En un contexto de cambio constante, las empresas minoristas están a la vanguardia para afrontar los nuevos desafíos y satisfacer una demanda en constante evolución. La competencia digital, los consumidores altamente informados y la innovación sin precedentes en los productos son factores clave que impulsan la necesidad de evolución en este sector.
A pesar de estas transformaciones, el principio fundamental permanece inalterable: aquel que logre ofrecer el producto adecuado, en el lugar y momento oportunos, y al precio correcto, será el ganador. Entonces, ¿cómo pueden los datos ayudar a anticipar todas estas variables?
A lo largo de los años, el análisis de datos ha adquirido un papel crucial en la estrategia de cada minorista. Una de las claves para el éxito en el comercio minorista radica en centrarse más en los datos, obtener conocimientos accionables de ellos y tomar decisiones más informadas para mejorar la satisfacción del cliente, así como lograr un crecimiento y rentabilidad sostenibles.
Aunque los datos y la perspicacia ya están completamente integrados en las operaciones diarias, siendo la mentalidad analítica imprescindible, aún persiste el desafío: ¿cómo explorar enormes volúmenes de datos en constante crecimiento para descubrir percepciones más precisas?
La capacidad analítica puede ayudar a los minoristas a abordar los aspectos críticos de sus cadenas de suministro. El primer paso hacia un enfoque centrado en los datos implica mapear y cuantificar todas las etapas operativas con datos para comprender plenamente lo sucedido y por qué. Es esencial contar con una estructura de base de datos confiable y un conjunto completo de herramientas de información e inteligencia empresarial para avanzar hacia enfoques más avanzados, como la simulación, la predicción, el aprendizaje automático, la inteligencia artificial y la optimización matemática.
Esta nueva mentalidad puede aplicarse en todas las etapas de la cadena de suministro, convirtiéndose en un activo fundamental para supervisar y mejorar el «coste de servicio», es decir, el coste real de proporcionar un producto a un cliente, desde la adquisición hasta la entrega última milla, abarcando todas las etapas operativas.
Por lo tanto, podemos dividir el papel de analytics en cuatro dominios:
Gestión de categorías y merchandising
Analytics tiene un papel fundamental en la optimización del rango de productos. Al tener una comprensión completa de cómo la cartera de productos se ajusta a los perfiles de los clientes, se pueden generar conocimientos críticos: ¿cuál es la mejor selección para hacer frente al número infinito productos, el espacio limitado en las estanterías, los diferentes perfiles de las tiendas y la complejidad de la cadena de suministro?
Por una parte, al identificar qué características (por ejemplo, marcas, categorías) son significativas para los clientes, es posible estimar la demanda futura de cada producto y prever la demanda de posibles nuevos productos, lo que ayuda a gestionar el ciclo de vida del mismo, garantizando en todo momento la mejor rentabilidad para esa categoría.
Por una parte, al identificar qué características (por ejemplo, marcas, categorías) son significativas para los clientes, es posible estimar la demanda futura de cada producto y prever la demanda de posibles nuevos productos, lo que ayuda a gestionar el ciclo de vida del mismo, garantizando en todo momento la mejor rentabilidad para esa categoría.
A través de una mejor combinación de productos y una conexión estratégica entre las necesidades de los clientes y la cartera de tiendas, también es posible simplificar la cadena de suministro (menos complejidad) y capacitar a los departamentos de compras con insights más profundos.
Además de la reestructuración de la metodología de selección de productos, surge la oportunidad de obtener un mayor valor de las estrategias de precio. Identificar el precio «correcto» sigue siendo una tarea de enormes proporciones (un precio demasiado alto puede reducir la cuota de mercado y comprometer la fidelidad del cliente, un precio demasiado bajo puede erosionar el margen). Además, esta decisión debe adoptarse en los niveles más granulares y complejos: en todas las tiendas, segmentos, canales, y emprender cuestiones de imagen de marca/estratégicas (como la intensidad competitiva).
En paralelo, podemos añadir una segunda etapa y confiar en esta información para crear estrategias de precios ajustados y dinámicos e iniciativas de promoción.
Marketing
En paralelo, podemos añadir una segunda etapa y confiar en esta información para crear estrategias de precios ajustados y dinámicos e iniciativas de promoción.
El Marketing analytics es el núcleo de muchas estrategias de los minoristas. Al combinar rápidamente todos los datos relevantes de los clientes – desde los sistemas de gestión de las relaciones con los clientes, las tarjetas de fidelidad, los sistemas de punto de venta (POS) y los datos de los medios de comunicación social – es posible construir un proceso de involucración que es fundamental para comprender plenamente el perfil completo del cliente y su historia en todos los canales. ¿Qué compran y cómo reaccionan a las iniciativas de marketing?
Con analytics, podemos agrupar a los clientes y examinar cómo los estímulos de marketing del pasado han impulsado sus respuestas, lo que nos permite evaluar el mejor ajuste potencial entre el cliente y las campañas. Advanced analytics se utiliza para diseñar mejores campañas de marketing, centrándose en mensajes/ ofertas detalladas a los clientes, optimizando el coste y los recursos de marketing. Este modelo personalizado también lleva a controlar el mensaje – el cuándo, cómo y por qué se muestra – respaldando una optimización del rendimiento multicanal.
En cuanto a la modelación de marketing, es esencial predecir el valor de la vida útil de los clientes para determinar los clientes más rentables a lo largo del tiempo y tomar las medidas necesarias para aumentar la retención de los clientes. Promoviendo esta evaluación de la participación de los clientes (por ejemplo, identificando a los clientes propensos a gastar más), prediciendo la rotación de los clientes (predecir los clientes con más probabilidades de atraerlos), junto con un modelo exhaustivo de diseño de campañas, ¿es posible convertir los conocimientos en decisiones inteligentes? ¿Qué campaña debería enviarse a cada cliente? ¿Qué artículos deberían figurar en la página de inicio para crear ventas?
Shopper Intelligence y operación en la tienda
Tanto online como en tienda, la mentalidad ha cambiado debido a las nuevas capacidades analíticas y a la innovación digital.
Todos los movimientos, físicos y digitales, son mapeados, almacenados y procesados con analytics para una mejor toma de decisiones añadiendo sensores a las personas, lugares, procesos y productos. Varios puntos de interacción con el cliente pueden proporcionar datos: redes sociales, webs de e-commerce, tarjetas de pago, sistemas avanzados de puntos de venta, y soluciones de tráfico de personas. Con toda esta información, no sólo es posible entender el pasado, sino también predecir a dónde va nuestro cliente y cuándo. Hoy en día, podemos rastrear el comportamiento de los clientes a través de los canales, combinando datos online y offline, en lugar de almacenar y analizar esta información en silos (por ejemplo, monitorizar a un comprador que investiga en la tienda digital y luego compra el artículo en la tienda física). Siguiendo el recorrido del cliente, podemos identificar el comportamiento dentro de la tienda: ¿cuáles son las zonas más visitadas? ¿Qué camino hace el cliente dentro de la tienda? Toda esta información permite mejorar todos los procesos relacionados con el diseño de la tienda (web). Junto con el conjunto de productos adecuados, podemos construir un entorno basado en datos para aprovechar al máximo todas las áreas de contacto con nuestros clientes, maximizando el valor añadido del viaje del cliente.
Además, todos estos datos pueden ser integrados, lo que nos permite abordar otra pesadilla del retail: la gestión del inventario. El análisis predictivo ayuda a comprender la cantidad adecuada de stock disponible para evitar el agotamiento del stock sin crear una pila interminable de artículos de baja rotación y deterioro (exceso de stock). Los modelos analíticos sugieren qué productos pedir y en qué cantidad, centrándose en la eliminación del espacio desperdiciado, los costes generales y la incertidumbre, y reduciendo al mismo tiempo el número de compras basadas en un presentimiento o en la confianza exclusiva en los pedidos anteriores. Un área crítica es la de los productos frescos, ya que los pedidos manuales y el deterioro crítico surgen. Es posible introducir requisitos para productos perecederos para mejorar el rendimiento de los stocks mediante modelos específicos de reaprovisionamiento y métodos de previsión.
El análisis predictivo puede ayudar a los minoristas a adelantarse a las preferencias de los clientes y a descubrir eficientemente las tendencias de venta emergentes, al tiempo que se reducen los costes de inventario. Esto se hace garantizando que el stock correcto está en la tienda correcta, por lo tanto, aumentando las ventas en lugar de reducir los costes.
Eficiencia de la cadena de suministro
La agilidad de la cadena de suministro es fundamental, ya que las tiendas dependen de ella para garantizar que el producto pueda ser entregado a tiempo con la máxima eficiencia.
La gestión del inventario, la reducción de los costes de transporte y el aumento de la colaboración con los proveedores se pueden mejorar con analytics.
La gestión del inventario, la reducción de los costes de transporte y el aumento de la colaboración con los proveedores se pueden mejorar con analytics.
Centrándonos en el transporte, es fundamental tener un algoritmo de enrutamiento que se ajuste a las necesidades y particularidades de la empresa. Tener algoritmos analíticos para apoyar el dimensionamiento de la flota, optimiza todo lo que concierne a la gestión de las tarifas. La visibilidad en tiempo real de las operaciones y los costes de transporte es fundamental para una cadena de suministro controlada y eficiente..
Desde la simulación de operaciones hasta el diseño de la red (definir el mejor lugar para abrir una nueva tienda o instalar un nuevo almacén), el advanced analytics desempeña un papel vital en la eficiencia de la cadena de suministro.
De nuevo, todo está conectado. Analytics puede ayudar a los minoristas a integrarse con variables como el número de unidades por caja/paquete. ¿Cómo podemos optimizar este parámetro y negociar en consecuencia con los proveedores de toda la cadena de suministro, desde el almacenamiento hasta el transporte y las operaciones de la tienda?
El futuro de analytics en el retail abarca dos desafíos importantes: las capacidades analíticas y la innovación digital. Estamos mirando un presente y un futuro en el que:
- Cada día se prueban nuevos modelos: ampliando todas las aplicaciones del modelado predictivo, advanced analytics y la analítica de autoservicio – haciendo de analytics un proceso democrático para todos los utilizadores.
- Low-cost testing
- Las innovaciones digitales hacen que el mundo de los datos sea más grande y mejor: cloud analytics, big data y arquitecturas híbridas, tiempo real en la memoria
Aunque los ordenadores y los algoritmos son herramientas poderosas para hacer frente a los desafíos actuales del retail, es fundamental reconocer el valor de los conocimientos humanos. El verdadero valor de analytics reside en cómo las competencias técnicas ayudan a aprovechar el conocimiento operativo.
Un despliegue holístico de las competencias de analytics a lo largo de la cadena de suministro es vital para promover las sinergias entre los datos y la experiencia al potenciar una mentalidad basada en los datos, que es la mejor herramienta para enfrentarse a un futuro impredecible.
