Retail Analytics 2.0: Del Conteo de Personas al Mapa de Calor de Compra
Saber cuánta gente entra es solo el principio. Entiende las 'zonas calientes', tiempos de permanencia y tasas de conversión reales.
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Un e-commerce sabe EXACTAMENTE dónde haces clic, qué miras, cuánto tiempo pasas en cada producto, cuándo abandonas el carrito y qué tan lejos llegaste antes de salir. Amazon sabe que si miras un producto más de 15 segundos pero no compras, recibirás un email con 10% descuento en 2 horas.
Una tienda física tradicional NO SABE NADA. Solo sabe cuánto vendió al cierre del día. No sabe:
- Cuánta gente entró (vs. cuánta compró). ¿Tasa de conversión 5%? ¿50%? No idea.
- Qué pasillos son "zonas muertas" que nadie visita.
- Cuánto tiempo la gente espera en fila (la causa #1 de abandono).
- Qué productos la gente toca pero NO compra (señal de precio alto o calidad percibida baja).
El Retail Analytics trae la inteligencia del e-commerce al mundo real. Si quieres competir contra Amazon, necesitas datos.
Tecnologías de Visión: De Simple Contador a IA Total #
Nivel 1: Sensores de Haz (Básico)
Un sensor infrarrojo en la puerta. Cuenta +1 cuando alguien cruza. Problema: No distingue entre adulto, niño, carrito de compras o una persona que entra y sale 3 veces. Precisión: 70-80%. Obsoleto.
Nivel 2: Cámaras Estereoscópicas 3D
Dos cámaras montadas en el techo (como ojos humanos) que ven en 3D. Algoritmo detecta "cabezas" y las rastrea. Filtra carritos, niños pequeños (altura < 1.2m), grupos (2 personas juntas = 1 visita). Precisión: 95-99%.
Fabricantes: Axis People Counter, Xovis, Hella.
Nivel 3: Cámaras Cenitales con IA (Estado del Arte)
Cámaras de alta resolución (4K) en el techo con modelos de Deep Learning (YOLO, MobileNet) corriendo en edge (Nvidia Jetson, Google Coral). No solo cuentan, ENTIENDEN:
- Dwell Time (Tiempo de Permanencia): "El cliente estuvo 8 minutos mirando la sección de zapatillas pero no compró". Señal: Falta de tallas o precios altos.
- Heatmaps de Tráfico: Mapa de calor de la tienda mostrando qué zonas son "calientes" (mucho tráfico) vs. "frías" (nadie pasa). Optimiza el layout.
- Queue Management: Detecta filas de > 3 personas. Envía alerta al supervisor: "Abre caja 3 YA".
El KPI Rey: Tasa de Conversión #
Fórmula de Oro
Tasa Conversión = (Tickets Venta / Tráfico) × 100%
Si entran 500 personas y vendes 50 tickets = 10% conversión.
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Diagnóstico:
- Conversión baja + Tráfico alto = Problema de servicio, stock o precio (NO de marketing).
- Conversión alta + Tráfico bajo = Problema de marketing/ubicación.
Gestión de Staff Dinámica con ML Predictivo #
El dolor más grande del retail es las filas largas. El análisis predictivo usa datos históricos (2 años) + tiempo real:
"Son las 11:45 AM del viernes. Históricamente, en 15 minutos llegan 50 personas (almuerzo corporativo). Trafico actual: 12 personas en tienda. Predicción: En 20 min habrá fila de 8 personas. ACCIÓN: Abre caja 3 AHORA."
Resultado: Tiempo de espera promedio baja de 4.5 min a 1.2 min. NPS (satisfacción cliente) sube 18 puntos.
Caso Real: Cadena Retail Chile (Ropa) #
12 Tiendas, 8 Meses de Datos
Descubrimientos:
- El pasillo de "Accesorios" tenía solo 3% del tráfico pero 22% de margen. Lo movieron al frente. Ventas +67% en ese pasillo.
- Vitrinas de entrada: la gente miraba pero NO entraba. Pusieron productos de entrada (< USD 10) en vitrina. Tráfico +12%.
- Sábados 4-6 PM: pico de tráfico pero conversión 4% (vs. 11% promedio). Razón: Filas largas, gente se iba. Abrieron 2 cajas extra en ese horario. Conversión subió a 9%.
Resultado: +USD 340K en ventas anuales. Inversión en cámaras: USD 48K. ROI: 708%
Privacidad: El Elefante en la Sala #
Las cámaras NO graban caras identificables (cumplimiento GDPR/Ley 19.628 Chile). Usan:
- Anónimas desde diseño: Solo registran "siluetas" o "puntos 3D". No hay rostros.
- Edge Processing: El análisis se hace EN LA CÁMARA. Solo se envía metadata ("5 personas entraron a las 14:22"), no video.
- Retención 0 días: No se almacena video (a diferencia de cámaras de seguridad tradicionales).
Conclusión: Datos o Muerte #
Mejorar la experiencia en tienda es la única forma de competir contra Amazon. Y la experiencia se gestiona con datos, no con intuición.
El retail que no mida conversión, dwell time y heatmaps está navegando a ciegas en un huracán. Amazon tiene los datos. Tú también puedes.