Promotion Analytics: Una prioridad en las estrategias comerciales por Miguel Ángel Ruz de Decision Point
Por Miguel Ángel Ruz, socio y director general de Decision Point en Latinoamérica

Promotion Analytics: Una prioridad en las estrategias comerciales por Miguel Ángel Ruz de Decision Point

Por Miguel Ángel Ruz, socio y director general de Decision Point en Latinoamérica

En el dinámico y acelerado mundo de las ventas de productos en la categoría de FMCG (fast moving consumer goods), donde cada movimiento es crucial y las promociones son “el pan de cada día”, el sobresalir requiere que más allá de las estrategias tradicionales, exista un análisis profundo y de inteligencia aplicada a cada promoción. Con una adecuada asesoría, es posible generar un aumento entre el 5% al 9% en el margen de contribución a partir de algoritmos de Machine Learning (ML) o Inteligencia Artificial (AI) asociados a la optimización de promociones, junto a una adecuada ejecución. La efectividad de un proceso promocional apalancado en AI/ML se basa en una cuidadosa evaluación de varios factores.

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En primer lugar, es fundamental establecer objetivos claros para la promoción y que respondan al algoritmo de crecimiento de la compañía/categoría.  Estos pueden variar desde el incrementar ventas en el corto plazo hasta fortalecer la marca o fomentar la lealtad del consumidor e incluso el retail. Para medir el impacto de estas iniciativas, es básico identificar Indicadores Clave de Desempeño (KPIs), tales como el retorno de inversión (ROI), el “uplift” en ventas, y evaluar el impacto estratégico de las promociones tanto a corto como a largo plazo en el crecimiento de la categoría, la cobertura y su impacto en la participación de mercado y, en consecuencia, ganancias derivadas de la acción promocional.

Con la ayuda de Promotion Analytics, es posible descifrar el impacto real de una acción promocional al identificar el “true uplift”, la canibalización interna (a partir de elasticidades cruzadas), la compra anticipada y eventualmente el impacto en participación (de existir la data a nivel de PoS o segmento relevante).

En Decision Point, hemos asistido a empresas globales en la aplicación de planes promocionales óptimos a partir de Advanced Analytics. Un ejemplo destacado es una marca de bebidas no alcohólicas con alcance global, donde se desarrolló e implementó un simulador de promociones de 360 grados que incluye pronósticos a partir de datos, recomendación de promociones y estimaciones de ingresos y participación de mercado.  Esta empresa logró reducir sus costos en un 10%, incrementó sus ingresos directos y obtuvo un aumento del 7% en sus ganancias, todo ello en un periodo de dos años.

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Las soluciones de Promo Analytics son también escalables a diferentes mercados, permitiendo determinar el volumen, modelos e influencia en segmentos por regiones o líneas de producto.   Se estima que las marcas pueden experimentar un aumento de entre el 3% y el 7% en beneficios brutos incrementales en múltiples mercados, manteniendo el volumen, y una reducción del 40% en las horas de trabajo dedicadas a la planificación y diagnóstico de promociones en nuevos mercados.

Este enfoque proactivo permite tomar decisiones basadas en una comprensión profunda de cómo las promociones podrían afectar el panorama futuro. Aplicando estrategias y combinaciones de soluciones de manera efectiva, las organizaciones pueden obtener beneficios significativos. Esto incluye un incremento en la frecuencia de compra de un 5%-10%, un aumento del 10%-15% en el ROI y una mayor penetración de la categoría en el mercado (alrededor del 2%).

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Más allá de los números, Promotion Analytics fomenta un enfoque estratégico en la planificación promocional. Al integrar los cambios del mercado y los principios de negocio, esta herramienta utiliza la información generada a partir de la data para inspirar nuevas estrategias de venta y promociones. Se convierte en un medio para mejorar la experiencia del consumidor, examinando cómo las promociones influyen a largo plazo en la lealtad de la marca y del cliente. Esto se logra utilizando técnicas avanzadas de series de tiempo para estimar volúmenes de referencia y evaluar la efectividad de las promociones, considerando su impacto en los ingresos de los clientes.