Caso Colombia Resumen ejecutivo FLOWER CO

Caso Colombia

Resumen ejecutivo

En general, 2016 fue un año en el que el consumo de los hogares y el crecimiento del PIB estuvieron por debajo de los niveles esperados por los analistas del mercado. Honey es la tienda principal de una marca de ropa llamada FLOWER CO. En 2016, la marca experimentó una disminución en las ventas y quiso saber si había un problema en la mezcla de productos o en la ubicación de la tienda. Pensaron que, más allá de la desaceleración general de la economía, podría haber otros factores que afecten a su marca, ¿podría haber una brecha entre lo que el equipo de marketing pensaba de sus productos / clientes y la forma en que el mensaje llegaba a los consumidores? ¿Las campañas de marketing son efectivas más allá de los canales en línea? ¿Está la marca realmente abrazando la oferta omnicanal que ha prometido a sus clientes? Son ¿Los segmentos de mercado que la marca ha establecido como su nicho de mercado en respuesta a los anuncios y ofertas actuales? ¿Tenían suficiente información sobre sus clientes? ¿Hubo algún problema con la fuerza de ventas? ¿No estaban motivados adecuadamente?

Problema

l. FLOWER CO no conocía el tráfico en la ubicación de Honey, por lo que no estaban seguros del tráfico general en el centro comercial, por no hablar de la cantidad de personas que iban frente a la tienda, y menos aún de la cantidad de personas que ingresaron a la tienda. almacenar.

2. FLOWER CO no tenía un sistema de CRM vinculado al POS, por lo que no capturaba datos personales de sus clientes, el POS estaba conectado al sistema de inventario, podían saber qué referencias eran populares pero eran ciegos para ver quién los había comprado.

3. Básicamente, FLOWER CO tuvo que responder dos preguntas principales: ¿cuántas personas y cuándo visitan a Honey? ¿Quién visita a Honey? ¿Quién compra en Honey?

Pasos de implementación

Fase 1

Para conocer el tráfico en la tienda de Honey, se instaló una cámara de medición de tráfico, con esta acción comenzamos a recopilar datos para responder la primera pregunta de FLOWER CO. Además, con una cámara capaz de reconocer el género y la edad, pudimos responder la segunda pregunta. Para la tercera pregunta, teniendo en cuenta las limitaciones del POS del cliente, cruzamos los registros públicos disponibles y los datos que capturan para encontrar tendencias.

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