¿De qué manera la data puede determinar las decisiones que tomas respecto de los puntos de comercialización? Contar con información detallada y en tiempo real permite que dispongas de una panorámica fidedigna y puedas definir con claridad los pasos a seguir.

El sell out es un método clave para reflejar el panorama de una empresa y la posición de sus productos en el mercado. Este enfoque se encarga de que los productos sean efectivamente consumidos y no sólo se centra en cerrar ventas con la cadena, socio comercial o distribuidor.

En ese sentido, disponer de data es fundamental para empezar a negociar con grandes cadenas. ¿Dónde existe mayor demanda por tus productos? ¿En qué formato son más cotizados? ¿Qué tipo de estrategia de marketing es más efectiva para cada punto de venta?

Dominar esta información es, sin duda, una ventaja que puede facilitar tus relaciones comerciales y entrega a tu producto mayor competitividad, detectando oportunidades de crecimiento, entregando agilidad para responder a los cambios del mercado, etc. Asimismo, contar con la data para tus estrategias sell in y sell out permite disponibilizar y uniformar la información para todas las áreas de la empresa.

En la mayoría de las compañías suele pasar que no todos hablan un mismo lenguaje. Sin embargo es crucial consolidar la información; esto permite que cuando alguien consulta un dato, esté viendo la misma realidad que el resto. Esta uniformidad aporta valor para tomar decisiones en todos los niveles.

Ahora, veamos tres formas de cómo la data puede ayudar a generar acciones en tus puntos de venta:

1.Identificar tendencias de los consumidores

¿Qué quieren los consumidores en cada punto de venta? El retail necesita datos claros y precisos para proyectar y predecir tendencias de consumo, lo que permitirá configurar una oferta que se adecue a las necesidades de un segmento en particular o para responder a la demanda estacional de un determinado producto. La claridad de saber qué vender, a quién vendérselo y en qué momento es clave para mantener un alto desempeño del negocio y para entender de mejor forma cómo aprovechar las oportunidades de mejora.

Conocer datos como la tasa de conversión o el ticket promedio de venta por local, permite tomar acciones como diseñar estrategias de marketing (y luego conocer su impacto), llevar a cabo decisiones operacionales, establecer metas de ventas, etc.

Ahora, no toda la información que recolectes será realmente efectiva para identificar tendencias. Según la empresa de software de análisis Sisense, una buena práctica es comenzar preguntándose de dónde viene la data y si es realmente representativa. Luego, identificar las áreas que traen mayores beneficios a la empresa, los roles que utilizaran la data y disponer de una plataforma que business intelligence que la consolide y la mantengan siempre disponible.

2- Optimizar stock

¿Cuáles son las fechas en que se necesitan más productos en cada punto de venta? ¿Con qué frecuencia deben hacerse las reposiciones de inventario? Manejar estos detalles permite satisfacer la demanda e identificar aquellas áreas que están teniendo un bajo desempeño.

Por otro lado, como explica Smart Data Collective, la analítica de datos permite a los gerentes operacionales tener un resumen detallado de las ventas, de manera que pueden eliminar cualquier cuello de botella y promover la eficiencia. Asimismo "el acceso a la información en tiempo real también permite a los gerentes de finanzas cuidar los márgenes de ganancias tradicionalmente estrechos con un mayor contexto, para asegurar que disfruten de las máximas ganancias de la inversión en el inventario".

3-Posicionar los productos

De la mano con el punto anterior, un buen análisis del comportamiento del consumidor permite potenciar ciertas acciones que pueden tener un impacto significativo sobre las ventas. Por ejemplo, la venta cruzada, se considera una estrategia tan potente que según este artículo de Pointillist, para Amazon significa un 35% de sus ingresos.

Además, el mismo artículo menciona que la relevancia de estas técnicas radica en que generar nuevos leads es considerablemente más caro que apuntar a uno que ya lo es. Por lo tanto, cultivar los lazos con los shoppers se convierte en un objetivo mayor, el cual puede ser logrado a través de diversas técnicas como upselling o crosselling. Justamente, contar con datos del customer journey, ayuda a dilucidar si los consumidores están dispuestos a gastar más por un producto mejor, o si necesitan combinar determinados artículos que, por lo general, compran al mismo tiempo. 

Conclusión

No solo basta contar con un gran volumen de datos para que las acciones que tomes en el punto de venta sean realmente activas. También es vital que sepas escoger y reconocer los datos que son efectivamente útiles para cada estrategia, ya que para sentarte a negociar con grandes cadenas es fundamental que conozcas el escenario de tu producto y, sobre todo, el comportamiento del consumidor.