran dificultad a corto plazo está en rentabilidar los camiones que se envían a los domicilios de los clientes, una estrategia basada en microdatos de mercado podría articularse en los siguientes pasos:

1. Selección inicial de zonas con target, a priori, afín, donde realizar campañas locales segmentadas -buzoneo, OOH, online-
2. Medición inicial de resultados, afinamiento de target
3. Campañas a fondo por zonas, en función de dos criterios: afinidad y número de clientes restantes para «rentabilizar el camión»

Un buen análisis predictivo de estos datos puede plasmarse incluso en modelos de pricing variable para los clientes, incrementando la agresividad a medida que cada nuevo cliente nos acerca a la rentabilidad -compensar el coste de envío-.

¿Qué datos necesito para reposicionar mi negocio?

Obviamente varían en cada caso, y ya he mencionado algunos arriba, pero, como guía, ahí va una pequeña lista:

• Producción: costes y márgenes detallados de productos, dependencias cruzadas de materias primas y procesos
• Comercialización:  costes de acción comercial, marketing y comunicación, datos de canal lo más detallados posible
• Clientes: los datos clave, probablemente, porque el servicio de la nueva empresa reinventada no satisfará las necesidades de todos los clientes, y es clave acertar en la decisión de «redirigir» un cliente a un nuevo canal o servicio. O, de otra manera, crear tantos nuevos servicios como segmentos de clientes tenemos.
• Mercado potencial: datos de navegación web, orígenes de visitas, tendencias de consumo de los hogares, tendencias de opinión online, estudios adhoc de ser necesarios, datos de demanda potencial en áreas de reparto

Por supuesto, otros muchos sectores necesitan reinventarse y necesitarán buenos datos para hacerlo con éxito, pero son probablemente más conocidos por todos:

• Salud, fisioterapia, wellness, gimnasios: desde servicios y clases remotas personalizadas a visita a domicilio -de nuevo, un reto logístico-, pasando por el uso de realidad virtual. Una oportunidad peculiar para gimnasios podría estar en el renting de máquinas, dado que, si bien estas máquinas son propiedad del fabricante, es el gimnasio quien tiene el contacto con el usuario y conoce sus necesidades, gustos… ¡tiene los datos!
• Retail, con el movimiento hacia online ya conocido por todos, de nuevo con grandes retos en logística y última milla. Un caso claro es cómo Dia se posiciona en online.
• Formación, extraescolares, actividades infantiles. De nuevo, deben moverse hacia los servicios online, lo que implica adaptación de producto, método enseñanza, oportunidades en comercialización de equipos informáticos, capacitación para niños y padres, captación de  nuevos clientes para la nueva enseñanza online…
• Industria ligera: ha habido muchos casos de reinvención de empresas, como transformadoras de plástico reconvertidas a fabricación de mamparas de metacrilato y otros materiales, o mucha textil reorientada hacia EPIs. Además de las implicaciones técnicas, es clave contar con datos sobre el volumen de mercado potencial, la capacidad de llegar a él, nuevos competidores que se incorporan -también reconvertidos- y cómo identificar, llegar a las empresas que necesitan estos nuevos productos.

Finalmente, algunos casos de startups que se han reinventado gracias a su capacidad de generar y analizar datos, según los presenta la plataforma de financiación de startups Fellow Funders. Os dejo aquí un par de los varios casos que describen.

Nannyfy, de servicio de niñeras a domicilio a dar clases por videollamada durante la cuarentena.

Sheetgo, de desarrollar sistemas inteligentes de ERP a ayudar a las empresas a identificar la manera en la que el Covid-19 las está afectando. «Nuestros analistas de datos han creado una plantilla de hoja de cálculo en Google que mide automáticamente cómo los brotes regionales afectan a variables de la compañía como el tráfico del sitio web, los ingresos o las ventas«.

En definitiva, si en cualquier contexto es imprescindible contar con datos correctos y relevantes, y ser capaces de analizarlos, más aún en momentos de crisis y tanta incertidumbre como la actual. Las empresas que han llegado a ella con una estrategia de datos tienen ya camino recorrido, las que empiecen ahora, tendrán que ponerse a caminar desde cero, pero, probablemente, no tienen otro.