Por Miguel Ángel Ruz, Socio y director general de Decision Point en Latinoamérica.
Nos encontramos en una de las temporadas más importantes para las ventas del año, las calles están llenas de atractivos incentivos para hacer compras. En este período muchos retailers y marcas se juegan el año y en donde las estrategias de ventas y marketing a partir de advanced analytics y big data pueden hacer una diferencia sustancial, más allá de la ejecución.
Industrias de consumo masivo están utilizando cada vez más herramientas de advanced analytics, pero muchas de ellas no han iniciado aún el camino de transformación digital. Lo crucial es desmitificar su complejidad. Con foco en negocios y con la orientación y asesoramiento adecuados, la inversión en transformación digital ha logrado que el valor de marca general del Retail latinoamericano aumente en un 38%, según el informe BrandZ de las 50 Marcas Latinoamericanas más valiosas, publicado por WPP y Kantar.
Columnas al director
Las herramientas tecnológicas ayudan a estructurar escenarios futuros a partir de data histórica proveniente de las más diversas fuentes. Cualquiera que sea su origen, la data tiene el potencial de traducirse en insights de valor que permiten una toma de decisiones “inteligente” que posibilita la construcción de planes más certeros y específicos, que junto a una buena ejecución pueden significar mejoras significativas de ingreso, productividad y eficiencia de recursos.
Los casos de usos que permitan una generación de valor en el corto plazo y un enfoque ágil son claves para ir venciendo estas barreras u obstáculos, tres de estos son:
Estimación de demanda futura: Consiste en proyectar las tendencias de ventas pasadas hacia el futuro. Algoritmos basados en IA permiten seleccionar el mejor modelo para múltiples períodos dentro del espectro de forecasting, estableciendo así múltiples prototipos, mejorando significativamente la precisión de la estimación de la demanda.
Pricing analytics: permite identificar oportunidades de “white-space” y de gaps de portafolio, optimizar assortment y racionalizar SKU´s de tal forma que mejora las ventas por segmento, y de paso los márgenes de contribución y establece la simulación de escenarios (evaluando impacto en volumen, ingresos netos y market share). Es una buena oportunidad para comenzar a estructurar un data-lake sobre el cual seguir alimentando futuros casos de uso.
Administración de Assortment Management / Planificación de Inventarios: administrar adecuadamente el assortment pasa por un buen entendimiento del shopper (y del punto de venta) agrupando a estos en segmentos relevantes, centrados no en la acostumbrada visión desde empresa hacia mercado, sino que, por el contrario, desde comportamiento de estos hacia la empresa. Es aquí en donde la generación de insights a partir del Analytics va generando un valor accionable.
Estas áreas son solo un ejemplo de ámbitos en donde advanced Analytics puede generar valor sostenible, tangible en un muy corto plazo. Es importante determinar por donde comenzar, cómo empezar, dónde capturar el mayor valor en el corto plazo y mapear la construcción de capacidades es una tarea relevante a partir de la cual y necesaria para no sucumbir en el esfuerzo.
