Cómo Segmentar Tiendas para Incrementar Ventas en Empresas de Consumo Masivo: Una Guía Práctica

En el competitivo mercado de consumo masivo en México y América Latina, las empresas pierden millones de dólares al año al implementar estrategias de activación del shopper homogéneas en todas las tiendas de una misma cadena. ¿La solución? Segmentar las tiendas clave con base en los hábitos y misiones de compra de los clientes. Este enfoque data-driven ofrece un potencial inigualable para optimizar los resultados comerciales.

¿Todas las tiendas de una misma cadena son iguales?

Definitivamente no. Aunque las tiendas de una misma cuenta (retailer) puedan lucir similares en términos de tamaño o imagen, existen diferencias críticas:

• Ubicación geográfica: Regiones, ciudades y zonas urbanas presentan comportamientos únicos.

• Perfiles de shoppers: Cada tienda atrae compradores con misiones de compra distintas, incluso para una misma categoría.

• Rendimiento por categoría: Las marcas y SKUs no tienen el mismo desempeño en todas las ubicaciones.

Estas variaciones generan diferencias significativas en la demanda de productos y los comportamientos de compra, lo que subraya la importancia de implementar una segmentación efectiva.

Beneficios de la segmentación de tiendas

La segmentación permite diseñar estrategias adaptadas a cada grupo de tiendas con perfiles y comportamientos similares. Esto incluye:

• Surtido optimizado: Identificar qué referencias (SKUs) priorizar.

• Estrategias de promoción: Adaptar descuentos, exhibiciones y precios.

• Planogramas personalizados: Maximizar el uso del espacio en función de patrones locales de compra.

Razones comunes por las que no se segmentan las tiendas

Las empresas suelen enfrentar cuatro grandes obstáculos al intentar segmentar tiendas:

1. Falta de conocimiento: No se ha considerado como una opción viable.

2. Desconocimiento técnico: No se sabe cómo realizarlo.

3. Acceso limitado a datos: Los retailers no comparten información detallada por tienda.

4. Dependencia de modelos del retailer: Utilizar modelos que no están alineados con los objetivos de las marcas.

En este artículo, exploraremos cómo superar estos retos utilizando tecnologías avanzadas como el Machine Learning (ML).

¿Cómo segmentar las tiendas con Machine Learning?

La tecnología de Machine Learning permite procesar grandes volúmenes de datos de tickets de compra generados en un periodo de tiempo (idealmente 12 meses) para identificar patrones de compra y agrupar tiendas en clústeres con comportamientos similares. Este enfoque genera resultados más precisos y adaptativos que los métodos tradicionales.

Datos clave para el análisis:

1. Tickets de compra: Información detallada de cada transacción.

2. Patrones de tiempo: Horarios y días de mayor actividad.

3. Correlaciones de compra: Relaciones entre categorías, marcas y referencias.

Resultados de la segmentación: Los segmentos de tiendas

La segmentación basada en ML revela patrones sorprendentes, tales como:

• Días y horarios clave por SKU: Identificar qué productos tienen mayor demanda en ciertos momentos.

• Misiones de compra diferenciadas: Distinguir entre compras planificadas y de impulso para una misma categoría.

• Correlaciones inesperadas: Relación entre ventas de diferentes marcas o categorías.

Estos insights permiten crear estrategias diferenciadas para cada segmento de tiendas, priorizando acciones en aquellas con mayor impacto potencial en ventas.

Diseño de la Foto de Éxito por segmento

Uno de los resultados más inmediatos de una buena segmentación es la capacidad de crear una "Foto de Éxito" personalizada para cada segmento de tiendas. Esto incluye:

• Surtido ideal: Las referencias prioritarias para cada segmento.

• Planogramas optimizados: Diseño del espacio basado en patrones locales.

• Estrategias promocionales: Campañas adaptadas a las misiones de compra predominantes.

Con el tiempo, los algoritmos de ML ajustan estos elementos de forma dinámica, incorporando nuevos datos para mantener la relevancia de las estrategias.

¿Y si el Retailer ya tiene su modelo de segmentación?

Aunque algunos retailers cuentan con sus propios modelos de segmentación, estos no siempre están alineados con los objetivos estratégicos de las marcas. Si el modelo existente cumple con tus necesidades, úsalo. Si no, desarrollar una segmentación personalizada será una mejor opción.

Ejecución: Inversión con alto retorno

Implementar estrategias diferenciadas por segmento requiere más recursos y esfuerzo, pero el retorno de inversión es considerable. Las empresas que adoptan este enfoque suelen observar:

• Incremento en ventas: Focalizarse en las necesidades del shopper objetivo eleva los volúmenes de venta.

• Optimización del gasto en Trade Marketing: Mejora la eficiencia de las promociones y la asignación de recursos.

Conclusión

Hoy en día, las funciones de Trade Marketing y Cuentas Clave cuentan con herramientas tecnológicas como el Machine Learning para transformar datos en conocimiento. Este conocimiento permite segmentar tiendas y enfocar estrategias allí donde está el shopper objetivo, maximizando los resultados de negocio.

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