Uno de los principales problemas a los que se enfrenta una empresa proveedora de retail es el control de los niveles de stock, es decir, del número de existencias disponibles. Tener un stock acorde a la demanda es vital para el funcionamiento del negocio, ya que permite controlar la capacidad de abastecimiento en razón a las ventas del día a día.
En ese sentido, no contar con el stock suficiente en la góndola, o en el peor de los casos, tener un quiebre (agotamiento) se puede transformar en una pérdida de clientes que puede poner en riesgo el futuro de la empresa. Frente a este escenario, la duda que surge naturalmente es… ¿se puede predecir la demanda para evitar los quiebres de stock?
Big Data y su rol en la predicción de la demanda
En la actualidad, existen herramientas que permiten gestionar de forma correcta el stock, lo que hace más fácil anticiparse a los agotamientos, pero además, pueden complementarse con el uso de tecnologías, como el Big Data, para tener una visión más completa del panorama, y de esta forma, prever las necesidades de nuestros clientes finales.
Una estrategia basada en los macro datos posibilita a las compañías analizar grandes cantidades de información, ya sea proveniente de sus propios sistemas o del exterior, pudiendo agregarla, consolidarla y filtrarla, favoreciendo la toma de decisiones de negocio que ayuden a pronosticar la demanda.
Gracias al Big Data, es posible acceder de manera más profunda a las motivaciones de los consumidores, y con esta información, se hace mucho más sencillo el desarrollo de planes para que nuestros productos estén disponibles en el anaquel en el momento preciso en el que los clientes lo necesiten.
Por ejemplo, para quienes trabajan en la producción de bebidas y comercializan su producto en el canal moderno, cruzar la información meteorológica con los datos de venta permite predecir cuándo habrá una mayor demanda por nuestros productos y cuáles serán las fechas más convenientes para generar ofertas o promociones.
Otra de las ventajas que posee el Big Data, es que permite conocer a los clientes finales sin necesidad de ejercer un monitoreo constante sobre él o analizando lo que escribe en sus redes sociales, sino a través de un ejercicio mucho más sencillo, como analizando su boleta de compra.
En ese trozo de papel, hay una gran cantidad de datos que permiten conocer los hábitos de una persona: hora en la que suele ir al punto de venta, cuáles son sus marcas favoritas, qué productos son imprescindibles en su cesta, la forma de pago que utiliza, entre otros.
Si con solo una boleta es posible acceder a toda esa información sobre el shopper, ¿cuánto más es posible obtener si se comparan los tickets de compra de esa persona durante el último año?
Gracias a ese análisis, es posible saber cuántas veces al mes va al supermercado, cuáles son los días escogidos para esa tarea, cuáles son sus productos habituales, qué compra cuando no encuentra lo que quiere… es decir, se puede realizar un scanner completo a sus hábitos de compra… Y las decisiones que se tomen en base a esa información puede traducirse en un incremento de las ventas.
Cómo crear una estrategia predictiva con Big Data
Una correcta gestión de los datos trae como resultado una mayor comprensión de los hábitos de compra de los shoppers, facilitando la personalización en las ofertas, y además, permitiendo la llegada de nuevos consumidores.
Según una investigación realizada por McKinsey, las compañías que son capaces de extraer información de los datos de sus consumidores superan a sus competidores en un 85% en crecimiento de ventas y un 25% en margen bruto.
Considerando lo anterior, y sabiendo además que se pueden monitorizar los hábitos de consumo, una óptima estrategia generada en base al Big Data puede ser la clave del éxito de tu empresa.
De acuerdo a la consultora Power Data, es posible generar varias estrategias basadas en el Big Data para conseguir potentes resultados en la industria del retail:
- Análisis de la cesta de compra: con este examen, se puede conocer cuántos tipos de cesta de compra existen y cuáles productos se suelen adquirir a la vez. Este análisis permite detectar cambios microscópicos, pero infinitamente reveladores de tendencias, además de grandes informadores de la manera en que cada persona aborda el ciclo de compra. Gracias a los resultados de este tipo de análisis, se pueden tomar decisiones sobre el surtido de un determinado producto, la ubicación de un artículo o una gama del mismo dentro de un punto de venta, o la forma de optimizar la venta cruzada de bienes distintos.
- Análisis de grupo de productos: este modelo puede aplicarse de forma completa a categorías de productos o comparando las relaciones causa/efecto entre las ventas y los beneficios que se obtienen. En este caso, el conocimiento que se extrae permite diseñar promociones más efectivas, al basarse en un entendimiento más profundo del cliente, a través de la información que se obtiene de sus patrones de compra y que permite la predicción de tendencias, además de saber cuáles productos son los que más se venden y cuál es el potencial de crecimiento que estas ofrecen.
- Segmentación de clientes: es otra de las estrategias que pueden utilizarse para lograr un análisis predictivo. Se logra mediante los datos de compra, que permite la división del mercado en grupos de clientes que poseen intereses comunes y patrones similares de compra. Este tipo de clasificación favorece el diseño de acciones comerciales muy cercanas a la personalización, lo que optimiza el esfuerzo del equipo de marketing. Otra de las ventajas que ofrece es que se reduce el riesgo al contar con información sobre su funcionamiento y efectos en ocasiones anteriores, permitiendo la generación de un perfil de cliente muy preciso y perfectamente estudiado.
Volviendo a la pregunta del inicio, ¿se puede predecir la demanda para evitar los quiebres de stock? La respuesta es sí.
Pero, lo verdaderamente importante es que la empresa descubra cuáles son los datos que necesita para obtener esa respuesta, de qué manera los va a conseguir y cuáles son los beneficios que obtendrá con esa estrategia. De esa forma, se puede llegar a una correcta estrategia predictiva basada en los macro datos, que traerá crecimiento y evolución para tu negocio.
En el webinar Retail y Data Science: ¿vale la pena invertir? se profundiza en la manera en que la Ciencia de Datos te ayuda a anticipar problemas de stock, y de qué forma se transforma en un aliado para la generación de información y toma de decisiones.
