Big Data en retail: cómo OXXO entiende al consumidor mexicano

En el sector retail, comprender el comportamiento del consumidor es vital para el éxito. Cada decisión de compra, cada preferencia y cada cambio en los hábitos de consumo aportan información valiosa. En México, factores como la pandemia o nuevas regulaciones (por ejemplo, el etiquetado nutrimental) han alterado la forma en que la gente compra. Las empresas que logran escuchar esos cambios y adaptarse rápidamente ganan la lealtad del cliente. No por nada, expertos señalan que hoy más que nunca resulta esencial entender cómo evoluciona el consumo y tomar decisiones basadas en datos oportunos. En este contexto, las tecnologías de Big Data se han convertido en aliadas indispensables para las cadenas comerciales.

¿Qué es el Big Data y cómo lo aplica OXXO?

El Big Data es un término que describe el gran volumen de datos – tanto estructurados (por ejemplo, registros de ventas) como no estructurados (como comentarios en redes sociales) – que inundan a una empresa día con día. Pero más importante que la cantidad de datos es lo que se hace con ellos: mediante análisis avanzados, las organizaciones obtienen insights que las guían hacia mejores decisiones de negocio. En otras palabras, el Big Data sirve para descubrir patrones y tendencias que antes pasarían desapercibidos.

En el caso de OXXO, la mayor cadena de tiendas de conveniencia de México, el Big Data es parte fundamental de su estrategia. Con más de 19 mil tiendas en el país, OXXO genera una enorme cantidad de información diariamente. De hecho, mediante su plataforma de analítica OXXO CONZOOMER, la compañía recopila datos de más de 13 millones de transacciones cada día realizadas en sus tiendas. Esta herramienta – desarrollada en alianza con NielsenIQ – procesa los tickets de compra para identificar qué productos se venden, en qué momento y bajo qué circunstancias. Por ejemplo, OXXO puede analizar el desempeño de cada producto según la hora del día o el día de la semana, e incluso detectar qué artículos suelen comprarse juntos en una misma visita. Con Big Data, es posible distinguir patrones: tal vez cierto refresco se vende más los viernes por la noche, o un snack tiene mayor éxito en sucursales cercanas a oficinas. Incluso existen análisis de datos geoespaciales que permiten visualizar el flujo de visitantes en torno a una tienda y entender cómo la ubicación influye en las ventas. Todo este cúmulo de información ayuda a OXXO a tomar decisiones informadas, desde qué productos ofrecer en determinada zona hasta cuál es el horario óptimo para una promoción.

Cómo OXXO analiza el comportamiento del consumidor con Big Data

Una de las primeras iniciativas de OXXO para conocer mejor a sus clientes fue lanzar un programa de lealtad. Esta estrategia permitió recopilar datos valiosos sobre los hábitos de compra de cada consumidor que se afilió. Cada vez que un cliente usa su tarjeta o app de lealtad en caja, queda un registro de qué compra, con qué frecuencia y en qué tienda. Con millones de registros así, OXXO obtuvo un panorama mucho más claro de las preferencias del consumidor mexicano promedio e incluso de distintos segmentos de clientes.

¿Y qué hizo OXXO con esos datos? Los convirtió en acciones concretas para mejorar la experiencia del cliente. Por un lado, la cadena empezó a usar herramientas de inteligencia artificial y analítica avanzada para procesar la información. Por ejemplo, implementó campañas de marketing más personalizadas: si un cliente suele comprar café por las mañanas, es probable que reciba cupones o recomendaciones relacionadas con café y desayuno en su app o correo electrónico.

Pero el avance más innovador ha sido llevar esa personalización dentro de la tienda. Actualmente, OXXO prueba un sistema de recomendaciones en tiempo real: cuando el cliente se identifica en la caja con su cuenta de lealtad (por ejemplo, mostrando un código QR de la app), el sistema analiza sus compras previas al instante y puede sugerirle un producto pertinente en ese momento. Esta iniciativa, piloto en 2,000 tiendas, ha dado resultados positivos y la empresa planea expandirla a nivel nacional. Imaginemos que siempre compras cierta marca de botana; si hay una promoción relacionada, la caja registradora podría alertar al cajero para ofrecerte esa promoción personalizada. El objetivo es que el cliente sienta que OXXO lo conoce y atiende sus gustos, a la vez que se incrementan las ventas de forma orgánica.

Además de las recomendaciones personalizadas, OXXO emplea Big Data para predecir comportamientos. Sus equipos de análisis han desarrollado modelos que identifican patrones de compra y hasta anticipan si un cliente frecuente podría dejar de visitar las tiendas (lo que llaman abandono o churn). Detectar a tiempo estas señales permite a OXXO tomar medidas proactivas, como enviar incentivos o recordatorios a ese cliente antes de perderlo definitivamente. Igualmente, analizando el historial, los algoritmos pueden sugerir nuevos productos que encajen con los gustos de cada persona. Por ejemplo, si normalmente compras refrescos y de pronto empiezas a llevar también botanas saladas, el sistema podría inferir que te interesan ciertos dips o salsas y destacarlos en tu próxima visita.

No hay que olvidar que entender al consumidor también ayuda a OXXO en lo operativo. Gracias al análisis de datos masivos, la empresa sabe qué productos son esenciales en cada región o época. Así, puede optimizar su inventario tienda por tienda, asegurando que haya suficientes productos populares y ajustando precios o promociones de manera estratégica. De hecho, la empresa ha adoptado soluciones de análisis de precios para mantener ofertas competitivas sin sacrificar márgenes, utilizando ciencia de datos para afinar su estrategia de precios y fidelizar al cliente. En conjunto, todas estas tácticas basadas en Big Data le permiten a OXXO ofrecer un servicio más personalizado, ágil y acorde a las necesidades reales del comprador mexicano.

Implicaciones y recomendaciones para el retail mexicano

El caso de OXXO demuestra que invertir en Big Data y analítica del consumidor vale la pena. Entender a fondo al comprador —sus preferencias, rutinas y motivaciones— se traduce en mejores decisiones comerciales. Para otras empresas de retail en México, grandes o pequeñas, hay varias lecciones y recomendaciones claras:

• Aprovechar los datos disponibles: Cualquier tienda genera datos (ventas diarias, productos más vendidos, horarios pico). Es importante empezar a recopilarlos de forma organizada. Un programa de lealtad, por ejemplo, puede ser una herramienta valiosa para conocer a sus clientes frecuentes y sus hábitos de compra.
• Apoyarse en la tecnología y aliados expertos: No es necesario desarrollar todo en casa. Existen plataformas y socios especializados en análisis de datos. La alianza de OXXO con NielsenIQ, por ejemplo, le permitió obtener información precisa y accionable sobre sus consumidores para ofrecerles los productos correctos en el momento indicado. Otras cadenas pueden considerar colaboraciones similares o el uso de software de análisis ya disponible en el mercado.
• Personalizar la experiencia del cliente: Los consumidores valoran cuando una marca los “entiende”. Ajustar la oferta según la ubicación de la tienda o enviar recomendaciones personalizadas (respetando siempre la privacidad) puede aumentar la satisfacción y la lealtad. En la era digital, incluso los canales en línea (sitio web, redes sociales, WhatsApp) brindan datos sobre qué busca la gente; combinar esa información con la de la tienda física crea una experiencia integrada.
• Anticiparse a las tendencias y cambios: El mercado evoluciona rápido. Los datos pueden mostrar tendencias incipientes, como nuevos productos en demanda u horarios de compra cambiantes. Las empresas que monitorean estos indicadores podrán reaccionar a tiempo —ya sea ajustando sus inventarios, capacitando al personal o lanzando promociones específicas— antes que la competencia.

En resumen, el Big Data ofrece a las tiendas mexicanas la oportunidad de conocer a su consumidor como nunca antes. OXXO ya está cosechando frutos al convertir datos en estrategias centradas en el cliente. Siguiendo su ejemplo, el retail en México puede volverse más competitivo y relevante, poniendo al consumidor en el centro de cada decisión. Al final del día, entender al comprador no es solo una cuestión tecnológica, sino una inversión en brindar un mejor servicio y garantizar la fidelidad en un mercado cada vez más exigente.