La mayoría de las estrategias de venta móviles no son lo suficientemente innovadoras

Michael Quinn, el jefe de estratégia y ex vicepresidente senior de marketing de Premier Retail Network (PRN), escribió un interesante post en su blog titulado " Shopper Marketing Móvil - ¿Quién ganará y por qué . "
Este post es un interesante  análisis sobre el "shopper marketing móvil" y las tendencias de futuro.
Sobre su mensaje, una lectura que vale la pena, añado alguna reflexión personal.
Quinn Postula dos escenarios:Escenario 1, propone que un gran proveedor de marketing digital, como Google va a construir una plataforma que abarcará a todas  las plataformas de la gran distribución de marketing digital;¿ para trabajar como?: Con lo mejor que puede determinar  un agregador de superinformación sobre productos y promociones de marketing, datos, perfiles, hábitos, etc... Lo que puede suponer un auténtico tsunámi para los proveedores de tecnologias de DS.

Escenario 2, propone que "aplicaciones asesinas móviles" como Shopkick o Cellfire que permiten a los minoristas que el comprador realice sus compras a través de su teléfono móvil, serán las dominantes.
Aunque que ambos  escenarios tienen valor y sin duda tendrán influencia de una forma u otra, en realidad continúan siendo de la "vieja escuela" en su ámbito de aplicación y no reconocen realmente todo el potencial que representan los móviles.  
¿Qué quiero decir con la "vieja escuela"? .Me refiero a estos escenarios son sólo las nuevas extensiones de las viejas formas de hacer negocios, por ejemplo, promociones de productos (cupones) a través de un soporte formal diferente (el dispositivo móvil).  Lo que permitirá un salto de paradigma a un nuevo mundo de las ofertas móviles es el enfoque holístico (el énfasis en lo global), y sensible al contexto y al binomio (espacio-tiempo).El enfoque centrado, por un lado en la localización de la comercialización (consumidor y tienda) es decir en el geoposicioamiento y por otro en el pasado, los hábitos de compra del consumidor por categorías y perfiles.
¿Pero, como podrá ser llevado este modelo a la realidad?
La mejor manera de entender el modelo "holístico" consiste en considerar un tercer escenario. En este escenario, se debe tener en cuenta a los minoristas en línea, por ejemplo, Amazon y eBay. Ellos no sólo conocen los comportamientos de los clientes / tipologías de compra, también saben su navegación / patrones de compra. También tienen la capacidad de crear modelos analíticos y predictivos para pronosticar lo que el consumidor es probable que haga en su próxima compra.
Lo que pasa es que Amazon y eBay no tienen una conexión pertinente con el binomio (espacio-tiempo) las ubicaciones físicas y el tiempo real de la oferta a través de los móviles.
¿Qué significa esto? Esto quiere decir que saben lo que has comprado (una vez más, la mayoría de categorías de productos), ellos saben lo que es probable que hagas en la próxima compra (especialmente si se presenta como oferta), pero no tienen manera de aprovechar la ubicación (es decir, el espacio y la movilidad, donde estás y ha donde vas) para optimizar la ventaja que les da este conocimiento. 
Entonces, ¿qué quiere decir esto? Esto significa que los Amazon de turno pueden beneficiarse de la formación de alianzas con las compañías retailers tradicionales físicas ubicadas en las calles de tu ciudad, para ampliar el factor tiempo real y conectarlo con una ubicación privilegiada.
Consideramos este escenario: Yo, Pérez Consumidor, recientemente he comprado una cámara Canon réflex digital en Amazon. Sin yo saberlo, se ha formado una relación entre Amazon y FNAC (hipotética, claro) y se han integrado (a través de un intermediario tecnológico) con los sistemas de inventario de FNAC. Al hacer el pedido, lanzo mi aplicación comercial (no necesariamente de marca Amazon), que determina mi situación en el espacio e informa del pedido a Amazon. Amazon determina que estoy cerca de un FNAC. La relación entre Amazon / FNAC permite que FNAC realice una oferta especial en los productos cuando estoy en la proximidad de una de sus tiendas. Amazon utiliza sus sistemas de comercialización para determinar lo que yo pueda comprar, basándose en la compra del pasado y mis hábitos de navegación.
Amazon conoce que tengo tendencia a comprar ópticas para mi cámara Canon. Amazon comprueba la disponibilidad de lentes en el inventario de FNAC.
Amazon determina que los productos que uso están disponibles y me hace la sugerencia, a través de la aplicación de compras, "echa un vistazo a FNAC a un precio especial puedes obtener, la cámara o el objetivo". Me orienta hacia la Mejor Compra. Amazon registra la compra, la cual alimenta aún más los datos analíticos. Y el fabricante (es decir, Canon en este caso) subvenciona la operación.
Este escenario parte de que el minorista "en línea" dispone de diferentes categorías de datos y perfiles de compra y un mejor análisis de mi comportamiento como consumidor que el minorista físico. También sugiere que si esta información analítica esta mejor aprovechada, si se combina con el móvil, y la localización correlacionada con la ubicación  de una amplia red de minoristas físicos, el “hit” de la solución será mucho mayor.
¿Así las tiendas de retail físicas conseguirán vender más con en este tipo de modelo? Al parecer será así, dado que se le dirige el tráfico a su tienda basándose en la información de análisis objetivo y no sólo dejándolo al azar para colocar cupones. También parece lógico que se adopte una solución como ésta que no requiere que el consumidor cambie radicalmente su comportamiento de compra, por ejemplo, hacer "check-in" o fotografiar productos, QR o códigos de barras.
En nuestro pais existen soluciones que se orientan en esta dirección, las que he comentado en este blog, como Beabloo Places, aunque falta una vuelta de tuerca para que se sitúen en este tercer nivel.
Albert Pérez Novell