La mayoría de las empresas de consumo masivo dejan de ganar millones de dólares por año al seguir implementando la misma solución de activación del shopper en todas las tiendas de las cadenas que venden sus productos. ¿El primer paso? segmentar las tiendas de tus cuentas clave con base en la misión y hábitos de compra de sus clientes.
¿Todas las tiendas de una misma marca o bandera (cuenta) son iguales?
¡Obviamente no! Aunque la cuenta no haga mayores diferenciaciones y algunas tiendas parezcan iguales desde el punto de vista de imagen y tamaño, seguramente tendrán grandes o pequeñas diferencias: estarán en diferentes regiones y ciudades, diferentes zonas dentro de una misma ciudad y sobre todo tendrán perfiles de shoppers con misiones de compra distintas aún para la misma categoría. También hay que destacar que los desempeños de una categoría y sus respectivas marcas cambian de una ubicación a otra. En resumen, estos elementos analizados inciden en demandas de productos y comportamientos de compra de manera muy diferente entre una tienda y otra.
Siendo esto así, es fundamental buscar maneras de agrupar (segmentar) tiendas que presentan comportamientos similares, especialmente asociados a perfiles y misiones de compra, lo cual nos permitirá definir estrategias diferenciadas de surtido, espacio, comunicación y promoción.
Podríamos argumentar que el objetivo final es crear una estrategia única para cada tienda y ya la tecnología nos permite hacerlo.
Pero ¿por qué no se están segmentando correctamente las tiendas de una cuenta?
Aquí me consigo cantidad de respuestas, pero podemos resumirla en estas cuatro:
· No hemos pensado sobre esto.
· No sabemos cómo hacerlo.
· La cuenta no nos va a dar la data de ventas por tienda.
· Ya la cuenta tiene su modelo de segmentación
Creo que la primera respuesta ya la resolvimos con la introducción de este artículo. Veamos ahora los otras tres.
¿Cómo segmentar las tiendas de la cuenta?
Hay varias formas de segmentar, desde las más tradicionales utilizando estadísticas demográficas y geográficas, hasta las más actuales que son las que estamos usando en TMC Consultores, donde incorporamos algoritmos de Machine Learning (ML) que puedan procesar altas cantidades de datos generando resultados mucho más precisos y dinámicos ( que se ajustan de manera continua) y que, como resultado, incrementan de manera significativa los volúmenes de venta.
Por razones obvias vamos a focalizarnos en estas nuevas tecnologías en el resto del artículo.
Segmentación de tiendas con Machine Learning
Los datos que arroja cada comprador al visitar una tienda, tienen un tremendo valor, cuando son procesados con el resto de tiques de compra que se generan a lo largo de un periodo de tiempo. Lo recomendable son 12 meses. Los algoritmos pueden detectar patrones de compra a partir de los millones de datos generados y agrupar en clusters o segmentos, tiendas que tengan comportamientos similares. Los procesos de Inteligencia Artificial convierten los datos en conocimiento.
Los Segmentos de Tiendas
Una vez agrupadas y analizadas las tiendas, detectamos interesantes patrones que difícilmente podemos obtener por vías más tradicionales. Vamos a ver segmentos de tiendas que no solo cuentan con ventas de referencias (SKUs) similares, sino también comportamientos de compra parecido. Por ejemplo, observaremos por segmento:
Referencias que se venden más ciertos días de la semana u horas del día que otras.
Correlaciones de cuándo se compra una categoría, marca, o referencia, con otras categorías, marcas, o referencias.
Diferentes misiones de compra para la misma categoría. Por ejemplo: en una tienda podemos observar predominantemente compra planificada y en otra tienda, compra por impulso.
Si adicionalmente, cruzamos esta data con el volumen de ventas de cada tienda, podremos adaptar y focalizar acciones diferenciadas para grupos de tiendas similares, e incluir y excluir tiendas, de acuerdo con la importancia estratégica que cada una pueda tener.
La Foto de Éxito por Segmento
Quizás, lo más obvio e inmediato a implementar, es el diseño y ejecución de la Foto de Éxito por segmento de tiendas, para una misma cuenta. Es decir, definir por segmento el surtido, marcas y referencias principales, planogramas, exhibiciones, e inclusive precios, cuando sea recomendable.
La data que genere el Retailer puede ser incorporada de manera continua al algoritmo para que éste genere ajustes de referencias, espacios, e inclusive mover una tienda de un segmento a otros, cuando detecta cambios en comportamientos de compra. Una vez más, la palabra clave es conocimiento.
Pero el Retailer tiene su modelo de segmentación
Claro que sí, pero no necesariamente está construido en base a tus objetivos estratégicos ni pensando en tus categorías y marcas.
Si consideras que la segmentación propia del Retailer se adapta a tus necesidades y requerimientos, fenomenal. Simplemente aprovéchala. Pero si no, mejor has tu propia segmentación.
Capacidad de Ejecución
Definitivamente requiere un mayor esfuerzo y más recursos, ejecutar acciones de manera diferenciada en 4 segmentos de tiendas, que en uno solo. Sin embargo, todas las empresas con las que hemos trabajado en este tema, corroboran que es una inversión de rapidísima recuperación.
Los resultados en ventas incrementales y optimización de inversión de Trade Marketing generan un retorno muy alto.
Conclusiones
Las funciones comerciales de Trade Marketing y Cuentas Clave tienen hoy en día al alcance de su mano, tecnologías de ML, que les permitirán aprovechar como nunca la información existente para segmentar las tiendas de las cuentas, para poder focalizar las iniciativas y estrategias de las marcas allí donde está el Shopper objetivo y la misión de compra predominante.
Si quieres conocer nuestro algoritmo de ML de segmentación de tiendas, e incrementar tus ventas haciendo los ajustes necesarios, escríbeme a jmdominguez@tmcconsultores.com y agendemos una reunión.
Escrito por Juan Manuel Domínguez R. CEO de TMC Consultores Comerciales. Si te interesa conocer los productos de consultoría o formación de TMC en esta materia, escríbenos a contacto@tmcconsultores.com e inmediatamente nos pondremos en contacto contigo.
Si todavía no estamos conectados en LinkedIn será un placer tenerte en mi red de contactos https://es.linkedin.com/in/juanmanueldominguezr
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