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.
Contenido
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.
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