Volver a la pagina anterior La gestión de venta de productos masivos en el canal tradicional puede verse altamente beneficiada por los datos y la inteligencia artificial. Para llevarla a la práctica, hace falta contar con herramientas tecnológicas de recopilación y análisis de datos que abran una nueva puerta hacia un cumplimiento más eficaz de las estrategias comerciales. ¿Cómo se logra eso?
La digitalización de las diversas actividades humanas nos permite capturar y analizar un volumen inédito de información cuantificada que está cambiando para siempre el proceso de toma de decisiones estratégicas.
Quedaron atrás los días en los que se elegían opciones en función del instinto y de cálculos aproximados. Y lo interesante es que los datos siempre han estado ahí, pero hoy, gracias a la inteligencia artificial y al machine learning, los gerentes tienen la oportunidad de trabajar con información precisa para reducir al mínimo los márgenes de error.
El mejor aliado del canal tradicional: aplicar análisis de datos y machine learning
En la cultura latinoamericana está muy arraigado el canal tradicional, donde también es conocido como tienda a tienda (TAT) o, sencillamente, la tienda del barrio. Incluso, en el último tiempo se ha visto reforzado: en el 2020 representó más del 40% del consumo en Chile y, debido a la crisis social más el auge de la pandemia, este canal ha tenido un fuerte impulso en los últimos dos años, donde las proyecciones indican que superará al canal moderno en ventas.
La tendencia muestra que la inclinación por parte del cliente final a preferir el almacén por encima del supermercado es un indicador de que el canal tradicional aporta beneficios que van de la mano con el bienestar de la sociedad.
Sin embargo, dada la naturaleza personalizada del canal tradicional, lo que más impacta, en ocasiones, es que el proceso de venta no resulte eficiente. Según datos recopilados por YOM, el 30% de los SKU de las empresas jamás se llegan a ofrecer al comercio.
Varios son los motivos. En la mayoría de los casos, los vendedores cuentan con menos de 10 minutos para realizar la venta y ofrecen lo que les resulta fácil, transformándose en un tomador de pedidos más que en un asesor de compra para el almacén. Entonces, ¿de qué modo la tecnología puede mejorar la eficiencia en la venta? Los datos y el machine learning ofrecen algunas respuestas.
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Supongamos que existiese una forma de recopilar información precisa y detallada de las ventas del canal tradicional. ¿Qué tipo de datos serían útiles para la empresa? Aquí algunos ejemplos:
- Cuáles son los productos que habitualmente compra el cliente (el tendero)
- Con qué frecuencia los compra y en qué cantidades
- Qué productos no está comprando y cuáles podrían ser de beneficio para el comercio
- Cuál es el drop size
- Cuál es el mix de productos y la amplitud
- Cuál es el stock de productos
El cruce y análisis de todos estos datos ofrecen insights precisos acerca de la venta de productos, y a los tomadores de decisiones les permiten orientar con mayor eficacia la venta para cada uno de sus comercios.
Por ejemplo: si una empresa de consumo masivo, también conocida como CPG (por sus siglas en inglés, Customer Packaged Goods) se dedica a la venta y distribución de bebidas alcohólicas, puede obtener información del tipo de producto que compra habitualmente el cliente, en qué formatos, cantidades y frecuencia, segmentando a cada tienda de barrio y logrando tomar decisiones personalizadas que les reporten mayores beneficios a ambas partes.
Lograr atender a cada uno de los clientes de manera individual según sus necesidades resulta altamente provechoso, tanto para el CPG como para el tendero, ya que el almacén se abastece de manera correcta con productos que rotan eficientemente.
Si se obtiene esta información de manera inmediata y actualizada sobre lo que necesita cada tendero, se podría realizar una reposición con celeridad. Esto garantiza el abastecimiento en las tiendas de barrio, previene el quiebre del stock y asegura que los productos tengan su efectiva rotación, exhibición y venta. A su vez, permite establecer mejor las modalidades de descuento, ofertas y promociones.
Uno de los principios del machine learning es que, mientras más se utilice, mejor serán sus resultados, ya que el propio sistema “aprende” de la utilización que le dan los usuarios. En la venta de productos, también se aplica: si existe mayor recopilación de datos en las tiendas, el sistema ofrecerá mejores predicciones y posibilidades de exploración sobre nuevos productos que le resulten al tendero atractivos de vender.
Una app ya no es suficiente para optimizar la venta
¿Cómo se pueden recopilar datos en el canal tradicional? ¿De qué modo el departamento comercial puede conocer y brindarles soluciones a las tiendas? Una app ya no es suficiente, y esto se debe a las múltiples deficiencias con las que cuenta el canal tradicional.
Con una aplicación móvil de ventas, dispuesta para que el vendedor pueda tomar los pedidos de quienes atienden los almacenes de barrio probablemente logre vender, pero no de la forma adecuada. Lo ideal es adquirir una plataforma digital inteligente que sea capaz de captar el mayor valor de cada comercio y plasmarlo en recomendaciones personalizadas, donde el vendedor ya no haga pedidos basado en la última factura, sino que asesore a su tendero para que se abastezca óptimamente.
A través de este tipo de plataformas inteligentes, la empresa de consumo masivo (CPG) puede visualizar los datos actualizados, lo que le permitirá generar acciones eficientes y personalizar así la venta de productos.
La tecnología llegó para convertirse en una herramienta esencial con la finalidad de mejorar el rendimiento comercial, y la venta de productos de consumo masivo está en pleno proceso de cambio. Lo que antes se encontraba reservado para grandes comercios y supermercados, ahora está al alcance de la tienda de barrio.
En ese sentido, aquellas compañías que se resistan a adaptarse a las transformaciones quedarán relegadas frente a otras que vean, en la transformación digital, una oportunidad para gestionar eficientemente los procesos comerciales.
