La «tienda perfecta» desde el análisis de ventas e inventarios
De acuerdo con Storecheck, con el análisis de datos de ventas e inventarios (POS Data) es posible predecir problemas de agotamiento en anaquel con hasta un 95 % de precisión, sin necesidad de inspecciones constantes.
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Hace poco, Héctor Ramírez, Director de Tecnología en Storecheck, compartió cómo el concepto de «tienda perfecta», su ejecución y evaluación ha evolucionado a lo largo de los años, aquí les dejamos un breve resumen de lo conversado.
Este concepto, que fue fundamental en los años 90 para evaluar la efectividad en la ejecución en tienda, ha tenido que adaptarse a la era digital. Con la llegada de internet, smartphones, big data y la inteligencia artificial, lo que antes se consideraba como «perfecto» ya no es una definición rígida, sino que depende del contexto: cada tienda, categoría y temporada tienen sus propias particularidades.
La importancia de las 4 P’s en un entorno cambiante
Durante mucho tiempo, las 4 P’s del marketing (Producto, Precio, Promoción y Plaza) fueron la base para alcanzar la tienda perfecta, sin embargo, en el contexto actual, las marcas necesitan evaluar sus KPI’s de forma precisa y ágil.
Las decisiones ya no pueden depender únicamente de la experiencia; ahora los datos son la guía para tomar decisiones informadas que optimizan tiempo y recursos.
Para entender esto más a fondo, te compartimos un nuevo eBook, que detalla cómo las tecnologías actuales transforman la tienda perfecta.
Disponibilidad en anaquel (OSA)
Uno de los mayores retos en la ejecución en tienda ha sido siempre asegurar la disponibilidad del producto. Anteriormente, la única forma de garantizarlo era a través de visitas presenciales al punto de venta.
Hoy en día, con el análisis de datos de ventas e inventarios (POS Data), es posible predecir problemas de agotamiento en anaquel con hasta un 95 % de precisión, sin necesidad de inspecciones constantes.
El enfoque recomendado es que el equipo en tienda se centre en atender alertas generadas a partir de datos y realizar auditorías específicas solo cuando sea necesario. Esto permite optimizar recursos y reducir el tiempo invertido en visitas físicas.
Share of Shelf (SOS)
El Share of Shelf (SOS) es un indicador clave para evaluar la visibilidad y participación en anaquel. Sin embargo, en lugar de medir este indicador diariamente, un enfoque más eficiente es realizar un monitoreo quincenal o mensual. Esto es suficiente para detectar tendencias y realizar ajustes necesarios sin sobrecargar al equipo de campo.
Hoy en día, el uso de visión por computadora facilita la captura precisa de estos datos, lo que permite obtener una lectura rápida sin necesidad de levantamientos manuales constantes.
Estrategia de precios
El precio es uno de los factores más sensibles en retail, y este KPI se puede desglosar en dos áreas:
- la comunicación del precio en tienda y
- el cumplimiento del precio objetivo.
Una estrategia práctica y eficiente es que el equipo de campo reporte pocos precios pero que el total de lecturas del equipo genere información representativa tanto geográfica como por tipo de cliente. Esto proporciona una muestra significativa sin incurrir en costos adicionales.
Además, el análisis del POS Data permite verificar en tiempo real si las tiendas están cumpliendo con la estrategia de precios establecida, lo que facilita la corrección inmediata cuando hay desviaciones.
Promociones y actividades de impulso
El enfoque en las promociones ha cambiado drásticamente en los últimos años. Antes, el éxito se medía por la cantidad de exhibiciones ganadas. Hoy en día, la clave está en la calidad y relevancia de cada activación en tienda.
Conociendo el consumo cruzado de nuestros productos con otras categorías se pueden definir las ubicaciones prioritarias de esas exhibiciones adicionales y, por supuesto, dirigir las actividades de impulso dependiendo de la temporada, la categoría y la tienda.
Observar la correcta implementación de nuestra actividad promocional es prioritario, pero más aún, evaluar de forma objetiva su impacto en ventas.
Para lograrlo, es fundamental que el equipo en campo reciba instrucciones claras sobre qué promociones aplicar y cuándo, asegurando una correcta implementación.
Conclusión
La tienda perfecta ha evolucionado con los avances tecnológicos y el análisis de datos. Implementar una estrategia basada en datos no solo mejora la ejecución en tienda, sino que también permite a las marcas adaptarse rápidamente a un mercado en constante cambio.
Con más de 21 años de experiencia, Storecheck ha trabajado codo a codo con numerosas marcas para optimizar su ejecución en tienda. El uso de tecnologías como big data, inteligencia artificial y visión por computadora ha sido clave en este proceso, ayudando a las empresas a medir y mejorar cada KPI para alcanzar la tienda perfecta.
Para quienes buscan profundizar en estas estrategias, se recomienda descargar él eBook de Storecheck, que ofrece una guía detallada para mejorar la ejecución en tienda.
