En el dinámico mundo del comercio minorista, la capacidad de adaptar y personalizar la oferta de productos por tienda no es sólo una ventaja; es una necesidad para seguir siendo competitivo. La optimización del surtido de productos (PAO) aprovecha Machine Learning (ML) para analizar grandes cantidades de datos, predecir las preferencias de los clientes y optimizar el inventario para satisfacer las demandas locales. Este enfoque no sólo maximiza las ventas sino que también mejora la satisfacción del cliente al garantizar que los compradores encuentren exactamente lo que necesitan, cuando lo necesitan.
Profundicemos en cómo Machine Learning está transformando el panorama del canal Tradicional a través de estrategias de surtido de productos más inteligentes y específicas de cada tienda.
Este es el dato: gracias al modelo Intelligent Store Segmentation de TMC Consultores, un cliente cuyo nombre obviaremos, líder en el sector de alimentos en México, logró aumentar en +12% sus ventas y rentabilidad en el canal tradicional, aplicando los cambios recomendados por nuestro equipo y sin alteración de ninguna otra variable.
En el complejo y competitivo mundo de este canal, en un año crítico en muchos sentidos por motivos que todos conocemos, este crecimiento logrado mediante la implementación de un modelo de segmentación de tiendas, basado en el comportamiento del comprador, ha sido un éxito rotundo.
La optimización del surtido de productos es un componente crítico de la estrategia del canal Tradicional, ya que garantiza que cada tienda ofrezca la combinación adecuada de productos para satisfacer las demandas específicas de su mercado local. Los algoritmos de Machine Learning desempeñan un papel fundamental para lograrlo al analizar los datos de los clientes, las tendencias de ventas y las condiciones del mercado para predecir qué productos tendrán más éxito.
Los segmentos generados agrupan tiendas que a simple vista son difíciles de entender sus similitudes o diferencias. Los datos son el elemento vital de la optimización eficaz del surtido. Esto incluye los datos de ventas. asus tiendas, pero no se limita sólo a eso: puede alimentarse también con comentarios de los clientes, índice de satisfacción con la empresa, información demográfica e incluso tendencias de las redes sociales. Al analizar estos datos, los algoritmos de aprendizaje automático pueden identificar qué productos tienen probabilidades de venderse bien en ubicaciones específicas, lo que ayuda a los minoristas a adaptar sus inventarios a los gustos y preferencias locales.
Antecedentes:
Hace aproximadamente un año y medio, el cliente expresó su frustración por la falta de crecimiento en el canal tradicional, más allá de la tendencia natural vegetativa. Aunque se habían implementado diversas iniciativas, como la foto de éxito, ajustes en la estrategia de ruta al mercado y gran cantidad de promociones, estas no lograban impulsar el negocio al mismo nivel que la organización alcanzaba en otros canales. El problema principal radicaba en la falta de diferenciación en la gestión del canal, que se basaba en una segmentación básica y poco precisa, centrada en formatos de tiendas y volúmenes de ventas.
La omisión del comportamiento del comprador: los modelos de segmentación utilizados hasta ese momento pasaban por alto por completo el comportamiento y perfil del comprador en cada tienda. Se generaba una estrategia de foto de éxito generalizada, sin discriminar lo que realmente sucedía en cada tienda.
Preguntas clave para comprender la necesidad de una segmentación diferente:
Ante esta situación, es importante plantear algunas preguntas para comprender mejor la importancia de la segmentación basada en el comprador:
¿Se venden los mismos productos en una tienda ubicada cerca de una gran escuela en comparación con una cerca de un hospital?
¿Es similar el comportamiento de compra en una tienda de un barrio residencial de clase baja en comparación con una en una zona industrial?
¿Adquiere el comprador lo mismo cuando su misión principal es abastecerse, que cuando busca productos para consumo inmediato?
Es evidente que las respuestas a estas preguntas son negativas. Los compradores adaptan su comportamiento de compra en función de varios factores, muchos de los cuales las empresas desconocen.
Cada tienda tiene diferentes perfiles de compradores con comportamientos predominantes. Es fundamental identificar estos perfiles para comprender mejor las necesidades y preferencias de cada segmento.
Solución implementada:
Utilizando la información de sell in por tienda de los últimos 12 meses, construimos una segmentación de tiendas por clusterización utilizando machine learning, con el objetivo de identificar grupos de tiendas similares en función del mix de productos más vendidos a lo largo del tiempo.
Ejemplos:
El modelo clasificaba tiendas del canal tradicional que estaban en el mismo barrio residencial en diferentes segmentos. Cuando se llevó a cabo la validación en campo, observamos que las tiendas con alta participación de productos de tamaño individual ideales para el consumo inmediato tendían a tener más cerca áreas de trabajo, institutos educativos, hospitales u otros. Sin embargo, tiendas con volúmenes predominantes de tamaños familiares, estaban rodeadas básicamente de residencias.
Las mismas dinámicas fueron observadas entre tiendas con diferencias significativas en los segmentos de precio de productos vendidos. Se pudo determinar su correlación con las características demográficas de los shopppers que compran en la tienda. Insistimos, esto podía ocurrir dentro del mismo barrio residencial.
Beneficios
Aumenta tus ventas en el canal Tradicional. La implementación de esta segmentación basada en el comprador permite una mejor definición de las estrategias de route to market, foto de éxito (especialmente surtido y planometría), equipos (refrigeradores, exhibidores, etc.), promociones y lanzamientos, al dirigirse específicamente al comprador objetivo y su misión de compra predominante. Además, brinda una comprensión más profunda de las necesidades y preferencias de los compradores en diferentes tiendas, lo que se traduce en un crecimiento continuo y sostenible.
Por otro lado, nos permite conocer mejor las necesidades de nuestros socios comerciales del canal, apoyarlos en mejorar la experiencia de compra y finalmente en incrementar sus propios volúmenes de venta y rentabilidad del negocio.
Conclusión:
En TMC Consultores ponemos al alcance de los equipos comerciales, tecnologías de Machine Learning que les permiten aprovechar al máximo la información disponible para segmentar las tiendas y focalizar sus iniciativas y estrategias en el comprador objetivo y su misión de compra. Esto genera incrementos rápidos y continuos en las ventas. El dato aportado no deja la menor duda: crecimiento anual del 12% en volumen de ventas y rentabilidad. Es un caso real.
En un próximo articulo hablaremos de los retos en la implementación de este tipo de modelo de segmentación.
Si estás interesado en conocer más sobre nuestro modelo de segmentación de tiendas y cómo incrementar tus ventas, no dudes en contactarnos.
Escrito por Juan Manuel Domínguez R., CEO de TMC Consultores Comerciales. Para obtener información sobre nuestros servicios de consultoría o formación en esta área, escríbenos a contacto@tmcconsultores.com
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