Data Driven: ¿cómo transformar las ventas del canal tradicional?

Hoy en día, una empresa que produce y comercializa productos de consumo masivo no puede desentenderse de las herramientas tecnológicas. Los avances en materia de análisis de datos, inteligencia artificial y machine learning están transformando las estrategias comerciales, en todos los niveles, haciéndolas mucho más ajustadas y precisas. Pero para alcanzar los objetivos se necesita de una correcta gestión de los datos, o data driven.

¿Cómo se puede llevar adelante una estrategia de data driven orientada a las tiendas de barrio, ferias, kioscos, etc.? ¿Cuáles son los beneficios?

La creciente digitalización de las actividades humanas dan como resultado una inmensa cantidad de datos. El concepto de data driven gira en torno a la gestión y utilización de estos datos en función de mejorar el rendimiento empresarial, haciendo que el proceso de toma de decisiones esté basado en información específica y medible.

Dentro del mercado de productos de consumo masivo, el data driven sirve especialmente para personalizar las necesidades de los clientes y llevar adelante una estrategia eficiente de Customer Centric. Mientras más información se tenga sobre los clientes, más correctas serán las preguntas al momento de definir las estrategias comerciales.

Las grandes empresas de retail ya comprendieron estos cambios y utilizan el análisis de datos y las herramientas de inteligencia artificial para mejorar sus ventas. Ahora llegó el momento de aplicarlo en el canal tradicional.

Antes de los datos: la aproximación y la intuición

Hasta hace algunos años, las decisiones acerca de la distribución de los productos de consumo masivo se hacían con base en cálculos aproximados. Si bien había métodos de cuantificación sobre la cantidad de unidades vendidas y posicionamiento de cada producto en determinados sectores, también había información no recabada: ¿Quiénes son los clientes? ¿En qué zonas y tiendas se venden más productos que otros? ¿Cada cuánto se venden? ¿Qué otros productos consumen además del mío?

Los datos que se obtenían de las ventas eran estimados, generalmente a través de la facturación, pero había una clara falta de precisión. Cuando se trata del canal tradicional, al día de hoy, estos métodos siguen vigentes o son, tal vez, más rudimentarios.

Hay tiendas de barrio o de ferias que ni siquiera implementan sistemas de facturación. Para sus pedidos, el tendero de barrio confía netamente en su intuición. Sus decisiones no se basan en el análisis de las distintas variables que intervienen en el proceso de venta, sino en una mirada estimada de los productos vendidos y sus faltantes.

Para las empresas de consumo masivo, esa situación implica un obstáculo a la hora de diseñar estrategias comerciales en el canal tradicional. Sin información acabada, sin datos precisos y medibles, cualquier decisión que se tome no tiene el sustento necesario para sostenerse en el tiempo. Hay poco lugar para la planificación, previsión y reconocimiento de patrones.

Uno de los focos para maximizar los beneficios debe ser reducir ese espacio hasta eliminarlo. La tecnología tiene el poder de hacerlo.

Data Driven: una cultura de datos para mejorar las ventas

El primer gran desafío que presenta el canal tradicional es la recolección de datos. Ahí la clave está en el uso de herramientas tecnológicas de fácil acceso que cuenten con interfaces sencillas y que sirvan como intermediario entre la fuerza de venta y el cliente.

Por ejemplo, una app de ventas móviles y una plataforma de e-commerce B2B son modalidades funcionales para implementar. A través de ellas, la información histórica y en tiempo real acerca de las ventas se puede recolectar y visualizar en un dashboard o reportería en línea.

Los reportes le sirven a la gerencia para aplicar la estrategia comercial y a los supervisores les permite monitorear sus equipos. No solo en información de cantidades, sino también información cruzada con una diversidad de variables.

Por ejemplo: datos sociodemográficos de la zona donde está ubicada la tienda, cantidad de personas que transitan por la zona, frecuencia de visita de clientes, otros productos adquiridos, gastos generales que realizan, etcétera.

¿Cómo analizar y gestionar los datos? La importancia de la inteligencia artificial

Si las aplicaciones y plataformas inteligentes funcionan de manera correcta, la cuestión que queda a resolver es la forma en la que se gestionan los datos recolectados, porque los datos por sí solos no sirven de nada si no se tienen los correctos, y si no se hace un trabajo meticuloso de análisis para que finalmente sirvan a la hora de tomar decisiones comerciales.

Implementar una cultura de data driven implica que, en lugar de encontrarle un propósito a los datos en general, se trabajan sobre datos precisos para un propósito en particular. Es decir, que los datos recolectados efectivamente me lleven a contestar preguntas pertinentes para hacer mejorar mi negocio.

Por ejemplo, la recopilación de datos para las empresas de consumo, permite responder preguntas como: ¿Dónde funcionan mejor determinados productos? ¿Qué clase de consumidores eligen ciertos artículos? ¿Por qué algunos productos no se venden como se previó? ¿Se puede ajustar la distribución? ¿Qué tipo de promociones se pueden aplicar para mejorar las ventas? ¿Es posible implementar un combo?

La gestión de datos, entonces, ofrece nuevas alternativas para tomar decisiones y potencialmente encarar nuevas acciones que hagan aumentar las ventas.

La inteligencia artificial es una de las herramientas centrales para gestionar los datos, ya que el propio sistema está diseñado para analizar la información y comprender el estado de situación, todo basado en algoritmos y patrones. De esta forma, el sistema puede “aprender” y predecir conductas.

Aplicado a las ventas del canal tradicional, un sistema de inteligencia artificial empieza a reconocer las conductas y necesidades de los clientes para brindarle recomendaciones inteligentes. Por ejemplo, si reconoce que ciertos productos tienen éxito en tiendas de barrios ubicadas en zonas de bajos recursos, reconocerá a otra tienda de características similares y le recomendará al tendero que adquiera estos productos con gran probabilidad de éxito de venta. De este modo, se facilita el trabajo de la fuerza de venta a la hora de concretar pedidos de la canasta estratégica.

Como resultado, se le podrá ofrecer una atención personalizada a cada cliente, ya no basados en la intuición sino que guiada y argumentada con datos (data driven), logrando posicionar mejor los productos y orientando las ventas de acuerdo a la estrategia comercial establecida.

La tecnología ofrece oportunidades únicas y es tiempo de aprovecharlas.