Convierte tu Data en Estrategia: Cómo Alinear Sell Out y Ejecución en Campo para Potenciar tu Marca

En el competitivo mundo del retail, los datos son el activo más valioso para las marcas de consumo. Sin embargo, no basta con recolectarlos: la clave está en transformar esa información en estrategias accionables que impulsen el sell out y optimicen la ejecución en campo. Cuando los datos de sell out y ejecución en campo se alinean con los objetivos de comerciales, las marcas pueden tomar decisiones más inteligentes y obtener resultados sólidos.

La Misma Fuente de Información para Toda la Organización

Las diferentes áreas involucradas en la comercialización de una marca como pueden ser Trade Marketing, KAM y CPFR, suelen trabajar con objetivos específicos e individuales, pero todas pueden usar una misma base o fuente de datos que fortalezca los resultados globales

. La clave está en integrar la información para obtener una visión completa del comportamiento del producto en cada tienda y optimizar la toma de decisiones.

Cuando los equipos trabajan con información alineada, pueden:

• Identificar qué productos requieren mayor apoyo en punto de venta.
• Ajustar estrategias de precio y promociones con base en datos reales.
• Mejorar la disponibilidad y visibilidad de productos clave.
• Reducir quiebres de stock y optimizar la rotación de inventario.

Ahora, veamos cómo cada área puede aprovechar estos datos para lograr sus objetivos.

Relacionando Sell Out y Ejecución en Campo con los Objetivos de Cada Área

1. Objetivos de Trade Marketing: Potenciar la Presencia y la Conversión

Trade Marketing se enfoca en garantizar la visibilidad y disponibilidad de los productos en el punto de venta. La data de sell out combinada con la ejecución en campo permite:

• Evaluar la efectividad de las estrategias promocionales. Si un producto tiene alta presencia pero bajo sell out, la promoción puede requerir ajustes.
• Detectar oportunidades de exhibición. Comparar datos de sell out con la ejecución permite identificar tiendas con bajo rendimiento donde se necesita mayor activación.
• Optimizar la inversión en trade. Al conocer qué acciones generan mayor retorno, se pueden asignar recursos estratégicamente para impulsar mayor venta.

2. Objetivos del KAM: Negociación Basada en Datos Reales

El Key Account Manager (KAM) necesita argumentos sólidos para negociar con los retailers. Contar con data integrada le permite:

• Justificar ajustes en planogramas y espacios en anaquel. Si los datos de sell out muestran una alta demanda de ciertos productos, el KAM puede negociar una mejor exhibición.
• Planificar estrategias personalizadas por cliente. Cada retailer tiene dinámicas distintas; la información de sell out permite proponer soluciones adaptadas.
• Monitorear la ejecución en campo. Si un retailer no está cumpliendo con lo pactado en términos de exhibición, los datos respaldan la conversación.

3. Objetivos del CPFR: Precisión en la Planeación y Reposición de Inventarios

El área de CPFR (Collaborative Planning, Forecasting, and Replenishment) trabaja para evitar faltantes y excesos de inventario. La relación entre sell out y ejecución en campo le ayuda a:

• Mejorar la precisión en pronósticos de demanda. Conocer qué productos tienen alta rotación por tienda permite ajustar pedidos con mayor exactitud.
• Reducir quiebres de stock. Si un producto tiene alta demanda pero la ejecución en campo no refleja reposición rápida, se pueden tomar acciones correctivas.
• Optimizar la eficiencia logística. Con datos alineados, la reposición se vuelve más ágil y ajustada a la demanda real del mercado.

Conclusión: Convierte tu Data en una Estrategia Ganadora

La integración de datos de sell out y ejecución en campo es clave para que Trade Marketing, KAM y CPFR trabajen alineados y logren un impacto real en la rentabilidad de la marca. Cuando la información se convierte en estrategia, las decisiones se vuelven más precisas y efectivas, asegurando una ejecución perfecta en el punto de venta.

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El Costo de la Inteligencia Artificial: ¿Hacia Dónde Va Evolucionando en el Trade Marketing?

La inteligencia artificial (IA) está transformando la industria del retail y el trade marketing, permitiendo a las marcas de consumo mejorar la ejecución en el punto de venta, optimizar la gestión de inventarios y perfeccionar la segmentación de clientes. Sin embargo, una de las principales barreras para su adopción ha sido el costo. Gracias a avances en las tecnologías de aprendizaje para interpretar y leer datos, el costo puede variar dependiendo de su complejidad, alcance y herramientas utilizadas, pero en términos de la IA es ahora más accesible, ya que hay variedad de herramientas que pueden impactar el costo, con soluciones escalables que no requieren grandes inversiones en infraestructura lo que permite obtenerlos y posteriormente aplicar business intelligence para convertir los datos en acciones que den resultados.

Reducción de la infraestructura necesaria gracias a la computación en la nube

Anteriormente, implementar IA en el retail significaba también tener que invertir en servidores dedicados y hardware especializado. Hoy, la computación en la nube ha cambiado el panorama, permitiendo que los directores de trade marketing accedan a modelos avanzados sin necesidad de una infraestructura propia.

La IA ha reducido los costos operativos en el Trade Marketing al automatizar tareas como la evaluación de la estrategia de precios, el cumplimiento de las promociones en PDV, y hasta el análisis de datos para anticipar la necesidad de reabastecimiento, optimizando así la cadena de suministro y reduciendo los costos asociados con el exceso o la falta de inventario. Esto contrasta con la inversión significativa que tradicionalmente implica la adopción de tecnologías avanzadas.

¿Cómo impacta esto en trade marketing?

• Optimización de surtido en tiempo real: Plataformas en la nube pueden analizar datos de ventas y recomendar ajustes inmediatos en la distribución de productos.
• Evaluación de estrategia de precios: Asegurar que las estrategias y definiciones lleguen a cada PDV según lo negociado para asegurar la venta de productos.
• Automatización de auditorías en tienda: Los modelos en la nube pueden identificar problemas de ejecución en el punto de venta sin requerir visitas constantes.
• Gestión eficiente de promociones: Se pueden calcular los impactos de descuentos y promociones basados en datos históricos y predicciones precisas.

Gracias a estos avances, las marcas de consumo pueden mejorar su ejecución sin aumentar costos operativos significativamente.

Acceso a herramientas de código abierto y plataformas preconstruidas

Las herramientas de código abierto han reducido drásticamente el costo de implementar IA en trade marketing. Frameworks como TensorFlow, PyTorch y Scikit-learn permiten desarrollar modelos personalizados para la optimización de precios, la predicción de demanda y la gestión de inventario sin depender de soluciones propietarias costosas.

Aplicaciones en retail y consumo masivo:

• Modelos de forecast de demanda ajustados por región y tienda.
• Análisis de elasticidad de precios para determinar el impacto de promociones sin afectar la rentabilidad.
• Detección de quiebres de stock mediante visión por computadora y procesamiento de datos en tiempo real.

El acceso a estos modelos preentrenados facilita su adopción incluso en empresas con menos recursos tecnológicos.

Mayor accesibilidad a soluciones de IA como servicio

El modelo de IA como servicio (AIaaS) ha democratizado el acceso a soluciones avanzadas. Empresas como Google, Amazon y Microsoft ofrecen herramientas de business intelligence que las marcas pueden integrar en su operación sin desarrollar modelos desde cero.

Beneficios de AIaaS en el trade marketing:

• Predicción de demanda y abastecimiento en función de datos históricos y factores externos.
• Optimización del layout en tienda para mejorar la experiencia del consumidor y maximizar ventas.
• Monitoreo de promociones y precios en retailers a través de scraping de datos y análisis automatizados.

El modelo de pago por uso permite a las marcas probar estas soluciones sin necesidad de grandes inversiones iniciales.

Conclusión: La IA al alcance del trade marketing

El costo de la inteligencia artificial ha evolucionado significativamente, permitiendo que marcas de consumo implementen estrategias más eficientes y basadas en datos. Desde la reducción de costos en infraestructura hasta el acceso a plataformas avanzadas, la IA está transformando la forma en que se ejecutan estrategias en el punto de venta. Aprovechar estas herramientas no solo mejora la ejecución, sino que también optimiza los costos operativos y maximiza el retorno de inversión.

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Cómo se está aplicando la IA en Retail

Introducción

La inteligencia artificial (IA) está redefiniendo la industria del retail. En un mundo donde los consumidores esperan experiencias de compra rápidas y personalizadas, la IA se ha convertido en una aliada clave para mejorar la eficiencia, reducir costos y potenciar la ejecución en punto de venta. Desde algoritmos que predicen tendencias de compra hasta robots que gestionan inventarios, la IA está transformando cada aspecto del sector.

Según un informe de McKinsey, el uso de IA en retail puede aumentar la rentabilidad en un 15%, optimizando procesos y mejorando la toma de decisiones. Empresas como Amazon, Walmart y Zara ya están utilizando esta tecnología para mejorar la experiencia del cliente y maximizar la eficiencia operativa. A continuación, exploramos las principales tecnologías de IA aplicadas en retail y cómo están impactando la ejecución en punto de venta.

Tecnologías de IA que están revolucionando el retail

1. Aprendizaje Automático (Machine Learning, ML)

El aprendizaje automático permite a los sistemas analizar datos históricos y patrones de compra para hacer predicciones precisas. En retail, esta tecnología se usa para la optimización de precios, la personalización de promociones y la predicción de demanda. Según IBM, el 80% de los minoristas que implementan ML han mejorado su capacidad de responder a la demanda del mercado.

Además, el ML ayuda a predecir la demanda de productos específicos en diferentes ubicaciones y temporadas. Por ejemplo, cadenas como Starbucks utilizan esta tecnología para ajustar su inventario en función de las tendencias de consumo local y el clima.

2. Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN o NLP)

El PLN permite a los sistemas comprender y responder al lenguaje humano. Aplicaciones como chatbots y asistentes virtuales mejoran la atención al cliente, reduciendo los tiempos de respuesta y ofreciendo recomendaciones personalizadas. Un estudio de Gartner señala que para 2026, el 70% de las interacciones en retail serán gestionadas por IA conversacional.

Las empresas también utilizan PLN para analizar opiniones de los clientes en redes sociales y reseñas en línea, lo que les permite identificar tendencias y ajustar sus estrategias de marketing en consecuencia.

3. Visión por Computadora

Esta tecnología permite a los sistemas interpretar imágenes y videos en tiempo real. En retail, se usa para la detección de productos en anaqueles, la seguridad en tiendas y el análisis de comportamiento del consumidor. Por ejemplo, Amazon Go utiliza visión por computadora para permitir compras sin necesidad de cajas registradoras.

Empresas como Nike han implementado espejos inteligentes que utilizan visión por computadora para permitir a los clientes probarse ropa virtualmente sin necesidad de cambiarse físicamente.

4. Análisis Predictivo

El análisis predictivo combina IA y big data para prever tendencias de compra y optimizar inventarios. Empresas como Walmart utilizan esta tecnología para ajustar su cadena de suministro y evitar quiebres de stock o sobre inventarios.

Otra aplicación clave del análisis predictivo es la segmentación de clientes. Marcas de moda utilizan esta tecnología para enviar ofertas personalizadas en función de las preferencias y comportamientos de compra de los consumidores.

5. Redes Neuronales

Las redes neuronales imitan el funcionamiento del cerebro humano para procesar grandes volúmenes de datos y generar insights estratégicos. En retail, ayudan en la segmentación de clientes y la detección de fraudes en pagos electrónicos.

Estas también se utilizan para mejorar la experiencia del cliente en tiendas físicas, ajustando la disposición de los productos según patrones de tráfico y comportamiento de los compradores.

6. Automatización de Marketing

La IA permite personalizar campañas de marketing digital, optimizando el envío de correos, publicidad en redes sociales y segmentación de clientes. Empresas como Sephora utilizan IA para recomendar productos basados en el historial de compras del usuario.

Según un estudio de Salesforce, el 52% de los consumidores esperan que las empresas personalicen sus ofertas, y la IA permite cumplir con esta demanda de manera eficiente y escalable.

7. Robots y Automatización en Tiendas

Los robots en retail ayudan en la gestión de inventarios, reposición de productos y atención al cliente. Walmart ha implementado robots en sus tiendas para escanear anaqueles y detectar faltantes en tiempo real.

También se están probando robots para ofrecer recomendaciones de productos en tiendas físicas, lo que mejora la experiencia de compra y reduce la carga de trabajo de los empleados.

8. Internet de las Cosas (IoT)

El IoT conecta dispositivos inteligentes para recopilar datos en tiempo real. En retail, se usa para el monitoreo de temperatura en productos perecederos, la optimización del consumo energético y la gestión de la logística.

Por ejemplo, supermercados como Kroger utilizan sensores IoT para monitorear la frescura de los alimentos y reducir el desperdicio de productos perecederos.

9. Sistemas de Recomendación

Plataformas como Netflix y Amazon utilizan IA para recomendar productos basados en el comportamiento del usuario. En retail, esta tecnología mejora la personalización y aumenta las tasas de conversión.

Estudios muestran que los sistemas de recomendación de productos pueden aumentar las ventas en un 20% al ofrecer sugerencias relevantes a los clientes en el momento adecuado.

10. Análisis de Datos y Big Data

El análisis de datos permite a los retailers tomar decisiones informadas basadas en información en tiempo real. La data se transforma en acciones y oportunidades que se traducen en mayores ventas. Empresas como Target y Carrefour utilizan big data para ajustar precios dinámicamente y mejorar la experiencia del cliente.

IA y la Ejecución en Punto de Venta

La ejecución en punto de venta es uno de los aspectos donde la IA está marcando una gran diferencia. Desde la optimización de la disposición de productos hasta la automatización de auditorías en tiendas, la IA permite mejorar la eficiencia operativa y garantizar que las estrategias comerciales se implementen correctamente.

Conclusión

La inteligencia artificial está revolucionando el retail, mejorando la ejecución en punto de venta y optimizando cada aspecto del negocio. ¿Quieres saber cómo aplicar IA en tu estrategia de ejecución en punto de venta? Agenda una reunión con un experto de Kimetrics y descubre cómo optimizar tu operación con soluciones basadas en inteligencia artificial.

El Costo Oculto de una Mala Ejecución en el PDV: Pérdidas Financieras y de Oportunidades

Descubre el costo oculto de una mala ejecución en el punto de venta y cómo la promotoría inteligente puede evitar pérdidas financieras y de oportunidades.

El Impacto Financiero de una Mala Ejecución en el Punto de Venta

La ejecución en el punto de venta incluye todo, desde el surtido adecuado de productos hasta la correcta disposición de los mismos. Una mala ejecución puede manifestarse de varias formas: productos mal ubicados, falta de stock, promociones no implementadas correctamente, entre otros. Cada uno de estos errores tiene un costo directo sobre las ventas.

Ejemplos Concretos de Pérdidas

1. Rupturas de Stock: Un estudio de la Harvard Business Review encontró que las rupturas de stock pueden llevar a una pérdida de hasta el 4% en ventas anuales. Si una tienda factura $1,000,000 anualmente, una pérdida del 4% equivale a $40,000.
2. Mala Presentación de Productos: Un producto mal presentado puede perder hasta el 20% de su potencial de ventas. Imagina que una línea de productos genera $500,000 anuales; la pérdida podría ser de $100,000.
3. Promociones mal ejecutadas: Las promociones son una herramienta clave para aumentar las ventas. Si no se implementan correctamente, se pueden perder oportunidades significativas de ingresos. Por ejemplo, una promoción que debía incrementar las ventas en un 15%, si se ejecuta mal, podría no obtener la ganancia y hasta resultar una pérdida de ventas esperada.

El Costo de Oportunidad

No solo las pérdidas financieras directas son preocupantes, también hay que considerar el costo de oportunidad. Una mala ejecución puede dañar la reputación de la marca y disminuir la lealtad del cliente, lo cual tiene repercusiones a largo plazo.

1. Pérdida de Clientes: Un shopper que no encuentra su producto preferido puede decidir cambiar de marca o de tienda. Según un estudio de Nielsen, el 37% de los consumidores cambiaría de tienda si su producto preferido no está disponible.
2. Deterioro de la Imagen de Marca: La percepción de la marca puede verse afectada negativamente si los productos no están bien presentados o si las promociones no se implementan correctamente. Esto puede afectar las ventas futuras y la lealtad del cliente.

La Solución: Promotoría Inteligente

La promotoría inteligente puede ser la clave para mitigar estas pérdidas y maximizar las oportunidades en el punto de venta. Kimetrics ofrece una app para promotores en campo que permite a las marcas tener un control casi en tiempo real sobre la ejecución en tienda.

Ventajas de la Promotoría Inteligente

1. Monitoreo en Tiempo Real: La app de Kimetrics permite a las marcas identificar focos rojos para optimizar los anaqueles y asegurar que los promotores ejecuten correctamente sus tareas. Esto reduce el riesgo de rupturas de stock y asegura que las promociones se implementen según lo planeado.
2. Optimización de Inventarios: Evitar los inventarios fantasma es crucial. Con la promotoría inteligente, las marcas pueden tener una visión clara del inventario real en cada tienda, hacer ajustes y evitar pérdida de ventas por falta de stock.
3. Mejora de la Ejecución en Tienda: La supervisión y el análisis detallado de la ejecución permiten a las marcas corregir errores rápidamente y mantener altos estándares de presentación y disponibilidad de productos.

Conclusión

El costo oculto de una mala ejecución en el punto de venta es significativo, tanto en términos financieros como de oportunidades de venta perdida. Implementar una promotoría inteligente es esencial para minimizar estos riesgos y maximizar tanto el potencial de ventas como la lealtad del shopper.

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