INTELIGENCIA ARTIFICIAL
¿COMO AUMENTAR LA TASA DE CONVERSIÓN?

LA IMPORTANCIA DE CONOCER LA TASA DE CONVERSION

Si queremos hacer crecer nuestro negocio físico tenemos que determinar si tenemos un flujo de personas insuficiente para alcanzar las metas de venta o en realidad el flujo es correcto, pero un alto porcentaje de clientes se va con las manos vacías.
Una vez establecido este indicador se pueden gestionar los accionables que generen un impacto sobre los KPIS que queremos mejorar.

En síntesis, conocer la tasa de conversión lo más exacta posible nos hará diferenciar si tenemos que hacer que los clientes vengan o convencer a los que ya vinieron para que compren.

ENTENDIENDO LA TASA DE CONVERSIÓN

Si buscamos la fórmula de la Tasa de Conversión, todo se resume a una simple fórmula.

Tasa de conversión = (nro. de conversión / nro. de visitas) x 100

Es simplemente el número de conversiones, dividido por el número de visitas, multiplicado por 100.

Este indicador muy fácil de calcular, y disponible para el comercio online, siempre ha presentado un gran desafió para la tienda física.

Las tiendas pequeñas  o comercios especializados que usualmente tienen un flujo pequeño a moderado, con pocas herramientas pueden llevar un registro de cuantos clientes entraron y cuántos de ellos compraron (convirtieron), pero que pasa cuando hablamos de retail, cuando las entradas diarias sobrepasan las 2000 o 3000 personas, ahí se complejiza el cálculo.

Si bien antes del 2019 algunos retailer querían aventurarse en gestionar la tasa de conversión, primero debían conocerla. Así empezamos a ver guardias o colaboradores con contador manual, o se instalaron sensores en las entradas de las tiendas que solo contaban personas, pueden ser datos para sentar las bases de la conversación , pero no precisan el dato real qué buscamos.

La pandemia y el control de aforo vino a darnos una ayuda en cuanto a la implementación de conteo , con los sensores de reconocimiento instalados en clínicas y retail para medir el aforo, comenzamos a automatizar e individualizar el conteo, ya no sólo sabíamos cuántos entraron,  si no también si tenían fiebre o no.

Entonces con la tecnología instaurada en la puerta de la tienda, ya podríamos ser más precisos en nuestro cálculo. La tecnología de reconocimiento ya podría determinar si la persona que entró era cliente o parte del staff, si la misma persona entró varias veces y por lo tanto calcular un número limpio de cantidad de clientes que entraron a nuestro local, eso nos permite calcular más eficientemente la conversión que estoy obteniendo.

Porque hago énfasis en el dato limpio de entradas, porque un cálculo desprolijo sobre este punto afecta en varios puntos el porcentaje de conversión.

Veamos un ejemplo:

Si tengo el dato concreto de las transacciones que se realizaron en mi tienda en un dia x, que fueron 650 transacciones de venta y entraron 1000 personas , en simple estoy logrando un 65% de conversión en esa tienda en particular.

(650/1000) x 100 = 65%

Ahora bien, que pasa en el caso de que contamos mal la cantidad de gente que entró:

• porque algunos de los guardias/colaboradores no fue preciso en su conteo manual.
• porque el sensor cuenta a todos sin discriminación sean clientes o staff, y los recuenta si pasan una y otra vez.
• porque no se contempló al cliente que iba a hacer otro trámite dentro del local (devolución, retiro en tienda etc)

Y asumamos que ese dato en vez de 1000 entradas, nos arroja 1100 entradas, seguimos con las mismas 650 transacciones:

(650/1100) x 100 = 59%

Y así, si se contaron 1200 personas en vez de 1000 baja a 54% y podemos deducir el resto. Solo con un 10% en el error de cálculo del tráfico de clientes podemos afectar en varios puntos nuestra tasa de conversión  y no tomar las decisiones correctas.

Muchos retails piensan que tienen una tasa de conversión calculada correctamente, pero falta un dato; toda la data que manejan los retails no digitalizados es data sobre quiénes. Hicieron alguna transacción con ellos, pero no tienen una forma exacta de saber cuántos clientes entraron a su tienda y salieron sin comprar nada, una de las soluciones más precisas disponibles es la tecnología de computer vision, ya que es la única que logra discriminar al cliente del staff y evita que la persona sea contada dos o tres veces y así hacer más creíble y gestionable el indicador.

Ahora que tengo mi tasa de conversión calculada, ¿Cómo la gestiono?
Daremos respuesta a esto en el siguiente artículo.