Beneficios de la Gestión de Promociones con Base Analítica en el Retail

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Te interesa entender el comportamiento de tu cliente o tu cliente potencial? descubrir nuevas estrategias de negocio? incrementar la satisfacción de la experiencia del usuario? y que todo este venga de la mano de un incremento en ventas y eficiencia de recursos? Entonces, realizar Gestión de Promociones con Base Analítica es un excelente camino.

Podemos detallar la Gestión de Promociones en los siguientes pasos:

  1. Nos preguntamos, ¿tenemos registrado los clientes y sus transacciones? en la mayoría de los retail la respuesta es “Sí”, normalmente la mayoría de Retail tienen una tarjeta de crédito asociados a la tienda, con ello se puede guardar toda la información de compra de los clientes. Con esta información se puede realizar el “Perfilamiento & Caracterización” de los clientes, de esta manera conocerlo más; por ejemplo: ¿es un cliente que compra en tienda? ¿compra vía web? ¿qué categoría de productos compra? ¿cuál es su ticket promedio de compra? ¿su frecuencia de compra?, etc. Con lo anterior podremos conocer en mayor profundidad al cliente y sabremos sus preferencias por ciertos productos.
  2. Se realiza un “Modelo de Propensión de Compra” donde el resultado es la probabilidad de que un cliente compre un producto en particular dado el perfilamiento anterior.
  3. Se “Generan las Promociones / Recomendaciones Personalizadas” en función de Target – Categoría – Producto/SKU asociado a cada cliente. Estas asociaciones se pueden realizar a partir de diferentes técnicas de Machine Learning. Una de ellas puede ser a partir de la frecuencia de compra de ciertos productos (el cual se puede desagregar por tipo de marca, categoría, atributos en general), también se pueden hacer mediante “la canasta” de compra que posea el perfil o también en función de filtros colaborativos que permitan asociar “el producto A con el producto B” al momento de analizar el comportamiento transaccional.
  4. Se realiza la “Evaluación” donde se analiza los resultado de comerciales de las promociones. Se plantea propuestas de mejora a los Modelos de Machine Learning (ajustes al modelo, reentrenamiento o cambio de técnica), se generan nuevamente nuevas promociones, se implementa y se vuelven a medir. A este proceso le llamamos “Calibraciones de Modelos”. Esto con la finalidad de que las promociones sean más eficientes y logren mayor incremento de ventas.

Los beneficios son:

  • Incremento de venta al aumentar la tasa de efectividad de las promociones (10%).
  • Aumento de cobertura de productos, en caso la promoción tenga este propósito (8%).
  • Conocimiento del cliente saber cómo llegar a cada uno y qué ofrecerle (Incremento del Know how) .
  • Permite identificar nuevas oportunidades de ingresos. Por ejemplo al conocer los gustos y preferencias de clientes que visitan (físico/web) frecuentemente las tiendas (caracterización de campañas por perfil).
  • Permite contar con información para la toma de decisiones.
  • Mejorar la experiencia de compra en las tiendas.
  • Optimizar la planificación del staff en tienda con la información de la cantidad de transacciones que se genera por día y por horario.
  • Eficiencia de recursos, cadena logística, proyección y manejo de la demanda.
  • Tener un buen manejo de inventario en tienda, ya que conocemos el flujo de productos a través de la data de transacciones.

En la nueva era del Retail (New Retail) no podemos caer en dejar decisiones al azar (como las campañas masivas). Hoy en día tenemos todos los medios para que cada decisión venga acompañada a un análisis de datos reales. ¿Qué nos espera a futuro? Se vienen más tendencias, como por ejemplo la inteligencia artificial aplicada al canal físico tal como ya lo están haciendo empresas como Amazon. Además las empresas medianas y pequeñas también están incorporando herramientas analíticas en sus procesos. “La data registrada y guardada hoy, será útil y traerá rentabilidad a futuro”.

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