En el competitivo retail actual, la información posee un valor incalculable. Por lo mismo, el business intelligence (inteligencia de negocios) se ha revelado como una herramienta que trae grandes beneficios para la industria, ya que a través del Big Data se puede recopilar, organizar y analizar información clave para comprender el desarrollo del negocio, detectar irregularidades o encontrar soluciones.
En ese sentido, las empresas que trabajan en retail o canal moderno están utilizando plataformas BI para mejorar sus operaciones, ya sea en comercialización, marketing, e-commerce, omnicanalidad, cadena de suministros, y en general, la gestión de sus productos en el punto de venta.
Este tipo de soluciones han entregado una serie de ventajas a los minoristas, relacionados con la obtención de datos valiosos del comportamiento del negocio, que les ha permitido encontrar respuestas casi inmediatas, ayudándoles a sortear cualquier obstáculo que impida la llegada de sus productos a los consumidores finales.
Asimismo, otra de las ventajas que posee una herramienta de inteligencia de negocios es que cualquier tipo de empresa, independiente de su tamaño, puede acceder a este tipo de softwares para potenciar sus ventas.
De hecho, los siguientes casos de éxito de business intelligence constatan cómo la tecnología puesta al servicio del retail puede contribuir al diseño de estrategias para superar a la competencia, al optimizar la experiencia de compra de los clientes y conquistando su fidelidad.
Amazon, símbolo del business intelligence
El gigante minorista online, y que desde febrero de 2020 incursiona en las tiendas físicas con Amazon Go Grocery, es uno de los ejemplos más representativos de los beneficios que entregan las herramientas BI para potenciar el desarrollo de una empresa.
En el caso de Amazon, la utilización de este tipo de plataformas les ha ayudado a mejorar el mecanismo de detección de fraudes, mediante la integración del Big Data, que les ayudó a reforzar su seguridad con un sistema de detección de fraude de tarjetas de débito y crédito, alcanzando una reducción de un 50% en los actos fraudulentos.
Además, el uso de business intelligence les ha permitido avanzar en la personalización de la atención al cliente, a través de un sistema de aprendizaje automático sobre las búsquedas de cada uno de sus shoppers, que incluye recomendaciones de productos específicos, la reclasificación personalizada de productos y el marketing directo personalizado.
Finalmente, Amazon mejoró su estrategia comercial a través de la implementación de precios dinámicos que cambian cada dos minutos, marcando la diferencia respecto a otros minoristas, los que pueden tardar semanas o meses en actualizar sus precios. Esta táctica se convirtió en el sello de la compañía de Jeff Bezos, inaugurando una nueva era dentro del e-commerce.
Waitrose, identificando las demandas
Waitrose es una de las cadenas de supermercados más grande del Reino Unido, con alrededor de 350 tiendas que concentran a 60 mil empleados. Sin embargo, uno de los grandes problemas que tenía, era la variabilidad de la demanda según la temporada, lo que finalmente pudieron resolver gracias al uso de business intelligence.
“Una de las soluciones que estamos ejecutando es una aplicación de pronóstico de demanda interna, que utiliza una base de datos SAS®”, dijo Aaron Denton, Gerente de Desarrollo de Infraestructura de Waitrose.
“Realiza un seguimiento de varios conjuntos de datos; por ejemplo, puede consultar los planes meteorológicos de los últimos años, las ventas, las fechas, los eventos y, con esta información, predecir lo que las tiendas necesitarán vender a los clientes. Esto impulsa directamente el cumplimiento de nuestros pedidos y tiene un impacto activo en lo que enviamos a las tiendas”, agregó.
La integración de esta plataforma facilita tanto en el punto de venta como en la plataforma online la identificación de la demanda en cada una de sus tiendas y pronosticar qué productos deben tener disponibles en función a las necesidades del consumidor final en cada temporada.
Sodimac, aprovechando las promociones
En febrero del 2008, se abrió en Argentina la primera tienda Sodimac, que pertenece al grupo chileno Falabella. A mediados del 2009, se generó la urgencia de implementar una herramienta BI para potenciar el desarrollo de los locales argentinos.
El modelo que se implementó analizó la evolución de los principales indicadores de ventas y costos para poder medir el margen de ganancia de cada producto, lo que les permitió promocionar aquellos que más le convenían a la empresa de acuerdo al margen que dejaban.
Gracias a la implementación de un software BI, Sodimac en Argentina pudo aprovechar todo el potencial que tienen las promociones en ese país, permitiéndoles evaluar qué oferta lanzar por sucursal o con qué tarjeta bancaria la campaña no tuvo un buen resultado, lo que les facilitó hallar oportunidades de negocio que en la matriz chilena no se tomaban en cuenta.
Inka Crops, decisiones rápidas en el Canal Moderno
Con más de dos décadas de historia, Inka Crops, la empresa peruana de snacks gourmet saludables logró expandir su negocio más allá de sus fronteras, ofreciendo sus productos tanto en América Latina, Norteamérica, parte de Europa y Asia.
Sin embargo, esta acelerada expansión trajo importantes retos para la empresa, que debió modernizar de manera urgente sus procesos, que hasta el 2019 gestionaba la venta y stock de manera manual, obteniendo la data de los portales B2B por separado, en un proceso lento y engorroso.
La compañía se dio cuenta que una buena gestión de sell out es necesaria a la hora de aumentar las ventas en el canal moderno. Por este motivo, es vital enfocar las estrategias comerciales a acciones que van en pos del objetivo, ayudados con una herramienta BI que les permitiera consolidar toda la información de manera rápida.
De esta manera, llegaron a InStoreView y de inmediato notaron la diferencia: “InStoreView permite reaccionar rápido, ver en cuál tienda nos quedamos sin stock, avisar al equipo de mercaderistas para que puedan sacar la mercadería lo más rápido posible del almacén. Eso podemos verlo y detectarlo muy rápido”.
