Sensores en los carros de la compra para analizar el comportamiento de los clientes

Proximus, una start-up de la Universidad Carlos III de Madrid, ha desarrollado una tecnología que permite hacer un mapa de cómo compramos en el supermercado gracias a un chip integrado en los carros y cestas de la compra.

UC3M

Proximus, una start-up de la Universidad Carlos III de Madrid, ha desarrollado una tecnología que permite hacer un mapa de cómo compramos en el supermercado gracias a un chip integrado en los carros y cestas de la compra.

Un nuevo sistema, desarrollado por Proximus, una start-up de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) permie detectar si el cliente presta atención a las promociones, cuál es la ruta que sigue dentro de la tienda o en qué productos se detiene.

"En nuestra primera prueba nos dimos cuenta de que en un supermercado los clientes no pasaban por un pasillo determinado porque la comida para mascotas estaba situada demasiado cerca de la leche. Cuando cambiamos la comida para mascotas por muffins, la gente volvió a pasar por ese pasillo y, además, se disparó la venta cruzada de los productos de desayuno", explica Jorge Bueno, consejero delegado de Proximus.

Los sensores que se instalan en los carros y cestas de la compra emiten una señal de onda corta a través de 'bluetooth'

Los chips que se instalan en los carros y cestas de la compra emiten una señal de onda corta a través de bluetooth a un conjunto de receptores colocados en el techo que mandan la información a la nube. Esto permite conocer la posición y el tiempo de permanencia de cada cliente, con lo que se puede saber en tiempo real en qué sección de la tienda hay mayor cantidad de gente o cómo de rápido están cobrando las cajas, por ejemplo.

Toda la información que genera el sistema se almacena en una página web en la que se pueden encontrar mapas de flujo, para analizar los movimientos del carro dentro de la tienda, o mapas de calor, con información específica sobre el tráfico en cada una las secciones de la tienda. “Se analizan más de treinta parámetros sobre el comportamiento de los clientes”, indica Jorge Bueno.

Técnicas de robótica

La herramienta utiliza técnicas del campo de la robótica, área científica de donde proceden varios de sus creadores, para analizar la posición y comportamiento de los usuarios dentro de los comercios y grandes superficies. Gracias a un algoritmo propio de posicionamiento en interiores y a su motor de big data, Proximus permite determinar métricas para mejorar las campañas de marketing actuales.

“Nos centramos en proveer nueva información a estas cadenas para que mejoren sus decisiones estratégicas en su día a día dentro de la tienda, físicamente. Es como un Google Analytics para el espacio físico", explica Bueno.

Además, Proximus posee un sistema de notificaciones que alerta cuando detecta eventos imprevistos. “Mientras que las analíticas están pensadas para que el jefe de tienda pueda ver cómo es el estado de su supermercado, las notificaciones permiten mantener el control de los espacios sin tener que estar todo el rato frente a la herramienta, dado que la alarma se activa cuando se detecta alguna anomalía específica”, explican en la compañía.

Acaban de firmar un acuerdo en Singapur con Unilever para hacer un seguimiento de la marca en los supermercados.

Pruebas en cadenas de supermercados

El sistema ya ha sido probado con Carrefour y Proximus trabaja con algunas de las cadenas minoristas más importantes de Europa. Además, acaban de firmar un acuerdo en Singapur con Unilever para hacer un seguimiento de la marca en los supermercados.

Tras ser la primera start-up española en pasar por la prestigiosa aceleradora Techstars, el año pasado la firma consiguió 300.000 euros de financiación para ampliar su plan de negocio. Dentro de esta política de crecimiento, el año que viene planean abrir una oficina en EEUU.

Proximus inició su andadura en el Vivero de Empresas del Parque Científico a raíz de su participación en el Concurso de Ideas UC3M para la creación de empresas innovadoras y de base tecnológica.

Fuente: UC3M
Derechos: Creative Commons

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