Del Big Data al Smart Data: Las métricas que realmente importan en el canal tradicional

En la era de la sobrecarga de información, distinguir la señal del ruido se ha convertido en la verdadera ventaja competitiva. Para los gerentes comerciales en el canal tradicional, el desafío ya no es obtener datos, sino identificar cuáles realmente impulsan resultados. En Yom, hemos transformado el Big Data en Smart Data en retail, convirtiendo millones de transacciones en insights accionables. Este enfoque permite optimizar el rendimiento de las ventas y mejorar la toma de decisiones.

Indicadores clave en Smart Data en retail

La experiencia nos ha demostrado que cada rol dentro de la organización requiere métricas específicas para maximizar su impacto. Además, el uso de Smart Data en retail facilita la personalización de estas métricas:

Gerentes Comerciales:

• Adherencia a recomendaciones (70% en canasta base según nuestros modelos)
• Tasa de concreción en promociones estratégicas (38.5% en combos inteligentes)
• Evolución del mix de productos (10% de aumento en portfolio en 2 años)

Supervisores de Campo:

• Performance diaria de la fuerza de ventas
• Cumplimiento de objetivos segmentados (diferenciando entre equipos que atienden 40 vs 12 comercios)
• Tasa de ejecución en punto de venta

Para la Fuerza de Ventas:

• Frecuencia de compra por comercio
• Conversión de recomendaciones (30% en productos de exploración)
• Tasa de recompra (40% en productos recomendados)

Nuestro Centro de Comando permite controlar toda tu ejecución desde el mismo lugar y colaborar con tus reportes en la misma plataforma, facilitando que cada rol acceda a las métricas que realmente importan para su función. Para más información sobre cómo la inteligencia artificial está revolucionando el canal tradicional, visita este artículo sobre IA en el canal tradicional.

Visualización efectiva de datos en Smart Data en retail

Los datos son solo números hasta que se transforman en insights visuales. Nuestra plataforma ha revolucionado cómo las empresas visualizan el desempeño del canal tradicional. Como señala Forbes, las compañías que combinan analítica avanzada con visualizaciones intuitivas logran tomar decisiones más rápidas y efectivas en el sector retail.ail.

El análisis de datos de comportamiento en el B2B ha revelado patrones claros:

• Duración promedio de sesión: 4 minutos
• Sesiones promedio: 2.2
• Acceso desde dispositivos móviles: 74% (vs 26% en desktop)

Estas estadísticas, según Portafolio (Colombia), no son solo curiosidades, sino la base para optimizar la experiencia digital y enfocar los esfuerzos donde generan mayor impacto. También puedes explorar cómo la digitalización está cambiando el panorama empresarial en nuestro artículo sobre digitalización del canal tradicional.

Toma de decisiones basada en Smart Data en retail

El verdadero valor del Smart Data en retail está en su capacidad para transformar decisiones comerciales. Combinando tu estrategia comercial con modelos de IA, puedes llevar a tus clientes al siguiente nivel, atendiendo a cada uno de la forma más óptima posible. Esta capacidad para tomar decisiones basadas en datos ha permitido resultados concretos:

• Reducción de 3 puntos base en Out of Stocks en menos de un año
• 90% de las compras corresponden al volumen recomendado (o hasta 2 unidades adicionales)
• 30% de conversión en productos de exploración

Como uno de nuestros clientes comentó: «Es como tener el conocimiento colectivo de 100 gerentes de ventas en un solo dashboard». Descubre más sobre nuestra plataforma aquí.

Casos de éxito con Smart Data en retail

La transformación del Big Data al Smart Data en retail ha generado resultados contundentes:

Caso 1: Optimización de mix de productos Implementamos recomendaciones basadas en nuestros modelos, alineando promociones y descuentos con el feedback del sistema. Resultado:

• 39% de concreciones al utilizar smart promo (combos)
• 30% de conversión en productos de exploración
• 40% de recompra en productos recomendados

Caso 2: Disminución de quiebres de stock Utilizamos el modelo de canasta base para recomendar stock óptimo por temporada:

• 70% de adherencia a productos recomendados en canasta base
• Disminución de 3 puntos en Out Of Stocks
• 90% de compras corresponden al volumen recomendado (con margen de hasta 2 unidades adicionales)

La transformación en la frecuencia de compra también ha sido notable. Antes de implementar Yom:

• 60% de comercios realizaban 1 compra al mes
• 18% realizaban 2 compras al mes
• 10% realizaban 3 o más compras al mes

Después de un año:

• 30% realizaban 1 compra al mes
• 30% hacían 2 compras al mes
• 40% hacían 3 o más compras al mes

El futuro del canal tradicional pertenece a quienes pueden convertir millones de datos en decisiones precisas. Con Yom, no solo tienes acceso a la información, sino a un sistema que aprende, recomienda y optimiza constantemente. Aprende más sobre cómo digitalizar tu negocio en nuestro artículo sobre digitalización.