Ladorian, startup especializada en comunicación inteligente al consumidor en los espacios físicos, ha presentado recientemente su nuevo producto, Ladorian iDS 4. El software integra información de múltiples fuentes de datos externos e internos, desde previsiones del tiempo a información de perfilado anónimo de clientes en tiempo real, para posteriormente aplicar algoritmos basados en inteligencia artificial y machine learning que aseguran emitir el contenido más apropiado en el momento justo, consiguiendo que el cliente final reciba información relevante y compre lo que realmente necesita. De esta manera, Ladorian consigue generar, a través del uso de los datos, una experiencia de compra totalmente nueva para el consumidor final, y garantiza al establecimiento un aumento de ventas de los productos promocionados de un 30%. Además, el caudal de datos que maneja Ladorian iDS, aporta business intelligence sobre afluencias y ventas con la que los negocios pueden tomar las mejores decisiones estratégicas.
Tal y como explica Alejandro Gutiérrez-Bolívar, CEO de Ladorian, “la nueva versión de nuestro software lleva un paso más allá la personalización de contenidos en el punto de venta. Lo hace entrando de lleno en la era del conocimiento, al combinar los datos que recibe desde todo tipo de fuentes como dispositivos IoT, estado del stock o informes de ventas, para mejorar la experiencia del usuario e incrementar el volumen de negocio de nuestros clientes”.
Usabilidad y funcionalidad mejoradas
En Ladorian iDS 4.0 se ha realizado un gran avance en usabilidad, con una navegación mucho más atractiva y sencilla de utilizar. De hecho, su dashboard es personalizable y ofrece información en tiempo real sobre los puntos de venta de un solo vistazo. Asimismo, su CMS cuenta ahora con más funcionalidades entre las que destacan el uso de todo tipo de contenido estándar, desde vídeos a imágenes, pasando por páginas webs, audios o streaming de vídeo. Por ejemplo, la tecnología de Ladorian permite categorizar cada pieza de contenido y establecer condiciones automáticas de reproducción para cada una de ellas en función de las circunstancias de cada tienda.
Integración con IoT y Big Data
Ladorian iDS 4 permite la integración con todo tipo de dispositivos IoT, recogiendo datos como la temperatura, el tráfico o el nivel de contaminación.
Para su análisis, la nueva versión del software de Ladorian trabaja con Big Data, en un entorno totalmente analítico, que ofrece muchos más insights para seguir mejorando el proceso de compra y tomar las mejores decisiones de negocio, incluso de forma automática. Hasta ahora lo hacía con bases de datos transaccionales, pero esta nueva versión conjuga dos entornos. Por un lado, el transaccional tradicional, en el que se definen las campañas y contenidos y, por otro, Big Data, donde se vuelcan todos los datos de ventas.
A todo esto, se une un sistema visual de gestión remota de los dispositivos instalados para conocer su estado, conexión, ubicación, días y horas de emisión, con un sistema de gestión de alertas. Además, la última actualización del software de Ladorian cumple con la normativa GDPR e incorpora un completo sistema de seguridad, no sólo físico, sino también lógico, que proporciona una gestión dinámica de usuarios basada en roles, así como distintos niveles de seguridad de acceso de usuarios.
Medición del impacto para incrementar las ventas
Dentro del apartado de estadísticas, el sistema permite visualizar de manera sencilla el impacto de las emisiones de los contenidos por las pantallas sobre las ventas de los productos en promoción.
En las estadísticas podemos ver cuál ha sido la evolución de las emisiones, afluencia de clientes y ventas por horas, informando, entre otras cosas, también de los picos de ambas. Al conocer la evolución de las ventas por hora y día de la semana, se puede saber cuándo se han producido más ventas y realizar comparativas con periodos anteriores. De hecho, los análisis ofrecen infinitas posibilidades, pues pueden personalizarse los datos a combinar y mostrar, desde los productos a los días o los perfiles, por ejemplo.
Dado que la variación experimentada en las ventas entre el periodo previo a la emisión y el periodo de emisión puede estar afectada por otras causas tales como motivos estacionales, diferentes condiciones climáticas o días festivos, se contrasta la evolución seguida por las ventas en las tiendas de emisión con otras tiendas espejo, denominadas grupo de contraste, que recojan también el efecto de ese conjunto de factores que puedan estar condicionando las ventas. Así es posible extraer análisis de patrones de comportamiento y de asociaciones que permitan hacer recomendaciones de emisión de contenidos basadas en datos históricos objetivos.
Adicionalmente, el sistema ofrece la posibilidad de generar un resumen del impacto de todas las campañas que han estado activas, al menos un día, durante un periodo de tiempo seleccionado.
Toda esta información permite optimizar el negocio a través de un proceso de aprendizaje y mejora constantes para ofrecer el mejor servicio a los clientes del punto de venta y así, incrementar el volumen de negocio.
