Los supermercados peruanos se perfilaron a fin del 2019 como los de mayor crecimiento de participación entre los canales de venta para el 2020, según el estudio Consumer Insights de la consultora Kantar, publicado por retail-peru.com
El estado de emergencia nacional y el aislamiento social obligatorio para contener el avance del coronavirus (COVID-19) durante este año, ha sacudido la economía de muchas empresas que se han visto afectadas por la paralización de sus funciones. Sin embargo, el negocio de supermercados y Marketplace han duplican ventas en esta cuarentena.
Y tal como ocurría antes de la pandemia, los minoristas tratan de ofrecer un buen servicio a sus clientes, en medio de un mercado tan saturado como competitivo. Es entonces cuando adquiere gran importancia cualquier tipo de ventaja, sobre todo cuando se trata de ganar en conocimiento, y la clave para obtener esta información está en buscar dentro de los datos. Hablamos del Big Data.
Este mar de información, unida a los avances tecnológicos y las nuevas técnicas de analítica predictiva permiten saber el total de ventas que genera un supermercado en un día; saber que va en la cesta de la compra de cada persona; a qué hora se compra y qué; descubrir cuáles son los productos que acompañan la adquisición de un producto principal y hasta monitorear las zonas calientes en tiempo real.
Esta gran masa de datos en aumento constante se traduce en conocimiento, que se utiliza para tomar decisiones empresariales bien informadas, si se sabe interpretar correctamente utilizando software de análisis predictivo. El canal moderno puede así disponer de información relacionada con las compras presenciales, del shopping en línea, los pagos que realizan, las publicaciones en las redes sociales, alcanzar una visión más completa del cliente, lograr una mayor penetración de los mercados, contar con más criterios para identificar y clasificar los riesgos.
Hay que tener presente que los datos contienen información acerca del presente y el pasado, pero también poseen datos sobre posibles escenarios futuros que igualmente dan para análisis y en cuyo caso juega un rol fundamental las plataformas de Business Intelligence en todo el canal moderno.
Eso sí, especial repercusión tiene el BI en sectores altamente sensibles a los cambios de tendencia en el consumo, especialmente afectados por la competitividad y determinados por cuestiones como la caducidad o la rotación de sus productos; es decir, los supermercados.
Los datos aplicados
En este competitivo canal, los minoristas buscan anticiparse a los deseos del consumidor, a sus cambios de conductas y las variaciones propias de este sensible mercado. Hasta hace un par de años esto sólo se podía lograr de un modo relativo, tratando de generar tendencias y condicionar el consumo in situ de los clientes, a través de promociones, distribución del espacio y ubicación visual de los productos.
Las nuevas herramientas tecnológicas y la vasta información disponible a través del Big Data, ofrecen una infinidad de usos en la estrategia del negocio.
Ajustar la oferta a la demanda del cliente de una forma personalizada, incluso anticipándola. Con el uso de la analítica predictiva un supermercado puede armar un carro de compra siguiendo los patrones de consumo detectados en compras anteriores, eligiendo las ofertas más adecuadas y proponiendo artículos que den respuesta a sus necesidades, incluso sin que estos figurasen en su lista de la compra.
Planificación en la disposición de productos
El diseño de la distribución de los artículos no sólo mejora el ambiente, también es útil para aumentar las ventas. La aplicación de plataformas de BI puede anticipar el recorrido de un cliente, las preferencias en su camino y los productos que adquiere.
Optimización de la venta
A través del análisis del beneficio que reportan los artículos, el volumen de venta y la preferencia de los clientes en base a segmentos es posible distinguir dos grupos de ellos. El Producto central, que es el que los clientes han ido a comprar y el accesorio, que es el complemento del central; es decir, productos de impulso, pero con potencial para llegar a convertirse en centrales.
Previsión de ventas
La aplicación de técnicas estadísticas avanzadas, será capaz de predecir la demanda futura de los bienes comercializados. El BI ayuda a mejorar la planificación en lo relativo a esto.
El stock adecuado
La adecuación de las necesidades de abastecimiento para evitar tanto el exceso de existencias como la escasez también puede ser solucionada gracias a la aplicación de la analítica predictiva. Además, puede detectar los picos de venta y las zonas calientes lo que contribuye a optimizar la gestión en tiempo real.
Un ejemplo real
Platanitos es una tienda retail de zapatos en Perú con más de 28 años en el mercado y que es un fiel reflejo de como los datos y su análisis, mediante la plataforma adecuada, pueden transformar el negocio.
En esta tienda el quiebre de stock constante los llevó a evolucionar. Continuamente sus clientes veían en vitrina el modelo perfecto, pero cuando lo pedían en su talla esta no estaba. Decidieron que había que crear un sistema donde los mismos vendedores hicieran los pedidos y pudieran enviar los artículos a la casa del cliente.
En el corto plazo la mayoría de los pedidos provenían de las tiendas, lo que trajo los desafíos del almacenamiento y logística. Entonces los obligó implementaron un “almacenamiento caótico” donde el vendedor debían escanear en una plataforma digital que consultaba su ubicación en un inventario unificado en la nube. Los resultados de esta implementación para Platanitos fueron:
- Tener la data de cada paso del proceso de compra independiente a que la compra fuese física u online.
- Un mayor incremento en las ventas (9% en el 2017 vs. 7% en el 2016)
- Una atención más rápida e interactiva con el cliente
- Facilitarle el proceso a los vendedores y lograr que dejen de competir por ventas en tienda, enfocándose en generar valor al cliente en conjunto.
