Jorge Bueno CEO de Proximus

La tecnología española que le chiva a las tiendas cómo compramos

Por JC Rodríguez Mata | 16-11-2016

Cuando hablamos de big data, uno de los términos más utilizados en el mundo de la tecnología y el marketing, solemos imaginar grandes corporaciones acumulando en servidores remotos nuestros datos personales. O, también, complejos sistemas con sofisticados algoritmos para predecir comportamientos climáticos o la movilidad en urbes superpobladas. En cualquier caso, temas que se nos antojan alejados de nuestra vida cotidiana, por más que tengan una gran influencia en ella y que no salgamos de casa sin llevar en el bolsillo el más grande generador de datos que se conoce: nuestro smartphone. Sin embargo la recogida, análisis y tratamiento de información puede ser una eficaz herramienta aplicada a situaciones tan prosaicas como, por ejemplo, hacer la compra.

Esa reflexión -la posibilidad de que los datos tengan importancia en el día a día- es lo que llevó a Jorge Bueno, Alex Martín y Marco Doncel, tres jóvenes madrileños, a fundar Proximus, un nombre en latín que hace referencia a los comercios de proximidad. Su tecnología permite a supermercados hacer un seguimiento exhaustivo del comportamiento de los clientes dentro de los recintos a través de sensores instalados en los carros o las cestas de la compra. Se trata de la evolución lógica de las tradicionales técnicas de venta utilizadas en este tipo de comercios: colocar próximos productos complementarios (por ejemplo, la leche y las galletas) o situar en lugares de privilegio las ofertas destacadas del momento. Hasta ahora los dueños de los comercios tenían que tomar sus decisiones en base a muy pocas variables como saber qué es lo que más se vende en caja o las horas de mayor afluencia de clientes. Sin embargo, gracias a Proximus es posible hacer seguimiento, entre otras métricas, al recorrido de cada comprador, conocer en qué pasillos se demora más tiempo o apreciar si hay alguna zona donde los usuarios no acceden.

El sistema de Proximus funciona a través de un sensor colocado en los carros que emite una señal de onda corta a través de bluetooth, que es captada por receptores colocados en el techo. Todos los datos recogidos son enviados a la nube y, después, pueden ser consultados a través de un panel de control que muestra las estadísticas de forma sencilla y permite realizar los análisis necesarios. “Es como el Google Analytics, pero para el espacio físico”, explicaba Jorge Bueno en una entrevista.

Gracias a esta idea Bueno ha sido reconocido por el MIT como uno de los innovadores menores de 35 años: “su idea requiere mucho conocimiento tanto de hardware como de software. Bueno ha sabido combinar las habilidades para ser emprendedor y establecer su propia empresa”, afirma María de Lourdes Velázquez, directora de Telecomunicaciones de la Universidad Autónoma de México y miembro del jurado.

Edición: JC Rodríguez Mata | David Giraldo
Texto: José L. Álvarez Cedena

Temas: Big Data, Compras, Tecnología
Transcripción de la conversación
JORGE BUENO
00:09
Las cadenas de distribución, a día de hoy, consideran su tienda como una caja negra. Tienen una gente que entra, unas personas que entran a hacer la compra, y unas ventas en las cajas. Ahora, a la pregunta ¿qué ha ocurrido durante el proceso de la venta? No se sabe nada. Entonces, en Proximus intentamos resolver ese problema. Intentamos esclarecer, con variables internas dentro de cada tienda, qué es lo que está ocurriendo; qué comportamiento tiene la gente dentro de un supermercado.
JORGE BUENO
00:34
Instalamos unos pequeños dispositivos, que emiten una señal de manera frecuente, en los carros y en las cestas del supermercado, de manera que cada cierto período de tiempo sabemos dónde está esa cesta dentro de la tienda. Por el mero hecho de que un cliente empiece a andar dentro de la tienda, podemos ir averiguando, más o menos, qué es lo que está haciendo: si ha parado delante de una estantería, si ha llegado hasta el final de la tienda, si le ha interesado un producto en particular… no sabemos quién es la persona que está detrás del carro, pero es una persona que está comprando ese día.

Con eso podemos entender, por ejemplo, por qué un producto no se está vendiendo. Puede ser, simplemente, porque la gente no llega hasta ese punto de la tienda, porque no le llama la atención esa zona, o porque se despista mirando un producto anterior. Toda esa información es muy interesante. Los tiempos medios de la ruta. ¿Cuánto tiempo se tarda en hacer una ruta? ¿Cuánto tiempo está un cliente dentro de la tienda? Esa información les ayuda mucho a las cadenas a saber si el cliente está cómodo dentro de la tienda, o tiene prisa por irse a otro sitio. O información como, por ejemplo, si tenemos mucha demanda en una de las secciones, o categorías de la tienda. ¿Por qué? Porque eso puede ayudar a reaccionar a la cadena de distribución y poner a una persona más que va a estar ayudando, y pueda atender a ese exceso de gente.
JORGE BUENO
01:45
Nos encontrábamos con que íbamos al cliente, y le decíamos “¿qué información necesitas?”. Y me decía: “Pues no lo sé, porque nunca lo he medido. Me estás hablando de cosas que hasta ahora no había oído”. Entonces, hemos tenido que hacer una tarea de aprendizaje, con el cliente de la mano. De ir viendo qué analíticas pueden utilizar, y que pueden ser rentables para el negocio. No son las mismas analíticas para un centro comercial que para un supermercado, o para una farmacia. Porque es que son clientes completamente diferentes.

El objetivo es que el panel de control al que acceden sea muy sencillo. Entonces, toda la información que capturamos de los carros y las cestas, la trabajamos en una arquitectura de big data y la mostramos en un dashboard, en un panel de control. Se trata de mostrar datos muy relevantes, muy sencillos, de manera que nuestro cliente pueda acceder quince minutos al día, ver cómo está el estado de la tienda, y entender si hay que cambiar algo, o hay algo que esté fallando, o si todo va como debería de ir.
JORGE BUENO
02:40
En una tienda pequeña, de barrio, cuando tú miras el tiempo de la visita, al principio del día suele ser muy largo, y según se va acabando el día se va haciendo muy corto. Te encuentras con patrones en los que, para una familia son muchísimo más largos, unos tiempos mayores, se paran a ver detalles en puntos determinados de las tiendas, en esquinas. Sin embargo, cuando es una persona sola la que está haciendo la compra, suele ser mucho más directo, ir a un producto determinado y, normalmente, irse.
JORGE BUENO
03:10
Esa es la primera pregunta que nos hicimos. Vamos a construir todo esto, pero ¿vamos a poder generar algo de valor aquí? Porque es la pregunta más difícil. Pues puedo decirte que el feedback que hemos recibido hasta ahora es que, realmente, la herramienta ha funcionado. A día de hoy es verdad que trabajamos con hipermercados y supermercados, pero dentro del propio sector del retail, os podéis imaginar que hay muchísimos tipos de mercados a los que podríamos acceder. Desde la moda, deportes o construcción, por poner algunos ejemplos. Pero es verdad que, poco a poco, vamos encontrando otros sectores en los que puede funcionar. Por ejemplo, en almacenes. A una fábrica de producción le interesa muchísimo saber cuáles son las rutas de los camiones, o los remontes dentro de los propios pasillos para optimizar los tiempos de reacción, o de respuesta a la hora de encontrar un producto.
JORGE BUENO
03:59
¿Ahora qué viene? Pues yo digo que ahora viene lo bonito, aunque hasta ahora ha sido muy bonito el trayecto. Pero ahora viene la parte matemática, la parte estadística, la parte en la que nos arremangamos, cogemos todas esas cifras, y empezamos a trabajarlas, a cocinarlas. Aquí es donde empezamos a trabajar con los algoritmos de inteligencia artificial. Aquí es donde trabajamos con el big data; el momento en el que tenemos toda esta captura de datos y podemos empezar a responder a cosas como ¿qué va a ocurrir en mi tienda dentro de media hora? ¿Cuántas cajas tengo que tener abiertas con el tráfico que tengo ahora mismo? ¿Cómo puedo distribuir mis trabajadores para obtener la mayor optimización en cuanto que estén trabajando cómodos, no sean turnos muy largos, y además cubran la demanda que tenga en ese día? Esa es, realmente, la visión de Proximus, que se convierta en una herramienta que ayude a gestionar de manera eficiente las cadenas de distribución, las tiendas físicas.

Jorge Bueno

CEO de Proximus

CEO de Proximus