Considere la última vez que tomó una decisión importante para su tienda minorista. ¿Hiciste alguna conjetura educada? Si ese es el caso, no deberías haberlo hecho. Incluso si su intuición fuera correcta, es una forma arriesgada de administrar una empresa. La mayoría de los minoristas no lo hacen. El sector de análisis minorista global, valorado en $ 8.64 millones, ayuda a los minoristas al proporcionarles los datos que necesitan para tomar mejores decisiones. El uso de datos para administrar un negocio minorista rentable elimina las conjeturas de todo, desde determinar dónde ubicar su próxima tienda hasta priorizar las reposiciones de inventario. ¿No estás seguro de por dónde empezar? Este artículo analiza los tipos de análisis minorista que debe consultar al tomar decisiones, junto con herramientas y ejemplos para demostrar cada estadística en acción.
¿Qué es el análisis de datos minoristas?
El análisis de datos minoristas es el acto de recopilar y analizar datos minoristas (como ventas, inventario, precios, etc.) para identificar tendencias, pronosticar resultados y tomar decisiones comerciales mejores y más lucrativas.
Cuando se realiza correctamente, el análisis de datos permite a los minoristas obtener una mayor comprensión del rendimiento de sus tiendas, productos, clientes y proveedores, y utilizar esa comprensión para aumentar la rentabilidad.
Casi todos los comerciantes usan el análisis de datos de alguna manera, incluso si solo examinan las cifras de ventas en Excel.
Sin embargo, existe una diferencia significativa entre un analista que usa Excel para estudiar minuciosamente las hojas de cálculo y el empleo de IA especialmente diseñada para evaluar miles de millones de puntos de datos simultáneamente.
Para apreciar esta distinción, primero debe comprender las cuatro categorías de análisis de datos minoristas.
Tipos de análisis de datos minoristas
Hay cuatro tipos básicos de análisis de datos minoristas: análisis descriptivos, que reflejan y explican el desempeño pasado; análisis de diagnóstico, que identifica la causa principal de un problema determinado; análisis predictivo, que estima resultados futuros; y análisis prescriptivos, que sugieren los próximos movimientos. Cada una de las cuatro técnicas se analiza con mayor detalle a continuación.
#1.Análisis descriptivo
El análisis descriptivo sirve como base para tipos de análisis más sofisticados, como los que se enumeran a continuación. Responde a consultas fundamentales como "cuántos, cuándo, dónde y qué": la esencia de las herramientas básicas de inteligencia comercial y los tableros que brindan estadísticas semanales de ventas e inventario.
#2. Análisis de diagnóstico
El análisis de diagnóstico ayuda a las empresas minoristas a identificar y analizar los problemas que pueden estar obstaculizando el rendimiento. Los minoristas pueden adquirir una comprensión más profunda de las causas principales de los problemas que experimentan mediante la combinación de datos de numerosas fuentes, como los comentarios de los consumidores, el rendimiento financiero y el análisis operativo.
#3. Análisis predictivo
El análisis predictivo ayuda a los comerciantes a pronosticar eventos futuros en función de una variedad de factores, como el clima, las tendencias económicas, las interrupciones de la cadena de suministro y los nuevos desafíos competitivos. Esta estrategia suele adoptar la forma de un análisis hipotético, que permite a un minorista trazar un mapa de lo que sucedería si ofreciera un 10 % de descuento frente a un 15 % de descuento en un producto, o anticipar cuándo se quedaría sin existencias según un conjunto particular de acciones alternativas.
#4. Analítica prescriptiva
El análisis prescriptivo es la aplicación de IA y big data para obtener resultados analíticos predictivos y prescribir acciones. Por ejemplo, el análisis prescriptivo, por ejemplo, puede proporcionar a los agentes de atención al cliente ofertas sugeridas que pueden transmitir a los consumidores sobre la marcha, como una venta adicional basada en el historial de compras anterior o una venta cruzada para responder a una consulta de un nuevo cliente.
Ejemplos de aplicaciones de análisis de datos minoristas
Una de las razones más importantes para utilizar el análisis de datos para impulsar la toma de decisiones es garantizar que sus conclusiones se basen en la verdad real (cifras frías y duras), en lugar de la perspectiva de la realidad de alguien.
Analytics también puede ayudarlo a comprender su empresa con mucho más detalle de lo que podría hacerlo de otra manera.
En la práctica, una tienda puede utilizar el análisis de datos para:
- Comprender el valor del pedido típico y la cantidad de productos vendidos.
- Determine qué productos se venden más, cuáles se venden menos y todo lo demás.
- Determina tus clientes más valiosos.
- Descubra su demanda genuina, así como las ventas perdidas anteriores.
- Determine las cantidades de pedido mejor propuestas y haga recomendaciones sobre cantidades de compra y asignaciones.
- Determinar el mejor precio para un producto específico en cada área determinada.
Estos (y otros) conocimientos pueden ayudarlo a comprender mejor las métricas de su empresa y desarrollar estrategias que lo llevarán a donde quiere ir.
El análisis de datos debe convertirse en un componente vital de su empresa a medida que crece para mejorar la toma de decisiones y desarrollar tácticas de venta minorista efectivas.
No sorprende, entonces, que el sector de las soluciones de análisis minorista sea grande y esté en auge. Revisaremos algunas de estas aplicaciones, cómo funcionan y qué beneficios podría obtener al utilizarlas.
#1. Inteligencia de Negocio
Muchas empresas utilizan herramientas de Business Intelligence para administrar y organizar adecuadamente sus datos. Las herramientas de BI son un ejemplo de análisis descriptivo porque lo ayudan a organizar y visualizar sus datos.
Muchas tiendas llevan a cabo inteligencia comercial (BI) básica utilizando las características del sistema ERP (Enterprise Resource Planning) nativo o importando datos directamente a Microsoft Excel.
Los minoristas un poco más sofisticados emplearán software de BI como:
- Microsoft Power BI
- Cuadro
- SAP
- QlikView
- Chispa de Apache
Estas aplicaciones brindan acceso a muchas fuentes de datos, imágenes atractivas y cierta manipulación de datos.
El BI más complejo generalmente comprende científicos de datos que usan lenguajes de programación (como Python) que brindan libertad adicional para el procesamiento, la visualización y el modelado de datos.
Si bien son útiles, muchos de los ejemplos anteriores requieren una cantidad significativa de intervención humana y su administración requiere mucho tiempo. Esto es especialmente cierto para minoristas medianos y grandes con cientos o miles de puntos de venta (y decenas de miles a cientos de miles de productos). Es por eso que muchos minoristas emplean analistas asignados a cada departamento para compilar informes.
Las herramientas de análisis avanzadas, como Retalon, normalmente pueden automatizar la mayoría de los procedimientos manuales y repetitivos asociados con los métodos de BI estándar debido a su sofisticación.
#2. Pronóstico de ventas
La previsión de ventas es otro uso común del análisis de datos en el comercio minorista.
Descrito de manera simple, el pronóstico de ventas es el acto de analizar datos de ventas anteriores, identificar tendencias y proyectarlas hacia el futuro para estimar las ventas.
Esto ayuda a los comerciantes con todo, desde compras de inventario y gestión del presupuesto OTB hasta la definición de objetivos financieros de alto nivel para la organización.
El pronóstico de ventas, como su nombre lo indica, es de naturaleza predictiva, y es el tipo más básico de análisis predictivo empleado por los minoristas.
Existen numerosas técnicas para pronosticar las ventas porque las empresas han estado tratando de hacerlo durante siglos:
- Usar las cifras de ventas del año pasado para pronosticar las ventas del año en curso
- Encuestas, observaciones y otras formas de investigación de mercado
- Estimaciones de expertos
- Modelos estadísticos de Excel
- software especializado
Muchas tiendas han desarrollado su propia solución interna para pronosticar ventas futuras, normalmente integrando docenas (si no cientos) de hojas de Excel, capacidades de ERP, software especializado y equipos de analistas.
Si bien la previsión de ventas es la base de muchos procesos de planificación minorista, es posiblemente el área más importante del análisis de datos que necesita mejoras. Esto se debe al hecho de que la previsión de ventas suele ser incorrecta y no tiene en cuenta las complejidades de la industria minorista.
Por ejemplo, si un comerciante vendió un producto el año pasado, las metodologías convencionales de pronóstico de ventas le dirían que repita el error, aunque posiblemente podría vender mucho más.
Como resultado, la mayoría de los pronósticos de ventas han caído en desgracia y han tomado su lugar análisis predictivos más complejos.
#3. Previsión de la demanda
Como se dijo anteriormente, la previsión de la demanda es un tipo de análisis predictivo mucho más avanzado que emplean los comerciantes.
La previsión de la demanda, en lugar de intentar estimar las ventas utilizando únicamente datos de ventas históricos, emplea una gama de datos mucho más amplia para calcular la demanda de cada producto, en cada tienda, en intervalos de tiempo precisos. Por lo tanto, la previsión de la demanda es mucho más precisa que la previsión de ventas típica.
Puede encontrar más información sobre la previsión de ventas frente a la previsión de demanda aquí.
En resumen, las ventajas clave de esta forma de análisis minorista son las siguientes:
- Pronóstico más preciso del estado futuro del negocio
- Realización de simulaciones o escenarios hipotéticos
- Capacidad de adaptarse sobre la marcha cuando cambian las condiciones en el terreno
- Unificación de funciones minoristas críticas (por ejemplo, promociones y gestión de inventario)
Como es habitual, existen numerosos métodos para pronosticar la demanda. Los minoristas pueden utilizar lo siguiente, en orden descendente de sofisticación:
- Hojas de cálculo de Excel que contienen modelos estadísticos
- Software de análisis general y modelado estadístico
- Software de análisis minorista impulsado por IA
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Si bien las dos primeras alternativas son adecuadas para empresas más pequeñas, se vuelven difíciles (si no imposibles) de emplear con conjuntos de datos muy grandes (como los que se encuentran en minoristas medianos y grandes).
Esto se debe al hecho de que la previsión de la demanda utiliza datos de fuentes distintas a los datos de ventas.
- Historial de precios
- Inventario anterior
- La variedad y riqueza del surtido.
- Grupos y familias de productos
- Estacionalidad
- Inconsistencia en la cadena de suministro
- Actividad de los competidores
- Preferencias del consumidor
- Etc.
Imagine recopilar, analizar y modelar manualmente todos estos datos para miles de millones de combinaciones distintas de Tienda/SKU.
Encontrar un proveedor de software de análisis predictivo minorista con un historial comprobado de trato con minoristas en su vertical es el mejor método para que los minoristas empleen el pronóstico de la demanda.
El uso de un software personalizado como este proporciona numerosas ventajas a las tiendas.
Por ejemplo, puede experimentar con diferentes variables, como el precio del producto, las aperturas de nuevas tiendas, los lanzamientos de nuevos productos (y otros) para ver qué efecto tienen en sus KPI de resultados, y luego modificar su inventario, precios o estrategia de marketing en consecuencia.
#4. Análisis minorista avanzado unificado
Este es el tipo de análisis más potente, con el mejor ROI cuando se usa adecuadamente.
El análisis avanzado unificado, que pertenece al cuarto tipo de análisis (análisis prescriptivo), se esfuerza por combinar los beneficios de la inteligencia comercial, los diagnósticos sólidos y los pronósticos de demanda precisos con la automatización inteligente que propone las actividades más lucrativas en todo el negocio.
Un software de análisis unificado decente hará lo siguiente:
- Automatice los informes y la visualización de datos.
- Pronostique la demanda de cada producto en cada tienda en determinados momentos.
- Permita simulaciones flexibles y escenarios hipotéticos para lanzamientos de nuevos productos, aperturas minoristas y otras situaciones similares.
- Se recomiendan automáticamente miles (si no millones) de microoptimizaciones en la selección, asignación, fijación de precios, etc.
- Todas las modificaciones y actualizaciones deben conciliarse en todos los departamentos y fuentes de datos.
Esta forma de análisis solo puede ser proporcionada por proveedores de software que se especialicen en análisis minorista avanzado debido a su complejidad y especialidad.
No solo automatiza cientos de procesos repetitivos (compilación de informes, consolidación de datos entre departamentos, evaluación, etc.), sino que también optimiza con una granularidad que los analistas humanos simplemente no pueden igualar.
Este tipo de análisis de datos avanzado lo proporciona una variedad de soluciones, incluida la plataforma de análisis minorista de Retalon, que utiliza pronósticos de demanda altamente precisos e inteligencia artificial avanzada para ofrecer cientos, miles o incluso millones de mejoras granulares que mejoran el resultado final.
Además, este tipo de software es altamente adaptable y puede configurarse para aceptar ciertas sugerencias automáticamente mientras requiere permiso humano para que otros tengan un mayor control.
¿Cuándo es el momento de actualizar su análisis minorista?
Cualquier empresa minorista mediana o grande que quiera tener éxito a largo plazo debe utilizar algún tipo de análisis de datos. Esto se debe a que se deben obtener los conocimientos correctos de forma proactiva para proporcionar el producto adecuado, en el lugar adecuado, en el momento adecuado y en la cantidad adecuada.
Incluso si ya está utilizando análisis, probablemente querrá actualizar tarde o temprano para mantenerse por delante de la competencia.
Por lo general, a medida que crece su empresa, también lo hará el volumen de datos y la complejidad de las decisiones involucradas.
Pero, ¿qué sucede si tiene demasiados datos y no sabe qué hacer con ellos?
Para determinar si es hora de modernizar sus herramientas de análisis de datos, comience por hacer las siguientes preguntas:
- ¿Hasta dónde debo profundizar en los datos? ¿Son obvias las soluciones de mis dificultades?
- ¿Es común que me encuentre con excepciones y tenga que revisar manualmente mis pronósticos?
- ¿Mis herramientas de análisis en diferentes funciones minoristas se dan cuenta entre sí?
- ¿Es posible que esté cometiendo los mismos errores año tras año?
- ¿Todavía me preocupa la distorsión del inventario, como la pérdida de ventas, el exceso de existencias y la falta de existencias?
- ¿Tengo demasiadas rebajas hacia el final de la temporada?
- ¿Existe un buen enfoque para hacer frente a nuevos productos que no tienen historial de ventas?
Las respuestas a estas preguntas lo ayudarán a determinar si debe mejorar su enfoque analítico.
Sin embargo, evite la trampa demasiado común de la parálisis del análisis minorista.
Los minoristas que invierten en análisis avanzados están robando cuota de mercado a quienes aún están indecisos. A medida que nos acercamos a la era digital del comercio, los potentes análisis de datos y la inteligencia artificial minorista ya no son un "deseo" sino una "necesidad".
Las ventajas de la analítica minorista
Retail Analytics es una colección de herramientas utilizadas por los minoristas para mejorar las ventas, minimizar los gastos generales y de mano de obra y mejorar las ganancias. El análisis minorista puede ayudar a lograr estos objetivos de varias maneras, que incluyen:
#1. Reducir los desabastecimientos y la necesidad de descuentos
El análisis minorista ayuda a los usuarios a comprender las tendencias de la demanda para que tengan suficientes productos disponibles, pero no tanto como para tener que recurrir a grandes descuentos para deshacerse del excedente de inventario. El uso de análisis para determinar qué tan rápido se consume un producto es una práctica común.
#2. Mejora de la personalización:
Analytics permite a los comerciantes comprender mejor las preferencias de sus consumidores y, como resultado, captar más demanda que la competencia. Un minorista de libros, por ejemplo, puede usar el historial de compras para notificar a los consumidores que han expresado interés en la historia estadounidense cuando un nuevo libro del historiador Ron Chernow está disponible para preordenar.
#3. Mejorar las decisiones de precios
Al sintetizar una variedad de indicadores, como carritos de compras abandonados, información de precios de la competencia y el costo de los productos vendidos, el análisis de datos puede ayudar a las empresas a establecer los precios ideales para sus productos. Los minoristas pueden maximizar las ganancias al no cobrar precios más altos de lo que el mercado soportará o más bajos de lo que los clientes están dispuestos a pagar.
#4. Mejorar las asignaciones de productos
Los análisis pueden ayudar a los minoristas a determinar cómo asignar productos a través de regiones geográficas, instalaciones de distribución y escaparates, eliminando así los costos de transporte innecesarios. Por ejemplo, una tienda de ropa deportiva puede utilizar análisis para ver cómo una variación de dos grados en la temperatura afecta las ventas de camisetas térmicas y asignar más artículos de este tipo a una instalación de distribución más cercana a los lugares que se espera que tengan temperaturas más frías durante un invierno determinado.
Software de análisis minorista
El análisis minorista se basa en datos recopilados de diversas formas, incluidas las ubicaciones de las tiendas físicas y los sitios web. Algunas de las herramientas empleadas fueron las siguientes:
- Sistemas de punto de venta (POS) son utilizados por las tiendas para rastrear y administrar las transacciones de los consumidores. Los sistemas POS recopilan datos sobre las compras de los consumidores y pueden proporcionar informes de tendencias de ventas y clientes.
- Software de gestión de relaciones con los clientes (CRM): Las aplicaciones de esta categoría gestionan los procesos de ventas, marketing, atención al cliente y comercio electrónico. Los minoristas utilizan estos programas para observar las interacciones de los clientes, guardar datos sobre consumidores específicos y descubrir posibles posibilidades de ventas, marketing y servicio al cliente en función de esos datos.
- Herramientas de inteligencia empresarial: Los minoristas utilizan herramientas de inteligencia empresarial (BI) para sintetizar la información recopilada de enormes cantidades y diversos conjuntos de datos, principalmente para realizar un seguimiento de las métricas de rendimiento clave, como la lealtad del cliente, la rotación del inventario, la tasa de ventas y los días disponibles. Estas herramientas facilitan que los minoristas compilen informes y los envíen a los directores ejecutivos y otros responsables de la toma de decisiones.
- Sistemas de gestión de inventario: Los minoristas utilizan este software para realizar un seguimiento de los artículos en stock, monitorear los niveles de inventario en los almacenes y las instalaciones de distribución, y pronosticar la demanda. También ayuda a los comerciantes a determinar los mejores lugares para almacenar cosas específicas a fin de reducir los costos de transporte y garantizar que los bienes estén disponibles para satisfacer la demanda de los clientes.
- Análisis predictivo: Este tipo de análisis pronostica tendencias y comportamientos futuros utilizando datos de transacciones, interacciones y otros eventos anteriores. Los cuatro tipos más frecuentes de análisis minorista son descriptivos, de diagnóstico, predictivos y prescriptivos (como se describió anteriormente), que se utilizan para descubrir nuevos segmentos de clientes y perspectivas de crecimiento.
Mejores prácticas en las prácticas de análisis minorista
#1. Hacer un uso extensivo de los datos del cliente.
Los clientes proporcionan una gran cantidad de información explícita e implícita sobre sus deseos e intenciones, y los mejores profesionales de análisis minorista utilizan esos datos para detectar tendencias y comprender mejor a esos clientes. Los minoristas líderes combinan datos de clientes de sus propios programas de fidelización con datos de comercio electrónico, sistemas de punto de venta y otras fuentes, así como datos obtenidos de corredores.
Los expertos suelen clasificar los datos de los clientes como una combinación de aspectos demográficos, transaccionales, conductuales e incluso psicográficos. Recopilar, agregar y capitalizar varios tipos de datos de clientes con frecuencia sigue un camino lógico, comenzando con el amplio rango demográfico. Los minoristas también distinguen entre "clientes" (aquellos que ya han hecho negocios con ellos) y "consumidores" (aquellos que podrían ser buenos prospectos). Los datos del consumidor pueden ayudar a informar el "modelo similar"; por ejemplo, si un minorista reconoce a Mark como un cliente maravilloso, buscará a más personas con características similares y les ofrecerá ofertas especiales.
#2. Hacer uso de herramientas de visualización.
Las herramientas de visualización en el software de BI, como tablas, gráficos y tableros, son fundamentales para interpretar datos y tomar decisiones informadas. Son mucho más efectivos que simplemente mirar filas y columnas de datos para captar el conocimiento. Las herramientas de visualización de BI también brindan a los usuarios comerciales acceso a análisis en lugar de obligarlos a esperar a que TI prepare informes y realice consultas.
#3. Examinar varias fuentes de datos
Múltiples fuentes de datos, como datos de ventas, datos históricos de clientes y datos de inventario, pueden ayudar a los comerciantes a adquirir una comprensión más matizada de su negocio, especialmente porque los KPI están frecuentemente interconectados. Los minoristas, por ejemplo, pueden usar análisis de atributos de mercancías junto con análisis en la tienda para descubrir cómo optimizar el diseño de una tienda física para convertir a los compradores en clientes que pagan. El análisis de inventario puede ayudar a los minoristas a garantizar que tengan suficientes productos disponibles para respaldar el diseño de comercialización. (Los minoristas también deben ser conscientes de que las diferentes aplicaciones pueden tener diferentes definiciones para los tipos de datos que, si no se corrigen, podrían dar lugar a análisis incorrectos; este es un argumento a favor del uso de una plataforma única para el análisis minorista en lugar de adoptar las denominadas mejores aplicaciones de raza.)
#4. Supervisar los KPI
El seguimiento de indicadores clave de rendimiento ayuda a los comerciantes a medir su rendimiento e identificar oportunidades de desarrollo. Los comerciantes más exitosos usan resúmenes semanales de KPI (también conocidos como cuadros de mando integrales) para comparar las métricas más recientes con las de la semana anterior. Esto generalmente comienza con una revisión de lo que sucedió (por ejemplo, las ventas se desplomaron para ciertos artículos), seguida de una investigación adicional sobre por qué sucedió (por ejemplo, desabastecimientos).
#5. Prioriza tus objetivos.
No es necesario medir todo lo que se puede medir. Los minoristas tienen acceso a nuevas herramientas analíticas y un mar de datos, pero deben tener cuidado con lo que miden o corren el riesgo de ahogar a los tomadores de decisiones en recomendaciones. Los minoristas deben comenzar por identificar oportunidades de alta prioridad con efecto comercial inmediato. Según McKinsey, los mejores análisis abordan un problema comercial específico y crean una consecuencia medible.
Según Mark Lawrence, un experto en análisis minorista, las cinco prácticas recomendadas enumeradas anteriormente están interconectadas. Su consejo: Comience con una meta, luego dos o tres objetivos subyacentes. Se refiere a los KPI que informan el desarrollo en este nivel como KPI "principales". Si un objetivo es "acercarse más al cliente", los KPI podrían ser "aumentar el valor de vida del cliente en un 20 %", "lograr una conversión de consumidor del 15 % año tras año" y "optimizar los niveles de inventario para apoyar los objetivos centrados en el cliente". Las herramientas de visualización permiten a los líderes empresariales realizar un seguimiento del progreso hacia el cumplimiento de esos objetivos y estimular acciones correctivas, como nuevas promociones y cambios en la variedad de productos.
El futuro de la analítica minorista
El futuro del comercio minorista es incierto, pero el estado actual del comercio minorista no lo es. Los usuarios y las aplicaciones utilizarán análisis incesantemente, a menudo sin querer, de forma similar a como los teléfonos inteligentes emplean constantemente el seguimiento de la ubicación para satisfacer las necesidades de los usuarios.
Los análisis minoristas se integrarán más en los procesos diarios de los usuarios comerciales en lugar de solo usarse para producir o revisar informes semanales. Más personas estarán expuestas a los frutos de la IA en sus actividades comerciales diarias, incluso si no lo saben. Ya no se promocionará el análisis de datos impulsado por IA.
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Referencias
