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Cuando el dueño del súper quiere algo más que tu dinero

El análisis de datos personales se ha convertido en una fuente de información cada vez más importante para que las grandes superficies puedan decidir sus estrategias de marketing.

Las inversiones en software de análisis de 'big data' crecen sensiblemente en este sector, donde se pueden llegar a gastar cientos de millones de euros en un programa.

Las agencias europeas de protección de datos creen que la toma de decisiones basadas en 'big data' podría incrementar el desequilibrio de poder entre las grandes empresas y el consumidor.

Foto: Gabriela Pinto

Foto: Gabriela Pinto

Andrew Pole siempre fue un chico extraño para sus compañeros de instituto. Mientras el resto del colegio se dedicaba a jugar a fútbol americano, a ligar o a escuchar las canciones de moda durante los descansos, él se distraía resolviendo problemas de álgebra en una libreta o picando código para programas de ordenador. Estaba claro que su vocación de futuro iba a ser diferente de la del resto.

Con el tiempo, pasó por la universidad de Kansas City con notas brillantes, una licenciatura en estadística aplicada y un MBA en ciencias económicas. No le costó demasiado encontrar trabajo en Target, una cadena de hipermercados del medio oeste estadounidense famosa tanto por sus precios, tan bajos como sus sueldos. Sin embargo en 2012 Pole ocupaba allí también un puesto nuevo y distinto al de los demás: analista de datos.

Su misión era recopilar todos los perfiles de compra de los clientes, cruzarlos con sus datos personales y extraer conclusiones. En una ocasión, unos directivos del departamento de marketing le preguntaron hasta donde se podía llegar con toda aquella información. Pole entonces extrajo varias listas de compra correspondientes a una misma tarjeta de crédito y les aseguro que se trataba de una mujer y que estaba embarazada de pocos meses.

'Big data', el mejor Predictor

Lo concluyó por el tipo de productos adquiridos y los cambios progresivos en las compras efectuados en las últimas semanas. Los directivos llamaron a la persona en cuestión, quien tras la sorpresa inicial, aseguró que en efecto lo estaba, pero que se acababa de enterar hacía muy pocos días. En cambio, la última compra la había realizado dos semanas antes. Pole había predicho el embarazo antes que la barrita de Predictor. O mejor dicho, había sido el 'big data'. 

Foto: Nate Grigg

Foto: Nate Grigg

El de Pole es un caso paradigmático del análisis de datos personales de los clientes que en su día contó The New York Times. Pero ni es el único ni mucho menos el primero. Ya en 2005, antes de que el huracán Katrina tocara tierra en Luisiana y pusiera patas arriba la ciudad de Nueva Orleans, la cadena de hipermercados Walt-Mart, también famosa por sus precios tan bajos como los miserables sueldos de sus empleados, había hecho los deberes cruzando datos meteorológicos con los historiales de compra de los clientes del sureste estadounidense.

De este modo, Walt-Mart pudo saber qué se iba a comprar masivamente en caso de desastre natural y realizó los pertinentes envíos a sus centros de la zona días antes de la llegada del devastador huracán. Resultado: fue el único centro de abastecimiento viable tras la catástrofe, superando en eficacia al ejército y la guardia nacional. En 2005 nadie hablaba del 'big data' aún, pero en Walt-Mart ya sabían por dónde iría el futuro.

Inversiones millonarias

Ahora, en 2016, la cooperativa de distribución Consum, la primera del arco mediterráneo, acaba de llegar a un acuerdo con IBM para utilizar todo su paquete de herramientas de análisis de datos por un monto desconocido pero que se presume que no será pequeño. "También El Corte Inglés se está gastando cientos de millones en adaptar sus almacenes para poder responder según los resultados que arrojen sus propios programas de análisis de los datos de sus cientos de miles de clientes".

Quién habla es Sergi de Pablos, cofundador y CTO -director técnico- del supermercado digital Ulabox. De Pablos augura "un gran futuro" al 'big data' aplicado a las compras en grandes superficies, ya que el conocimiento profundo del consumidor permitirá por un lado predecir mucho mejor la oferta -y por tanto mejorar la logística y el almacenamiento-, y por el otro concebir técnicas de marketing más eficaces. 

Foto: Polycart

Foto: Polycart

Sin embargo, el CTO de Ulabox matiza que "no es 'big data' todo lo que reluce, ya que se necesita como mínimo un terabyte de información -mil gigabytes- para que realmente se puedan sacar conclusiones acertadas de un análisis de datos serio". De Pablos explica que una herramienta de análisis medianamente potente es bastante cara y por lo tanto le ha de merecer la pena a la gran superficie. "Para Ulabox, de momento, no es un planteamiento dado nuestro flujo de clientes, pero si yo fuera CTO de Caprabo o Mercadona, no lo dudaría".

Comprando en casa del Gran Hermano

Este ingeniero informático describe la situación ideal para los supermercados: "que los carritos tuvieran insertado un chip trazable que nos permitiera conocer el recorrido que hace el comprador; dónde se para más rato, por dónde pasa de largo, que zonas le son preferentes, a qué velocidad va en cada zona, etc." Sin duda un contexto que suena inquietante desde el punto de vista de la privacidad y del uso de las personas para experimentación psicológica sin su permiso, como si el fantasma del Gran Hermano vagara entre los lineales.

Pero sería perfectamente legal siempre que esta información no tuviera ni nombre ni apellidos, o si los tuviera, obraran única y exclusivamente en poder de los servidores de la gran superficie. De hecho, este tipo de estudios ya se han dado en la cadena británica de supermercados Tesco, gracias determinados usuarios que se prestaron a realizar un test de compra sin pasar por caja. 

Foto: Vladimir Kirakosyan

Foto: Vladimir Kirakosyan

A estos clientes les bastaba con el escaneo de los productos en un lector/datáfono incluido en el carrito, en el que al terminar se insería la tarjeta de crédito y se pagaba sin hacer colas. Privilegios a cambio de datos precisos. Pero también Ulabox, por mor de su condición digital, puede realizar con sus clientes un seguimiento detallado de sus pasos por la web para saber qué es lo primero y ,lo último que buscan, en qué rango de precios se mueven, cuáles son los apartados donde más comparan, etc.

"En función de estos datos, podemos hacer que aparezcan durante su navegación determinadas ofertas, promociones o recomendaciones", explica De Pablos, quien añade que adicionalmente pueden conducir al comprador a otros sectores que normalmente no visita si creen que finalmente entrará a comprar. Por ejemplo, pueden seducirle para que acabe comprando frescos o verdura también en su sitio.

Un chivato llamado tarjeta de fidelización

En el caso de Tesco, una de las conclusiones que extrajeron era que los clientes que más gasto mensual hacían, tenían preferencia por una marca de cereales deficitaria que estaban a punto de retirar. Al final no lo hicieron. Pero, ¿cómo conocer de tus usuarios algo más que la lista de la compra si no repites la experiencia de Tesco o eres un 'súper' en línea? Con las tarjetas de fidelización. 

En 2014, The Guardian publicó un artículo en el que revelaba cómo estas tarjetas habían pasado de ser un mero instrumento para mantener la fidelidad del cliente al comercio, a convertirse en el más valioso instrumento de recopilación de datos personales. Según el artículo, tanto Tesco como Sainsbury y otros hipermercados en Reino Unido juegan a alentar el uso de estas tarjetas con cupones de descuento, promociones y financiaciones personalizadas, siempre a cambio de información personal detallada.

Foto: Joe Loong

Foto: Joe Loong

 

Concluye De Pablos que "en las tarjetas de fidelización no se hace el mismo descuento a todo el mundo". Destaca que en función del interés que tenga el comercio, dará mayores o menores ventajas a un determinado cliente. Depende de si solemos gastar mucho o poco, de nuestro código postal, que nos relaciona con el estrato social; de si tenemos hijos que un día podrían ser clientes, etc. Con todo este conocimiento tratarán de 'orientar' nuestro consumo. 

En España El Corte Inglés, con sus casi once millones de tarjetas de fidelización circulantes, tiene una mina de oro y lo sabe. El pasado otoño lanzó una línea de créditos exprés para quienes poseen una de estas tarjetas, de modo que al cerrarse la relación entre la cadena y el cliente el flujo de datos se hace mayor y, por tanto, mejora su espectro de análisis. No solo quieren nuestro dinero, también ansían nuestros datos.

¿Hasta qué punto es legal?

Quizás el punto más polémico de esta nueva actividad derivada de la recolección de datos personales es dónde queda la privacidad y el anonimato del ciudadano. Al fin y al cabo, si con el tratamiento de 'big data' consiguen darnos un mejor servicio, nosotros también sacamos un rédito de la cesión. Pero, ¿donde esta la línea que separa el análisis de la violación de la intimidad?

Según el Dictamen 3/2013 del Grupo de Autoridades Europeas de Protección de Datos (GT29), "la toma de decisiones basadas en Big Data podría incrementar el desequilibrio de poder (power imbalance) entre las grandes empresas y corporaciones, por un lado, y los consumidores, por otro". En otras palabras, a las agencias de protección de datos europeas les preocupa que esta 'orientación' o servicio que nos hacen las empresas acabe siendo una manipulación de nuestra voluntad, ya que les estamos dando las herramientas para poder hacerlo. 

El Grupo Internacional de Trabajo sobre Protección de Datos en el sector de las Telecomunicaciones (Grupo de Berlín), elaboró en 2014 un documento de trabajo sobre 'big data' y privacidad (Privacy principles under pressure in the age of Big Data analytics), en el que destacaba una serie de principios clave cuyo respeto y observancia es básico:

  • Principio de legitimidad y consentimiento: para que el tratamiento del dato personal sea legítimo el afectado ha de prestar su consentimiento inequívoco.
  • Principio de limitación de la finalidad: los datos han de ser utilizados sólo para la finalidad para la que fueron recabados.
  • Principio de calidad: datos adecuados, pertinentes, no excesivos, exactos y actualizados.
  • Principio de minimización de los datos: datos no excesivos, utilizar sólo los datos necesarios para cumplir el fin con el que se recaban y no más.
  • Principio de información o transparencia: derecho del ciudadano de conocer y acceder a toda la información que se posea sobre él mismo.

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Foto: Wikimedia Commons

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