El poder de los datos en el piso de venta y la IA en el retail

Heather Martin, vicepresidenta de Marketing y Ventas de HIVERY, publicó el artículo “De suposiciones erróneas a conocimientos precisos: el poder de los datos en el piso de venta y la IA en el retail”, en el sitio web de Category Management Association (CMA), en el que señaló que “adoptando un enfoque de análisis de datos en la tienda, las organizaciones pueden obtener información más precisa y práctica, y probar hipótesis antes de ejecutarlas en la tienda. Esto permite tomar decisiones acertadas, mejorar el rendimiento y la experiencia del cliente”.

A continuación, reproducimos el artículo completo:

En el volátil mundo de la venta en el retail, los fabricantes de Consumer Packaged Goods (CPG) y los minoristas están constantemente equilibrando las necesidades de los compradores, la asequibilidad, los beneficios y la expansión de la categoría. Los enfoques tradicionales, como la investigación del consumidor y los datos de paneles, han sido durante mucho tiempo los métodos más utilizados para comprender el comportamiento de las personas. Sin embargo, hay una verdad tácita que el sector debe afrontar: los compradores mienten porque tienen aspiraciones y, por tanto, los datos que obtenemos de ellos son, en el mejor de los casos, incompletos y, en el peor, engañosos.

Tomemos como ejemplo la pasta de dientes. Los estudios de mercado pueden sugerir que los consumidores desean una pasta dentífrica que refresque el aliento, blanquee los dientes, combata las caries y tenga buen sabor por encima del precio, pero ¿se traducen estas preferencias en decisiones de compra en el anaquel? Un comprador de una tienda de dólar puede elegir un producto más barato a pesar de carecer de algunas de las características que deseaba inicialmente. Además, las pautas de compra dentro del mismo canal varían a menudo para el mismo comprador y categoría, influidas por las ofertas únicas de la tienda, desde el precio a la gama o el tamaño del envase.

Atrás quedaron los días en que las marcas podían aplicar una estrategia uniforme en un solo canal. Esta disparidad impulsa la necesidad de una investigación más granular, que se convierte en demasiado para analizar y se descarta en favor de una estrategia de alto nivel que pueda ejecutarse.

Esto no es nuevo: los principales minoristas y empresas CPG reconocen las limitaciones de los métodos de investigación actuales.

En el último informe anual de Walmart, se destacó que el éxito de su negocio depende, en parte, de la precisión con la que predicen la demanda de los consumidores y la disponibilidad de los productos:

«Es difícil predecir con coherencia y acierto los artículos y servicios que demandarán nuestros clientes y los cambios en sus pautas de compra»: Informe anual de Walmart 2023, página 15.

El documento puntualizó que las estrategias de fijación de precios y comercialización influyen, en parte, en su impacto sobre las ventas netas y el margen de beneficio bruto en respuesta a los aumentos de precios.

Señaló la importancia de responder a los cambiantes gustos, preferencias y pautas de compra de los consumidores, afirmando que no hacerlo podría afectar negativamente a:

• su reputación,
• la relación con los clientes,
• la demanda de productos,
• la cuota de mercado, y
• el crecimiento empresarial.

No me estoy metiendo con Walmart: la mayoría de los minoristas y de los CPG presentan riesgos similares a Wall Street. Está claro que encontrar un enfoque mejor, más coherente y basado en datos para apoyar una toma de decisiones eficaz, gestionar los niveles de inventario, hacer frente a las interrupciones de la cadena de suministro y llevar el surtido a la tienda, en el momento adecuado, es vital para el éxito  de los minoristas y las marcas.

El punto crítico es el siguiente: el mercado actual, en constante cambio, requiere un enfoque específico para cada retailer, pero ilustra que los datos demográficos y los métodos de investigación tradicionales son insuficientes. Incluso cuando lo son, no proporcionan el «cómo» ejecutar y captar la oportunidad de crecimiento. Ya hemos visto que la demografía por sí sola no siempre es el mejor indicador de las preferencias de los consumidores, y empresas como Amazon y Netflix transformaron nuestra forma de consumir, centrándose en lo que los datos sobre el consumo anterior de cada cliente sugieren sobre sus necesidades futuras, independientemente de su ubicación o demografía.

¿Existe un método mejor para el retail? ¿Qué pasaría si se pudieran comprender mejor y más fácilmente los patrones de compra en la tienda? Con potentes algoritmos de IA, que aprovechan los datos en el  piso de venta, los minoristas y los fabricantes de CPG pueden modelar lo que llamamos «el efecto camaleón»: el comportamiento cambiante de los compradores en los distintos retailers.

Este enfoque específico para cada minorista garantiza que este y las marcas de CPG puedan tomar decisiones que ofrezcan planes de surtido relevantes a nivel local, eficazmente comercializados y eficientes desde el punto de vista operativo. Con información de piso de venta, puede lograr esta estrategia de manera mucho más eficaz, descubriendo nuevas oportunidades de crecimiento.

Estamos viendo a los CPGs y minoristas darse cuenta que los métodos tradicionales de investigación tienen limitaciones a la hora de fundamentar las decisiones sobre el surtido de portafolios y categorías. En su lugar, utilizan la IA y los datos de tienda para aumentar sus procesos de toma de decisiones. Adoptando un enfoque de análisis de datos en piso de venta, las organizaciones pueden obtener información más precisa y práctica y probar hipótesis antes de ejecutarlas en la tienda. Esto permite tomar decisiones más acertadas, mejorar el rendimiento y la experiencia del cliente. Con la democratización de los datos y la IA, ahora es posible obtener información sobre el comportamiento y las preferencias de los consumidores.

¿Adónde nos lleva todo esto? El retail debe aceptar que los métodos de investigación tradicionales son limitados y que confiar únicamente en ellos puede conducir a decisiones empresariales erróneas o a la parálisis del análisis. Al aprovechar la tecnología y los datos, podemos revolucionar la forma de abordar la toma de decisiones a lo largo del ciclo de vida del surtido, lo que conduce a estrategias más precisas, eficaces y ejecutables.

Es una de las razones por las que me uní a HIVERY: nuestra visión de aprovechar el potencial transformador de los datos para desbloquear nuevas posibilidades está detrás de nuestra creencia de que «Data has a better idea». La IA permite a las marcas de CPG adaptar las carteras de surtido a cada minorista, teniendo en cuenta el comportamiento de compra del consumidor y la estrategia de ejecución de ese retailer, sin la tarea humanamente imposible de analizar millones de variables, combinaciones y patrones.

Transición del ecosistema del retail hacia su transformación digital y ecológica