Uno de los principales retos a los que se enfrentan las marcas es la infrautilización de la analítica de datos en la ejecución minorista. En algunos casos, se trata de que no se utilizan suficientes datos; pero más a menudo, se trata de la escasa capacidad de acción vinculada a los datos recibidos. Aunque las estrategias basadas en datos están cada vez más extendidas, las marcas de bienes de consumo suelen ir a la zaga de otros sectores a la hora de aprovechar los macrodatos para obtener información basada en acciones. Gran parte de ello se debe a la fragmentación de las fuentes de datos procedentes de múltiples minoristas y canales, así como a los modelos de negocio tradicionales y a la lentitud de los procesos de toma de decisiones, que dificultan su capacidad para adoptar estrategias basadas en datos en tiempo real en comparación con sectores más ágiles como la tecnología y el comercio electrónico.
La necesidad de datos en tiempo real
Muchas marcas siguen dependiendo en gran medida de fuentes de datos tradicionales como Nielsen o IRI para analizar las tendencias de ventas. Sin embargo, estas fuentes sólo proporcionan una parte de la imagen. Lo que a menudo falta es la información granular y en tiempo real de los lineales donde se toman las decisiones de compra. En Wiser, esto significa entender el "por qué" detrás del "qué". Por ejemplo, las marcas, especialmente las que operan en mercados emergentes o lanzan nuevos productos y promociones, pueden comparar el aumento de ventas previsto con los resultados reales. Pero cuando las cosas no salen según lo previsto, identificar la causa sigue siendo un juego de adivinanzas. ¿Se colocó un expositor promocional junto a otro de la competencia? ¿O se tiró el cargador al llegar? ¿Hay existencias en la trastienda, sin abrir por los empleados de la tienda (un problema frecuente en las tiendas dólar)? ¿Fue una mala colocación del producto por parte de un socio distribuidor? Sin datos precisos, es difícil determinar la causa del bajo rendimiento a nivel de tienda o regional.
Consideremos un ejemplo concreto de nuestro cliente, So Good So You (SGSY ). SGSY se enfrentaba a dificultades para garantizar que sus vacunas para el bienestar estuvieran siempre disponibles y se comercializaran adecuadamente en los principales minoristas. Entre los problemas más comunes se encontraban los retrasos en el reabastecimiento de productos populares, como las vacunas para aumentar la inmunidad y la energía, y las frecuentes situaciones de falta de existencias debidas a la alta demanda o al inventario fantasma. Estos problemas se veían agravados por el retraso en la obtención de datos de ventas, lo que dificultaba una respuesta rápida a estos problemas. Como señaló su Jefe de Operaciones Minoristas, "a veces pasaban semanas antes de que nos diéramos cuenta de que había un problema. Cuando lo sabíamos, ya habíamos perdido oportunidades [de venta]".
Wiser aborda directamente estos retos con:
- Amplias redes de compradores que informan sobre la salud de los productos y los lineales en regiones sin equipos sobre el terreno. Esto incluye la captura de imágenes en tienda, la supervisión de la colocación de los productos y el seguimiento de los niveles de existencias, conectando el "qué" (como las ventas más bajas) más directamente con el "por qué".
- Amplias encuestas a clientes para recabar información sobre las preferencias de los compradores, como qué SKU introducir en determinadas regiones. Esta información sirve de apoyo a los compradores minoristas e impulsa la expansión de los productos.
- Conjuntos de datos integrados que normalizan y estratifican los datos de ventas con las acciones en tienda, ofreciendo una visión completa del rendimiento de los lineales y la eficacia del equipo.
- Herramientas de análisis predictivo e informes automatizados integradas en un flujo de trabajo orientado a CPG, que permite a las marcas centrarse en la ejecución en lugar de en la recopilación de datos.
Con el apoyo de una plataforma que unifica todos los datos a nivel de tienda y proporciona información escalable a nivel de lineal, marcas como Ferrero y Kellogg también pueden optimizar la ejecución en tienda en tiempo real.
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