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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!

Business intelligence para sell out e inventarios

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!

business intelligence para sell out e inventarios

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.

Business intelligence para sell out e inventarios

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.

Indicadores clave de la Perfect Store.

Tener una perfect store es la meta de todo negocio en la industria retail. Para lograr esto, es necesario cumplir con varios objetivos y estrategias. Este modelo es clave para potenciar tu marca sólidamente en la industria.

Muchos expertos recomiendan conocer las tendencias y ejemplos de ejecución en punto de venta de otros retailers para estudiar los casos de éxito y aprender de ellos. 

Para mejores resultados, es recomendable utilizar una herramienta de business intelligence para sell out e inventarios que te guíe por el camino de la excelencia.

Conoce los indicadores clave para una perfect store, a continuación.

 

¿Cómo lograr una perfect store?

Se considera una perfect store a la tienda que tiene todo el potencial necesario para cumplir sus metas de desarrollo y crecimiento, lo que incluye efectuar los estándares de satisfacción del cliente, contar con suficiente stock y que todos los procesos se cumplan eficazmente.

Para lograr transformar tu tienda en una perfect store es recomendable aliarte con una app de promotoría y ejecución en punto de venta como la solución Field Execution, una herramienta de ejecución del equipo en campo para cumplir los objetivos de la marca.

 

¿Cuáles son las características de una tienda perfecta?

Estas son las características que toda perfect store debe tener:

  • El PDV cuenta con los productos que el cliente busca.
  • Los productos y la mercancía están expuestos de forma correcta en los anaqueles, de tal forma que captan fácilmente la atención del consumidor.
  • La visibilidad de los precios en el anaquel es adecuada para el comprador. Para mejorar la visibilidad de los productos en el anaquel, te recomendamos implementar Field Execution en tu PDV, el cual te ayudará a gestionar las góndolas y el stock de tu empresa.
  • La promoción es correcta.
  • Los niveles de inventario son óptimos, logrando cumplir con la demanda anticipadamente.

 

Indicadores de la perfect store

Estos son los indicadores de la tienda perfecta que debes cumplir en tu negocio:

  • Disponibilidad de productos:

Todos los consumidores esperan llegar a tu PDV y encontrar el producto que desean. Por lo tanto, asegúrate de contar con la mercancía necesaria para suplir la demanda.

 

  • Participación en anaquel:

Este punto incluye la cantidad de productos correcta, la posición óptima de la mercancía, una excelente presentación y visibilidad de precios. Asimismo, también debes considerar tener variedad del catálogo de productos para suplir las necesidades de los compradores.

  • Visibilidad de tu marca:

Analiza si tu marca cuenta con los factores necesarios para sobresalir de la competencia. La visibilidad de tu empresa ante el público es vital para asegurar un sólido posicionamiento en la industria retail.

  • Pricing:

Los precios establecidos en tus productos deben ser ajustables al bolsillo del consumidor, pero esto no significa que tu empresa deba perder dinero. Tus estrategias de precio deben ser ajustadas para tener un margen de ganancia óptimo. 

  • Monitoreo de fuerza de ventas:

Es importante realizar un seguimiento de tus procesos dentro del PDV. Esto te permitirá saber qué tan eficientes son tus estrategias y qué aspectos debes modificar.

 

Field Execution: Herramienta digital para potenciar tu Perfect Store

Tu negocio necesita atención y acciones específicas para transformarse en una perfect store, pero hacer todo este trabajo manualmente puede ser muy exhaustivo.

Es por ello que en Kimetrics desarrollamos Field Execution, una app de promotoría y ejecución en punto de venta, con la que podrás mejorar tus operaciones, incrementar tu productividad y lograrás la visibilidad que deseas para tus productos.

Esta potente herramienta se complementa con el análisis de la data que se puede obtener del sell out e inventarios para definir estrategias y acciones preventivas – correctivas en tu estrategia, operación y ejecución PDV, con un análisis certero de los principales indicadores de tus productos y basado en business intelligence con la solución Xtract.

Tendrás al alcance de tu mano toda la información valiosa en tiempo real de aspectos como agotados, precios, conocer tus exhibiciones adicionales y seguimiento de tu competencia.

Conoce más sobre esta poderosa herramienta digital, a través del siguiente enlace:

¿Por qué invertir en una herramienta de Business intelligence?

Cada día, las empresas invierten más y más en herramientas de business intelligence, ya que les permiten transformar grandes cantidades de datos en valioso conocimiento para tomar las mejores decisiones.

Gracias a estas soluciones de BI, muchas empresas del sector retail han podido mejorar sus operaciones en temas como forecasting de la demanda, predicción de agotamiento y venta cero. Así que no te quedes atrás, no dejes que la competencia desplace tu posición en la industria.

Conoce las razones por las cuales deberías invertir en una herramienta de business intelligence el próximo año y potencia tu marca con la ayuda de la inteligencia artificial.

¿Por qué conviene invertir en una herramienta de Business Intelligence?

La crisis mundial actual y sus afectaciones en la industria minorista, producen gran incertidumbre al interior de las empresas, pudiendo desencadenar tomar malas decisiones, afectando el rumbo del negocio.

El business intelligence puede acceder a data precisa de manera rápida y automatizada, por lo que se convierte en una ventaja competitiva que todas las compañías buscan tener. Al manejar grandes volúmenes de datos las herramientas de análisis se convierten en aliadas perfectas para ubicar oportunidades para vender más, realizar un análisis predictivo de demanda y hasta optimizar costos. Pero además te presentamos otras razones para invertir en una herramienta de BI en tu empresa:

 

  • Las herramientas de business intelligence son versátiles y te permiten trabajarlas en diferentes áreas de tu negocio. Con el BI puedes potenciar el área de ventas, marketing, sales forecast, entre otros. 
  • Te ayuda a tener todos los datos de ventas centralizados en un solo sistema, mejorando la eficacia de tu marca y la competitividad.
  • Permite conocer los puntos débiles del desplazamiento del producto y anticipar la resolución de problemas.
  • El business intelligence realiza un profundo análisis de datos de forma automatizada, permitiéndote mejorar las estrategias y toma de decisiones.
  • Incrementa los ingresos y la productividad de tu negocio.
  • Se obtienen datos con mayor precisión que permiten ajustar las estrategias para atraer nuevos clientes.
  • Con las herramientas de business intelligence se obtienen informes rápidos y precisos de todos los indicadores que afectan el PDV.

Conoce las ventajas de contar con una herramienta de business intelligence

La tecnología de business intelligence le aporta excelentes beneficios a los negocios que lo implementan:

 

  • Precisión de datos de sales forecast, que te permitirán anticipar la demanda futura y reabastecer el stock.
  • Automatizar y ahorrar mucho tiempo al dejar que una herramienta basada en inteligencia artificial para forecasting realice la recolección de datos y análisis. Esto te deja tiempo para realizar una mejor gestión de tu negocio.
  • Mejora la cohesión con tu equipo de trabajo: El trabajo en equipo y la buena comunicación son piezas claves para el crecimiento de la empresa. Es por ello que una herramienta de business intelligence ofrece la ventaja de unificar los datos y los consolida en un solo sitio, por lo que facilita la comunicación entre el personal de tu equipo.
  • Promueve la optimización de la cadena de suministro para tener siempre producto disponible  en el anaquel. 
  • Te permite realizar una predicción de agotamiento y venta cero, optimizando tu negocio.

 

Sin duda, invertir en una herramienta de Business Intelligence para este 2023 es una acertada decisión.

En Kimetrics te recomendamos nuestra solución Xtract, la cual es una plataforma con la que podrás hacer una extracción y automatización de sell out e inventarios de diferentes portales, para obtener los principales indicadores que afectan tu punto de venta y realizar acciones y tomar mejores decisiones.

Además, con Xtract + Forecasting podrás obtener la Predicción de la demanda y “optimización de la cadena de suministro” a partir de modelos predictivos muy ágiles y precisos. ¡Anímate a probarlo! Para más información, haz clic en el siguiente enlace:

Diferencias en conceptos de BI

La transformación digital que están adaptando muchas organizaciones lleva a nuevos modelos de negocio y en su mayoría están basados en la toma de decisiones basada analíticos de Big Data para Retail. Existen diferentes conceptos en el BI que toda empresa debe conocer para potenciar su negocio, especialmente cuando se está implementando tecnología de business intelligence para sell out e inventarios.

Tanto la big data, como el business intelligence y el business analytics son conceptos diferentes, pero que trabajan juntos para garantizar los mejores resultados en la toma de decisiones acertadas en la estrategia de las empresas. Por lo tanto es necesario implementar estos tres fundamentos.

Es por ello que hoy en Kimetrics te contaremos la diferencia entre los conceptos de BI que te resultará de mucha utilidad.

 

¿Qué es el Big Data?

También conocido como macro datos o datos masivos, se refiere al almacenamiento de una gran cantidad de datos y los procesos aplicados para ubicar los patrones dentro de esa información. Es decir, consiste en la captación y almacenamiento de datos estructurados y no estructurados de variadas fuentes.

La Big Data es una herramienta de recolección de datos que será útil para analizar la información con los sistemas de BI y BA.

 

¿Qué significa Business Intelligence (BI)?

La clave para entender el Business Intelligence (Inteligencia de Negocios) es el pasado, ya que el BI analiza los datos históricos de la empresa para comprender mejor su trayectoria.

El BI da a conocer los patrones que la empresa ha estado siguiendo. Esto se logra a través del análisis de los datos almacenados y clasificados con anterioridad.

En otras palabras, el Business Intelligence se encarga de almacenar datos estructurados en un servidor central que luego podrán ser analizados para la toma de decisiones, basándose en los datos históricos de la empresa.

Gracias a que el BI analiza los datos del pasado, los sistemas basados en Business Intelligence pueden encontrar fácilmente patrones analíticos. Esta valiosa información sirve para la toma de decisiones dentro de la empresa.

 

¿Para qué sirve el Business Analytics (BA)?

El Business Analytics (Analítica de Negocios) se orienta hacia el futuro. Con este sistema puedes crear una visión hacia cierto tiempo, y se basa en modelos predictivos, permitiéndote tomar decisiones más acertadas para tu negocio a corto y largo plazo.

 

Diferentes conceptos que se integran entre sí.

A diferencia del BI, el Business Analytics no estudia estadísticas internas, sino que se nutre de diferentes fuentes externas, como tendencias del sector o indicadores macroeconómicos. Sin embargo, ambas buscan optimizar los procesos: el BI corrige errores operativos y el BA se enfoca en no cometer esos errores en el futuro al optimizar la estrategia de la empresa.

 

En todo caso, tanto el BI como el BA trabajan con los datos que proporcionan los sistemas de Big Data para realizar sus modelos y predicciones.

 

Con todo lo dicho, se puede determinar que las principales diferencias entre estos tres conceptos son: qué datos analizan, dónde se almacenan, qué hacen con la información y qué variable estudia cada uno.

En conclusión, se puede determinar que todos estos conceptos son fundamentales para mejorar las estrategias empresariales de la compañía. Con ayuda de la Big Data, Business Intelligence y el Business Analytics puedes comprender mejor el mundo empresarial y cómo sacar el mayor provecho posible de analíticos de Big Data para Retail.

Si deseas más información sobre cómo lograr una visión integral del negocio con información actualizada diariamente, la herramienta Xtract de Kimetrics te automatiza y gestiona toda la medición de sell out e inventarios en una sola plataforma de Business Intelligence. Para más información, haz clic en el siguiente enlace:

sales forecasting

¿Qué acciones considerar para hacer un buen sales forecasting?

El sales forecasting o pronóstico de ventas es una tarea sumamente efectiva para potenciar los procesos de toda empresa. De hecho, con la estimación de análisis de la demanda a futuro podrás mejorar la fluidez de la cadena de suministro y optimizar la disponibilidad del inventario.

Con el avance tecnológico, se han desarrollado herramientas de demand forecasting que permiten realizar una predicción de agotamiento y venta cero, evitando que las empresas pierdan grandes sumas de dinero y recursos.

A continuación, conoce más sobre sales forecasting y su importancia para la prosperidad de tu empresa. 

 

Importancia de la estimación de ventas o sales forecasting

El pronóstico de ventas juega un papel sumamente fundamental en la operatividad de toda empresa porque le permite conocer el flujo de caja y la demanda de productos.

Esta es una actividad necesaria para estimar el número de productos o servicios que se venderán en un periodo determinado de tiempo, permitiéndole a la compañía anticiparse al abastecimiento de stock.

Con la estimación de ventas, las empresas pueden prever la demanda futura del mercado, permitiéndote realizar inversiones inteligentes (ya que conocerás el recurso monetario que necesitas para invertir) y mejorando las negociaciones con tus clientes asi como con las reas de suministro.

Una previsión de ventas exitosa le permite a la compañía comprender las preferencias y necesidades de los clientes, además de ayudarle a descubrir cuáles canales funcionan mejor.

Asimismo, la predicción de ventas ayuda a los empresarios a planificar sus inventarios y a trabajar anticipadamente en sus programas de producción.

 

¿Qué acciones tomar para realizar un buen sales forecasting?

Para cumplir con éxito una estrategia de sales forecasting es necesario tomar en cuenta algunos factores:

  • Conoce el mercado donde deseas impactar. Esto incluye saber el crecimiento del mercado, impacto de la estacionalidad, variedad de precios y posibles cambios que pueda sufrir a futuro.
  • Datos históricos de ventas de tu compañía, para identificar las tendencias y hacia dónde se mueven los datos de sell out y sell in.
  • Recopilación de datos precisos y confiables. El trabajo puede ser manual y llevar demasiado tiempo de análisis pero es más fácil si te apoyas de herramientas basada en análisis predictivo e inteligencia artificial que permitirá aprender del comportamiento de los datos.
  • Conoce cuáles modelos se adaptan mejor a tu proceso de ventas. Existen diversos modelos de estimación a los cuáles se les puede también atribuir factores o indicadores externos que afectan el comportamiento de la venta, así que es importante tomar el modelo que más se acerque con un nivel de error aceptable.
  • Pon a prueba tus estrategias, de este modo sabrás cuáles son las ventajas y cuáles son las debilidades que debes mejorar.

Puedes mejorar tu negocio aplicando tecnología de business intelligence para optimizar tu predicción de agotamiento y venta cero, y en Kimetrics te ofrecemos nuestra solución Xtract+Forecasting, con la cual podrás mejorar tus resultados de ventas y asegurar la disponibilidad de tu producto.

Esta plataforma se basa en la Inteligencia Artificial para forecasting para la realización de predicciones, análisis, e implementación de estrategias y correcciones, desde la producción, hasta la distribución y disponibilidad de sus productos en PDV. 

Si deseas más información, te invitamos a hacer clic en el siguiente enlace:

¿Cómo predecir las ventas estacionales rumbo a fin de año?

Se conocen como “campañas estacionales” a las estrategias realizadas en una temporada específica o estaciones del año, y se relacionan con aquellas fechas especiales como la navidad, día del padre o madre, eventos mundiales, celebraciones deportivas, etc.

Por tal motivo, estas fechas se consideran importantes para aprovechar la venta y mejorar los ingresos de una compañía. Es por eso que debes prepararte para organizar tu campaña y predecir las ventas que tendrás para fin de año.

Con ayuda de una herramienta de predicción de agotamiento y venta cero, basada en tecnología de sales forecast, es más sencillo llevar a cabo esta tarea y estar preparados. Conoce más sobre este tema en el siguiente artículo.

 

Evita los errores comunes durante las campañas estacionales

Para asegurar el éxito de tus operaciones, es necesario que conozcas los errores comunes y evites incurrir en ellos:

 

1.- Evita exhibir demasiado un producto (y olvidarte de los demás en el proceso):

Durante la estacionalidad es importante recordar que se debe equilibrar la demanda de productos actual con los demás productos de uso frecuente de los clientes.

Abarrotar el PDV con mercancía exclusiva de una sola temporada es un error, ya que esto puede causar pérdidas de clientes fieles en lugar de aumentar la fidelidad. Por tal motivo, es importante que dediques especial atención a tus estrategias para fin de año para no incurrir en este error.

 

2.- No hagas suposiciones y apóyate de una herramienta de predicción de agotamiento y venta cero:

Otro de los principales errores que cometen las empresas es hacer suposiciones sin fundamento durante la estacionalidad, ya que muchos negocios basan sus expectativas suponiendo “lo que querrá el cliente” y no se basa en datos reales.

Debes conocer a tu cliente y sus preferencias para poder predecir la demanda futura, aunque también existen variables externas o macroeconómicas que podrían influir , así que es importante ver cómo afectarán. ¿No sabes cómo hacerlo? Te recomendamos apoyarte en una herramienta de análisis predictivo e inteligencia artificial, como la solución Xtract+Forecasting que te ofrece Kimetrics.

 

3.- No hagas esta campaña “por moda”:

Las campañas de estacionalidad deben ser tomadas en serio y se deben planificar con mucho cuidado. Si aplicas esta estrategia de negocio solamente por moda, tus probabilidades de fracaso son muy altas, ya que tarde o temprano la demanda disminuirá.

 

¿Cómo predecir eficazmente las ventas para el fin de año?

La clave está en la planificación, analizar el comportamiento histórico de la data, que puede ser del sell out e inventarios, y también buscar referencias sobre campañas exitosas y utilizar un modelo predictivo confiable para asegurar una campaña exitosa y estable.

La época de fin de año es muy lucrativa, ya que la temporada invernal y navideña es una de las favoritas de los clientes. El consumo de adornos de navidad y alimentos tradicionales se intensifica, así que es importante realizar una buena planificación con antelación para evitar el agotamiento o sobreestimación de stock.

Para poder realizar una predicción de la demanda exitosa, es importante que utilices una herramienta basada en inteligencia artificial de forecasting, ya que mediante procesos de aprendizaje y algoritmos del comportamiento de los datos logrará reducir el margen de error.

Otra forma de fomentar las ventas es creando descuentos u ofertas especiales para la época de estacionalidad. Este tipo de campañas generan inmediatez y motivan al shopper a adquirir más productos.

En resumen, los pasos que debes seguir para cumplir exitosamente con una campaña de estacionalidad son:

  1. Selecciona el momento perfecto para dar inicio a la campaña.
  2. Pronostica tu demanda y asegura el inventario para no caer en agotados.
  3. Planifica con cuidado las actividades, promociones y procesos que debe cumplir tu equipo en el PDV.
  4. Haz publicidad de tu campaña de estacionalidad en redes sociales o medios de comunicación.
  5. Toma nota de los resultados para mejorar tus estrategias en el futuro.

 

No lo olvides: aprovecha al máximo la estacionalidad para potenciar las ventas de tu negocio, y esta tarea es más sencilla con la ayuda de una solución tecnológica basada en business intelligence. En Kimetrics estamos para ayudarte y te ofrecemos nuestras herramientas hechas a la medida para ti y tu empresa.

Si deseas saber más sobre nuestra herramienta de predicción de agotamiento y venta cero, te invitamos a solicitar más información:

Cómo ayuda la Inteligencia Artificial para el control de mermas en Retail.

La merma es la diferencia entre el inventario teórico (stock en el sistema) y el inventario físico (el nivel real de stock), y este error puede traer como consecuencias pérdidas de mercancía y por supuesto de ventas y dinero. Por esta razón, es sumamente importante llevar un control preciso del inventario ideal y de las mermas para mantener la rentabilidad de la empresa.

Por ello, para garantizar la disponibilidad de los productos para el shopper al momento que lo requiere, existen muchas soluciones tecnológicas para la industria del retail que van desde dispositivos de registro, tráfico o flujo por mapas de calor, reconocimiento facial, hasta el análisis y procesamiento de datos en tiempo real y datos de comportamiento histórico y preferencias.

En tal sentido, para facilitar la predicción de la demanda y contar con un volúmen de inventario suficiente de acuerdo a la data histórica, se pueden implementar tecnologías basadas en business intelligence, que ayudan a tener un perfecto control sobre Sales & Supply.

Es por ello que hoy en Kimetrics te contamos los mejores consejos para disminuir y evitar la merma de productos con la ayuda de la inteligencia artificial.

 

¿Por qué se produce la merma en los almacenes?

La merma puede ser causada por variados factores que incluyen una mala logística, un mal cálculo de la demanda que genera un exceso de producción, e incluso hurtos en la mercancía. Otros factores que pueden causar la merma de stock pueden ser:

  • Productos que no pasan la prueba de calidad y deben ser desechados.
  • Errores en el almacenamiento.
  • Incorrecta manipulación de producto.
  • Errores en el cálculo de la demanda, ya que no se consideran factores de comportamiento del negocio o incluso variables externas o macroeconómicas del entorno.

Es importante conocer las causas detrás del quiebre de inventario para evitar las disminuciones en las ganancias. Es por esto que la mejor solución es contar con un software de sales forecast para mantener un riguroso control sobre el stock necesario y la demanda real de la empresa.

 

La Inteligencia artificial y el Retail

La IA se usa para ayudar a ejecutar procesos que necesitan imitar el comportamiento humano, aquellos que son muy complejos, matemáticos, repetitivos y que requieren millones de decisiones.

Por ello, los retailers necesitan contar con una plataforma de almacenamiento de datos para administrar la información recopilada a través de la operación y ventas, para así procesarla de una manera más ágil, basándose en el aprendizaje para entregar decisiones inteligentes.

 

3 Consejos para disminuir las mermas con Inteligencia Artificial

1. Mantén un control sobre el manejo de la mercancía.

Para evitar las mermas se debe mantener un buen control sobre el manejo de los productos; los supervisores deben verificar las caducidades de la mercancía y revisar si algún producto ha sufrido algún daño.

 

2. Supervisa y cuida la cadena de distribución.

Llevar un seguimiento de todos los procesos de la cadena de distribución es vital para evitar mermas futuras, es muy importante contar con inventarios óptimos que respalden la demanda.

Por lo tanto, debes cuidar los detalles de cada proceso, lo que incluye supervisar los estándares de calidad de los productos, el traslado y hasta la ubicación de la mercancía en los anaqueles.

 

3. Implementa un software de business intelligence para optimizar la gestión del almacén.

La tecnología es una aliada infalible en la optimización de procesos, por lo tanto, te recomendamos utilizar un software diseñado para gestionar la entrada, salida y ubicación de la mercancía.

El manejo de grandes volúmenes de información se puede complicar si no se tiene la data de una manera optimizada que permita medir indicadores y realizar un preciso “forecast de demanda”.

Este tipo de soluciones te ayudará a controlar la calidad y trazabilidad en tiempo real, logrando trabajar más eficientemente la producción, el registro, etiquetado, almacenaje y distribución para evitar las pérdidas de productos y errores de almacenamiento.

 

¿No conoces un software que pueda ayudarte? En Kimetrics te ofrecemos nuestra solución Xtract+Forecasting, la cual es una plataforma basada en inteligencia artificial, especializada en realizar análisis de datos de forecasting y Optimización de la Cadena de Suministro, para ayudar a las marcas a disminuir la brecha entre la implementación de las estrategias comerciales y las oportunidades en la ejecución.

 

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