Mitos del Retail al Usar la IA

1. La IA reemplazará completamente a los empleados humanos en retail

La IA está automatizando tareas repetitivas y mejorando la eficiencia, pero no reemplazará a los humanos en todas las funciones. El trabajo humano sigue siendo necesario para tareas que requieren creatividad, empatía, toma de decisiones y el toque personal que muchos clientes aún valoran en sus experiencias de compra. Además, la IA está creando nuevos empleos en áreas como la gestión de datos, la supervisión de algoritmos y el desarrollo de tecnología de IA.

2. La IA puede predecir con exactitud el comportamiento del consumidor

El comportamiento humano es inherentemente impredecible y puede cambiar rápidamente debido a factores emocionales, sociales o incluso circunstancias externas. Si bien la IA mejora la capacidad de anticipar tendencias mediante el análisis de datos y el uso de business intelligence, no garantiza predicciones 100% precisas. Las marcas deben complementar estos análisis con estrategias humanas para adaptarse a cambios inesperados.

3. Implementar IA en retail es costoso y solo está al alcance de grandes empresas

Existen muchas herramientas y plataformas accesibles para pequeños y medianos minoristas. Los costos de implementación han disminuido en los últimos años y muchas soluciones basadas en la nube permiten que cualquier negocio aproveche el business intelligence sin necesidad de una gran inversión. La IA en retail está evolucionando hacia modelos escalables y personalizables.

4. La IA puede operar sin supervisión humana

Los sistemas de IA necesitan ser entrenados, ajustados y validados regularmente para evitar sesgos, errores o problemas no previstos. La supervisión humana es clave para garantizar que los algoritmos sigan alineados con los objetivos del negocio y brinden resultados confiables.

5. La IA puede resolver todos los problemas de inventario y logística automáticamente

Si bien la IA puede mejorar la gestión de inventarios mediante la predicción de la demanda y la optimización de la cadena de suministro, el mantenimiento de la precisión y la adaptación a cambios imprevistos (como alteraciones en la demanda o problemas con proveedores) requiere intervención humana. La combinación de tecnología y supervisión humana es la mejor estrategia.

6. La IA puede eliminar todos los errores en la toma de decisiones de retail

Los algoritmos de IA pueden verse afectados por sesgos en los datos de entrada o por la mala calidad de los datos. Un sistema de IA solo es tan bueno como los datos que recibe, por lo que las empresas deben asegurarse de contar con información de alta calidad y procesos de validación humana para evitar errores en la toma de decisiones.

7. La implementación de IA en retail solo sirve para mejorar las ventas

La IA no sólo impulsa las ventas, sino que también mejora la eficiencia operativa. Puede optimizar la gestión de inventarios, la logística, la reducción de costos, la experiencia del cliente y la personalización de ofertas. Las empresas que implementan IA de manera estratégica pueden obtener beneficios en múltiples áreas más allá de las ventas.

Impulsa tu estrategia de retail con IA y Business Intelligence

En Kimetrics, ofrecemos soluciones avanzadas de IA y business intelligence para optimizar la ejecución en el punto de venta, la gestión de inventarios, el análisis de data de sell in y sell out e inventarios y la toma de decisiones estratégicas. Agenda una reunión con uno de nuestros expertos y descubre cómo nuestra tecnología puede transformar tu negocio. Contáctanos aquí.

Business Intelligence: ¿Qué es la Inteligencia Artificial? Mitos y Realidades

La inteligencia artificial (IA) ha dejado de ser un concepto futurista para convertirse en una herramienta esencial en el desempeño de tareas diarias así como integrarse en actividades de diversas industrias.

Sin embargo, su creciente presencia ha generado una serie de mitos y malentendidos que es crucial aclarar, y en este artículo, especialmente nos enfocamos en profesionales en trade marketing, ventas y marketing que buscan integrar estas tecnologías en sus estrategias de ejecución del punto de venta y analizar toda la data obtenida con herramientas de business intelligence.

Definición Básica de IA y Ejemplos de Aplicaciones

La IA se refiere a la capacidad de las máquinas para realizar tareas que, cuando son ejecutadas por humanos, requieren de inteligencia. Estas tareas incluyen:

• Reconocimiento de voz: Asistentes virtuales como Siri o Alexa interpretan y responden a comandos de voz, facilitando la interacción entre humanos y dispositivos.

• Reconocimiento de imágenes: Plataformas de redes sociales utilizan IA para etiquetar automáticamente fotos, identificando personas y objetos en las imágenes.

• Recomendaciones personalizadas: Servicios como Amazon o Netflix analizan el comportamiento del usuario para sugerir productos o contenido que se ajusten a sus preferencias.

Mitos sobre la Inteligencia Artificial

A pesar de sus avances, existen varios mitos en torno a la IA:

1. La IA es como la mente humana: Aunque la IA puede procesar información y aprender de datos, no posee conciencia ni emociones. Su «inteligencia» se basa en algoritmos y patrones, sin la capacidad de razonar o sentir como un humano.

2. La IA puede hacer cualquier cosa que un ser humano pueda hacer: La IA está diseñada para tareas específicas y carece de la versatilidad y adaptabilidad humana. Por ejemplo, una IA entrenada para jugar al ajedrez no puede conducir un automóvil sin un entrenamiento y programación específicos.

3. La IA tomará todos los trabajos humanos: Si bien la automatización puede reemplazar ciertas tareas repetitivas, también crea nuevas oportunidades laborales. La IA puede asumir roles operativos, permitiendo a los humanos enfocarse en funciones estratégicas y creativas.

4. La IA es infalible y siempre toma decisiones objetivas: La IA es tan buena como los datos con los que se entrena. Si estos datos contienen sesgos, la IA puede perpetuarlos o incluso amplificarlos. Además, puede cometer errores si se enfrenta a situaciones para las cuales no ha sido entrenada.

5. La IA puede aprender por sí sola sin intervención humana: Aunque las técnicas de aprendizaje automático permiten que la IA mejore con el tiempo, aún requiere supervisión humana para garantizar que aprende de manera correcta y ética.

Realidades sobre la Inteligencia Artificial

Es importante reconocer las realidades de la IA:

1. La IA está transformando muchas industrias: Sectores como la salud, las finanzas y el marketing están adoptando la IA para mejorar la eficiencia y ofrecer soluciones más personalizadas.

2. La IA está aquí para quedarse: Lejos de ser una moda pasajera, la IA continúa evolucionando y se integra cada vez más en nuestras vidas diarias y en las operaciones empresariales.

3. La IA mejora con el tiempo gracias al aprendizaje automático: A medida que se alimenta con más datos, la IA puede refinar sus modelos y ofrecer resultados más precisos y relevantes.

4. La IA requiere datos, mucho más que reglas predefinidas: En lugar de seguir instrucciones rígidas, la IA analiza grandes volúmenes de datos para identificar patrones y tomar decisiones informadas.

5. La IA mejora la toma de decisiones y predicciones: Al analizar datos en tiempo real, la IA puede proporcionar insights valiosos que ayudan a las empresas a anticipar tendencias y comportamientos del mercado.

6. La ética y la regulación de la IA son fundamentales: Es crucial desarrollar e implementar la IA de manera responsable, asegurando que se respeten los derechos humanos y se eviten sesgos o discriminaciones.

Integración de la IA en Business Intelligence

Para directores de trade marketing, ventas y marketing, la integración de la IA en las estrategias de business intelligence ofrece ventajas significativas:

• Análisis predictivo: La IA puede analizar tendencias pasadas y actuales para predecir comportamientos futuros del mercado, permitiendo una planificación más efectiva.

• Segmentación de clientes: Mediante el análisis de datos demográficos y de comportamiento, la IA ayuda a identificar segmentos de clientes con mayor precisión, facilitando campañas de marketing más dirigidas.

• Optimización de precios: La IA puede evaluar factores como la demanda, la competencia y los costos para recomendar estrategias de precios que maximicen los ingresos.

• Gestión de inventarios: Al predecir la demanda de productos, la IA ayuda a las empresas a mantener niveles óptimos de inventario, reduciendo costos y evitando desabastecimientos.

Conclusión

La inteligencia artificial es una herramienta poderosa que, cuando se comprende y se implementa correctamente, puede transformar las operaciones empresariales y ofrecer ventajas competitivas.

Es esencial desmitificar la IA y reconocer tanto sus capacidades como sus limitaciones para aprovechar al máximo su potencial en el ámbito del business intelligence.

Para profundizar en cómo la IA puede beneficiar a su organización, le invitamos a agendar una reunión con uno de nuestros expertos en Kimetrics. Juntos, podemos explorar soluciones personalizadas que impulsen su negocio hacia el futuro.

Guía a tu promotor de PDV con acciones inteligentes basadas en el análisis de data

En el mundo del consumo masivo, la competencia es cada vez más intensa. Los consumidores tienen acceso a un gran número de opciones, lo que ha llevado a las marcas a depender cada vez más de la ejecución en el punto de venta (PDV) para mantener su ventaja ante el shopper.

Un estudio de Nielsen revela que el 60% de los consumidores globales prefieren comprar productos de marcas que ya conocen, lo que resalta la importancia de una correcta ejecución que asegure la visibilidad y disponibilidad de los productos en el PDV. Además, el 84% de los consumidores confía en las recomendaciones de amigos y familiares para tomar decisiones de compra, lo que significa que la experiencia en tienda y la ejecución efectiva son clave para influir en sus decisiones.

Personalización y eficiencia basada en data de Sell Out

Las herramientas como Xtract, permiten a las marcas y a los promotores conocer al día el rendimiento de sus SKU’s. Este acceso a datos de Sell Out e inventarios actualizados y detallados asegura que las tareas asignadas al promotor en cada visita estén enfocadas en los productos más rentables para cada punto de venta o bien en acciones correctivas si se trata de verificar niveles de venta o inventario.

Esto no solo permite ahorrar tiempo en la ejecución de tareas operativas, sino que también permite al promotor enfocarse en actividades de mayor valor, como la negociación de espacios, que pueden aumentar la visibilidad de los productos clave.

Un informe de Nielsen destaca que las marcas que optimizan la ejecución en el PDV con datos pueden ver mejoras significativas en la eficiencia operativa y las ventas.

Al reducir 10 minutos por visita en tareas rutinarias gracias a la correcta utilización de la herramienta de ejecución Field, los promotores pueden ganar hasta 50 minutos adicionales por día (basado en un promedio de 5 visitas diarias). Este tiempo adicional puede invertirse en acciones más estratégicas, como la comunicación directa con el jefe de tienda o la negociación de mejores espacios de exhibición, que repercuten directamente en el aumento de ventas.

Datos accionables que impulsan resultados

Al contar con datos confiables sobre el desempeño de los SKU, los promotores no solo siguen un esquema de tareas preestablecido, sino que también tienen la capacidad de adaptar su estrategia en tiempo real según las necesidades del PDV.

Esto significa que cada acción realizada tiene un impacto directo en los productos más importantes para esa tienda en particular, maximizando las oportunidades de venta y mejorando la eficiencia de la ejecución.

Conclusión

Implementar una estrategia de ejecución basada en datos, con el apoyo de herramientas como Field y Xtract, no solo permite ahorrar tiempo, sino que también maximiza los resultados en el punto de venta. Guiar a los promotores con información precisa y personalizada asegura que cada visita esté enfocada en los productos más rentables o que necesitan mayor rotación, mejorando la eficiencia y aumentando las ventas.

¿Te gustaría saber cómo nuestras soluciones pueden ayudar a tu equipo de promotores a mejorar la ejecución en campo? Agenda una reunión de 15 minutos con uno de nuestros expertos para conocer más sobre cómo Kimetrics puede transformar tu operación en el PDV.

Consecuencias de la falta de integración de datos para las marcas de consumo

En la era digital, las marcas de consumo enfrentan desafíos cada vez más complejos. Uno de los más críticos es la integración efectiva de datos provenientes de diversas fuentes, como ventas, marketing, inventarios y atención al cliente. 

La falta de integración de estos datos puede tener consecuencias graves para la definición de estrategias, mejora la eficiencia operativa, la toma de decisiones y la competitividad en el mercado. 

Este artículo explora las consecuencias de no integrar los datos adecuadamente y cómo las herramientas tecnológicas pueden ayudar a mitigar estos riesgos.

Consecuencias de la falta de integración de datos

01 Toma de decisiones ineficaz

Sin una integración adecuada, los datos se encuentran dispersos en silos, lo que impide a las marcas obtener una visión global de su operación. Esto puede llevar a decisiones basadas en información incompleta o desactualizada, lo que resulta en estrategias erróneas que afectan las ventas, el marketing y la gestión de inventarios.

02 Inconsistencias en la experiencia del cliente

La falta de integración de datos puede generar inconsistencias en la experiencia del cliente, lo que puede provocar que el shopper no sea leal a tu marca.

Por ejemplo, una marca puede ofrecer precios o promociones diferentes en canales distintos, causando confusión y frustración entre los consumidores. Además, una visión fragmentada de los datos impide personalizar la experiencia del cliente de manera efectiva, lo que puede reducir la lealtad y las tasas de retención.

03 Ineficiencia operativa

La gestión ineficaz de los datos puede llevar a redundancias en los procesos operativos, como la duplicación de esfuerzos en la gestión de inventarios, ventas y marketing. Esto no solo desperdicia recursos, sino que también puede aumentar los costos operativos y disminuir la productividad general.

04 Pérdida de oportunidades de mercado

La incapacidad de integrar y analizar los datos en tiempo real limita la capacidad de una marca para identificar y aprovechar oportunidades emergentes en el mercado. 

Esto puede incluir la falta de respuesta a cambios en la demanda del consumidor, la no identificación de productos de bajo rendimiento o la incapacidad de ajustar las estrategias de pricing a tiempo.

05 Falta de alineación entre departamentos

Cuando los datos no se integran correctamente, los distintos departamentos de una empresa pueden operar de manera desconectada. Esto puede dar lugar a conflictos de prioridades, falta de coordinación en las campañas de marketing y discrepancias en la gestión de inventarios y ventas, afectando la coherencia y la efectividad de la marca.

¿Cómo mitigar la falta de integración de datos con herramientas tecnológicas?

01 Plataformas de integración de datos

Las plataformas de integración de datos, como Xtract de Kimetrics, permiten consolidar datos de múltiples fuentes en un solo lugar. Estas plataformas ofrecen una visión unificada y en tiempo real de todas las ventas e inventarios de la marca, facilitando una toma de decisiones más informada y estratégica.

02 Automatización de procesos

La automatización de procesos es clave para mitigar las ineficiencias operativas, el tiempo de procesamiento causadas por la falta de integración de datos. Herramientas como Kimetrics Field permiten automatizar la recolección y aprovechar el tiempo para un análisis de datos que repercuta en acciones en el punto de venta, asegurando que la información crítica esté disponible de manera oportuna y precisa para todos los departamentos relevantes.

03 Análisis predictivo y modelado avanzado

Utilizar análisis predictivo y modelado avanzado puede ayudar a las marcas a preveer inventarios y temporalidades, anticipar cambios en el mercado y ajustar sus estrategias en consecuencia. 

Estas herramientas tecnológicas no solo integran los datos existentes, sino que también los analizan para identificar patrones y tendencias que pueden ser vitales para la toma de decisiones.

04 Soluciones de Business Intelligence (BI)

Las soluciones de BI permiten a las marcas transformar grandes volúmenes de datos en insights accionables. 

Con estas herramientas, las marcas pueden crear informes personalizados, dashboards interactivos y análisis profundos que permiten a los diferentes departamentos alinearse en torno a una estrategia común basada en datos.

05 Capacitación y adopción tecnológica

La implementación exitosa de herramientas tecnológicas depende en gran medida de la capacitación y la adopción por parte de los equipos. 

Es crucial invertir en la formación de los empleados para asegurarse de que sepan cómo utilizar las nuevas tecnologías de manera efectiva. Esto no solo optimiza el uso de las herramientas, sino que también asegura que todos los miembros del equipo trabajen con los mismos datos y objetivos.

Conclusión

La falta de integración de datos es un desafío significativo para las marcas de consumo en un entorno cada vez más competitivo. 

Las consecuencias pueden ser graves, desde la toma de decisiones ineficaz hasta la pérdida de oportunidades de mercado. 

Sin embargo, con la adopción de herramientas tecnológicas avanzadas, como plataformas de integración de datos, automatización de procesos y soluciones de BI, las marcas pueden mitigar estos riesgos y asegurarse de que están operando con la mayor eficiencia y efectividad posible.

¿Listo para integrar tus datos y mejorar la eficiencia de tu marca? Agenda una reunión de 15 minutos con nuestros expertos en Kimetrics y descubre cómo nuestras soluciones tecnológicas pueden transformar la manera en que gestionas tus operaciones. 

¡No dejes que la falta de integración de datos limite tu potencial!

Estrategias de Business Intelligence para Maximizar el Sell Out y Controlar Inventarios

El uso de estrategias de business intelligence para sell out e inventarios en el retail permite a las marcas analizar detalladamente el comportamiento de sus ventas y gestionar eficientemente sus niveles de stock.

Estas técnicas analíticas no solo optimizan la rentabilidad, sino que también mejoran la experiencia del shopper y abren nuevas oportunidades en el punto de venta.

Al emplear herramientas de BI, podrás tomar decisiones más informadas, identificar tendencias de compra y ofrecer productos que satisfagan las necesidades cambiantes de los consumidores.

Estrategias de business intelligence para maximizar el sell out y controlar inventarios

El sell out en el retail se refiere a la venta de productos desde las tiendas al consumidor final.

Para maximizar el desempeño del sell out y controlar inventarios en el retail mediante estrategias de business intelligence, es fundamental implementar diversas técnicas y herramientas analíticas que permitan tener la data automatizada sin necesidad de invertir largas horas humanas de procesamiento. Estas estrategias incluyen:

1. Monitoreo del rendimiento de ventas

Entre las estrategias más destacadas se encuentra el monitoreo del rendimiento de ventas.

Esta práctica es vital para entender qué productos son populares y cuáles no están cumpliendo con las expectativas.

Al analizar estas tendencias del shopper, podrás tomar decisiones informadas sobre la gestión de inventarios y la promoción de productos en los diferentes canales de venta.

2. Medición del sell out

Este indicador (que puede medirse por ventas y costo de productos vendidos) proporciona una visión clara de la rentabilidad de los negocios de retail.

Con esta información, puedes identificar oportunidades en el punto de venta y ajustar tus estrategias para maximizar el sell out.

3. Eficiencia operativa y el uso del big data

Ambos son elementos esenciales para el éxito en el retail.

La organización estructurada de bases de datos y el empleo de herramientas de visualización de datos permiten crear cuadros de mando interactivos para filtrar al máximo detalle, si es necesario, y tomar decisiones muy a detalle como puede ser nivel cadena/tienda/sku para accionar efectivamente.

Estos cuadros facilitan monitorear métricas clave como el sell out, la rotación de inventarios y la rentabilidad por producto.

Centralizar y unificar datos provenientes de múltiples fuentes (ventas, inventarios, comportamiento del cliente, etc.) proporciona una visión holística y precisa del negocio, facilitando la toma de decisiones informadas.

4. Análisis predictivo y el machine learning

Estas son técnicas avanzadas que apoyan la toma de decisiones en el retail.

Mediante modelos estadísticos y algoritmos de machine learning, es posible predecir la demanda de productos y optimizar los niveles de inventario, evitando tanto la escasez como el exceso de stock.

5. KPIs de rendimiento

El monitoreo de indicadores clave de rendimiento (KPIs) es esencial para evaluar el desempeño del negocio.

Establecer y monitorear KPIs como el índice de sell out, el tiempo de rotación de inventarios y la rentabilidad por metro cuadrado de espacio de ventas te permite medir de manera palpable y cualitativa el éxito de las estrategias orientadas al control de inventario.

También te permite poner indicadores para medir a tu promotoría y decidir si las tiendas atendidas están presentando incremento en ventas con el uso de equipo en campo y cómo optimizar su trabajo que deberá reflejarse en ventas.

6. Capacitación del equipo

Invertir en la formación del personal para que puedan utilizar eficazmente las herramientas de BI y tomar decisiones basadas en datos contribuirá significativamente al éxito de las estrategias planificadas.

Conclusiones: Impulsa tu retail con Kimetrics

¿Buscas mejorar la gestión de inventarios y maximizar el sell out en tus tiendas? Con nuestra herramienta de Business Intelligence Xtract podrás optimizar la eficiencia de tus productos y aumentarás la rentabilidad de tu marca o productos en el mercado retail.

Agenda una cita personalizada con nuestros especialistas para descubrir cómo Kimetrics puede impulsar tu negocio, mejorar la experiencia del shopper y asegurar el éxito de tu empresa.

¡No pierdas la oportunidad de llevar tu retail al siguiente nivel!

Beneficios del Business Intelligence para sell out e inventarios

Cada día, los retailers enfrentan desafíos significativos debido a la intensa competencia, la digitalización y los cambios en los hábitos de consumo del shopper. Para sobrevivir y tener éxito en este entorno, los minoristas deben mejorar sus operaciones con el objetivo de aumentar las ventas y cultivar la lealtad de sus clientes.

Existen herramientas muy poderosas para alcanzar estos objetivos que se basan en tecnologías de business intelligence para sell out e inventarios, lo cual implica el uso de datos y metodologías para obtener información relevante y accionable sobre el negocio, el mercado y los clientes.

Con ayuda del business intelligence (BI) podrás tomar decisiones más inteligentes, fundamentadas en evidencias y no en intuiciones.

A continuación presentamos cómo el BI puede impulsar el sell out y gestionar los inventarios de forma eficiente, dos aspectos clave para el éxito de cualquier retailer.

La importancia del Sell Out para el éxito de los retailers

El sell out es sumamente importante porque refleja la demanda real de los productos, el grado de satisfacción de los clientes y el retorno de la inversión de las acciones de marketing.

Además, el sell out influye en el sell in, ya que determina el nivel de reposición de los productos y la relación entre el retailer y el proveedor.

Con el fin de optimizar el sell out, necesitas comprender las tendencias shopper, es decir, los comportamientos, preferencias, necesidades y expectativas de los consumidores, así como los factores que impactan en su decisión de compra. 

Estas tendencias pueden variar según el tipo de producto, el segmento de mercado, la estacionalidad, la ubicación geográfica, los canales de venta y otros criterios.

¿Cómo el Business Intelligence ayuda a mejorar el sell out?

El BI contribuye a potenciar el sell out al ofrecer información relevante sobre las tendencias de comportamiento del shopper, los canales de venta, las oportunidades en el punto de venta y la experiencia del shopper.

A continuación, te presentamos algunos ejemplos de cómo la tecnología de Business Intelligence para sell out e inventarios puede aplicarse:

• Tendencias de comportamiento del shopper:

El Business Intelligence te ayuda a analizar los datos de ventas, los perfiles de tus clientes, las encuestas de satisfacción, las redes sociales, los programas de fidelización y otras fuentes para identificar las preferencias, los hábitos, los motivos y los obstáculos de compra de los consumidores.

De esta manera, puedes segmentar a tus clientes, personalizar tus ofertas y comunicar tus mensajes de forma más efectiva.

• Canales de venta:

El Business Intelligence (BI) te permite comprender el rendimiento de cada uno de los canales de venta, como las tiendas físicas, el e-commerce, las aplicaciones móviles y los marketplaces.

Gracias a esto, podrás optimizar tu estrategia omnicanal, integrando y coordinando tus canales para ofrecer una experiencia de compra consistente y diferenciada a tus clientes.

• Oportunidades en punto de venta:

El Business Intelligence te posibilita identificar las oportunidades de mejora en el punto de venta, como la disposición de los productos, el surtido, el stock, el manejo de caducidades, la iluminación, el servicio al cliente y otros elementos que influyen en la percepción y el comportamiento del shopper.

De esta forma lograrás optimizar la gestión, funcionalidad y la rentabilidad de tus espacios comerciales.

• Experiencia del shopper:

El Business Intelligence te permite evaluar y mejorar la experiencia del shopper, ya que podrás conocer el conjunto de emociones, sensaciones y percepciones que el consumidor experimenta antes, durante y después de la compra.

Con estos datos podrás fomentar la confianza, la lealtad, la recomendación y la repetición de compra de tus clientes.

La importancia de la gestión inteligente de inventarios en el retail

La gestión de inventarios es crucial, ya que impacta directamente en la rentabilidad, la competitividad y la satisfacción del cliente. Una eficiente gestión de inventarios permite:

• Disminuir los gastos de almacenamiento, transporte y mermas de productos.
• Incrementar la disponibilidad, la diversidad y la calidad de los productos.
• Prevenir la escasez, el exceso de inventario y la falta de correspondencia entre la oferta y la demanda.
• Mejorar la atención al cliente, la fidelización y la reputación.

Beneficios del Business Intelligence para sell out e inventarios

Veamos algunos ejemplos de cómo el BI puede mejorar la gestión de inventarios en el sector retail:

• Demanda:

El BI te ayuda a predecir la demanda de los productos, considerando las tendencias del mercado, las estacionalidades, las promociones, los eventos, las preferencias de los clientes y otros factores. 

Esto te permite planificar tus compras, pedidos y entregas de manera más eficiente y ajustada a las necesidades reales de tus consumidores.

• Stock:

El BI es útil para supervisar el nivel de inventario de los productos, tanto en el almacén como en el punto de venta, así como su rotación, caducidad, deterioro y detectar la venta perdida.

• Análisis de ventas:

El Business Intelligence es excelente para monitorear y medir el flujo de los productos, desde el proveedor hasta el consumidor final, pasando por el almacén y el punto de venta.

Por lo tanto, mejorarás tu logística, distribución y entrega, reduciendo los tiempos, los costos y los errores.

• Ciclo de vida:

Con el BI podrás analizar el ciclo de vida de los productos, desde su lanzamiento hasta su retirada, así como su rentabilidad, su competitividad y su valor añadido.

Esto significa que podrás gestionar el surtido, precio, promoción y eliminación de tus productos, maximizando el beneficio y minimizando el riesgo.

En conclusión, con la tecnología de Business Intelligence para sell out e inventarios podrás aumentar el potencial de tu negocio, impulsando tus operaciones de forma eficiente.

El BI te ofrece información valiosa y accionable sobre tu negocio, el mercado y tus clientes, lo cual facilita la toma de decisiones inteligentes y basadas en datos reales.

Además, con el BI conocerás y lograrás satisfacer mejor las necesidades, las expectativas y las preferencias de tus consumidores, ofreciendo una experiencia de compra personalizada, omnicanal, atractiva y diferenciada.

Es por ello que en Kimetrics hemos desarrollado nuestra solución Xtract, con la que podrás homologar y automatizar tu información de sell out e inventarios, para tener la data necesaria que facilite tomar  decisiones para optimizar tus procesos, reducir tus costos, aumentar tus ventas y fidelizar a tus clientes.

Agenda una cita con nosotros para descubrir y recibir más información de nuestros productos y servicios.

Comportamiento del shopper y las estrategias de trade marketing

Los hábitos del shopper evolucionan constantemente, y las empresas deben adaptarse y aprovechar las nuevas oportunidades en el punto de venta para destacarse.

El comportamiento del shopper y su impacto en las estrategias de trade marketing están determinados por una variedad de factores, por lo que es fundamental realizar un análisis del shopper y sus hábitos de compra para entender cómo sus decisiones influyen en la elección de los productos dentro del PDV y en las categorías, y por ende, en el resultado de las ventas.

Es importante resaltar que los resultados de este análisis le permitirán a las marcas mejorar su gestión de productos de consumo masivo, por lo que es necesario contar con herramientas de ejecución del PDV y de business intelligence de sell out e inventarios que suministren datos precisos para aumentar la eficiencia en el retail.

Continúa leyendo para comprender cómo el uso de la tecnología influye en las decisiones del shopper y, al mismo tiempo, te ayuda a tomar decisiones para mejorar las estrategias de trade marketing.

Hábitos del Shopper y su impacto en las categorías

Existen varios factores que afectan la forma en que los consumidores compran y repercuten en los resultados de los diferentes canales de venta, pero en definitiva pueden transformar la experiencia de compra del shopper.

En ocasiones los factores son externos pero la conexión con el shopper puede darse por  motivaciones para comprar, sus preferencias personales, sus hábitos de consumo, las influencias sociales y las etapas de su vida. Estos factores pueden variar según la categoría de productos y las necesidades específicas de los consumidores.

A continuación, te explicamos cómo afectan algunos de estos factores:

• Las influencias sociales desempeñan un papel crucial en el comportamiento del shopper. Eventos influyentes, como el entorno familiar, educativo, social, político y tecnológico, pueden moldear los valores y las decisiones de compra de los consumidores. 
• El estilo de vida y los valores personales pueden influir en las decisiones de compra y en la relación emocional que los consumidores establecen con las marcas.
• Los hábitos de consumo también pueden verse afectados por la publicidad, el precio y las promociones. Los profesionales del marketing buscan comprender los factores que motivan a los consumidores y establecer conexiones emocionales con las marcas para fomentar la lealtad y las compras repetidas; aunque también se tiene claro que el precio y la capacidad de compra del shopper se ha ve afectada por la situación económica, y por lo tanto buscan promover estímulos o promociones que sean atractivas.

Todo esto nos conduce a la importancia de analizar la experiencia de compra y los hábitos del shopper para medir y hacer un seguimiento cercano de las opciones en los diferentes canales de venta, para cuidar sus resultados en ventas.

La mejor manera de recolectar los datos necesarios y obtener un análisis preciso es a través del PDV con acciones y estrategias como merchandising, promociones y activación del punto de venta, y complementar su medición con herramientas que utilizan business intelligence para sell out e inventarios.

La transformación digital para potenciar los resultados de trade marketing

La transformación digital se ha convertido en un pilar esencial para las empresas del sector retail que buscan comprender los hábitos de compra de los consumidores, a través de la mejora de los procesos, disponibilidad del producto, niveles de stock y servicios en el PDV.

La recopilación y análisis de datos de ventas, interacciones en línea y preferencias de los clientes proporcionan información valiosa para ajustar las estrategias comerciales.

Para alcanzar ventas planeadas, las marcas necesitan evaluar sus estrategias de trade marketing mediante una efectiva ejecución del PDV y descubrir si el producto que se ofrece en cada anaquel es el correcto para las necesidades del shopper y su relación con la marca.

Asimismo, la implementación del business intelligence para sell out e inventarios permite a los minoristas tomar decisiones oportunas basadas en el comportamiento de datos históricos y confiables, optimizando la gestión de productos y categorías en cada punto de venta y reduciendo la venta perdida.

En resumen, la transformación digital te brinda los siguientes beneficios:

• Permite conocer mejor al cliente, sus necesidades, gustos y comportamiento de compra, mediante el análisis de datos y con apoyo de la inteligencia artificial.
• Facilita la personalización de la oferta, el marketing y la comunicación, adaptándose a las preferencias y expectativas de cada shopper.
• Mejora la eficiencia operativa del equipo en campo, optimizando la gestión del inventario, la logística, el surtido y la fijación de precios.
• Potencia la innovación, creando nuevos productos, servicios y experiencias que aporten valor al cliente y se diferencien de la competencia.

Brindar información inteligente a los promotores para una operación efectiva

La gestión inteligente del PDV de productos de consumo masivo implica no solo comprender los hábitos del shopper, sino también empoderar a los promotores y equipos de ventas para tomar decisiones informadas.

La información inteligente proporcionada a los promotores les permite operar de manera más eficiente, ofrecer asesoría a los clientes, asegurar el stock en anaquel y mejorar la visibilidad de los productos en el punto de venta.

Para que el promotor pueda realizar su labor de forma óptima, es necesario proveer datos e insights que le ayuden a realizar mejor su trabajo. Algunos ejemplos de información inteligente para operar son:

• Conocer el perfil del shopper.
• Identificar el ciclo de compra del shopper, las fases por las que pasa desde que reconoce una necesidad hasta que realiza la compra, y los factores que influyen en su decisión.
• Reconocer y medir los principales KPI´s: share of shelf (SOS), Precios, Exhibiciones, Presencia, Portafolio, etc.
• Conocer las tendencias del mercado.

En conclusión, el comportamiento del comprador y sus hábitos de compra son esenciales para el éxito de las empresas minoristas. Adaptarse a las tendencias del comprador y aprovechar las oportunidades en el punto de venta es crucial.

Del mismo modo, la implementación de la business intelligence para el sell out e inventarios se convierte en una herramienta clave para optimizar la gestión de categorías de productos de consumo masivo, mejorando la experiencia del comprador y la rentabilidad del negocio.

En Kimetrics te ofrecemos nuestras soluciones Field Execution y Xtract, que te permitirán cruzar información de ejecución, ventas e inventarios para conocer datos precisos y análisis detallado de tu PDV. Haz clic en el siguiente enlace y conoce todos los beneficios que tenemos para ti y tu negocio.