Machine Learning: Predictibilidad en Trade Marketing
¿Cuántos datos se podrían recoger en una jornada de visitas a diferentes puntos de venta? Si la marca competidora incrementa sus precios, si realiza actividades promocionales o de canje; si el stock enviado a los puntos no es suficiente para cubrir la necesidad de cada comercio, entre otra data relevante.
El canal comercial es una fuente importante de generación de datos para las áreas de Marketing y Trade Marketing. Diariamente se genera grandes volúmenes de datos tales como Precios, Sell In, Sell Out, Availability, Promociones, Actividades de la Competencia, Out of Stock, etc. información relevante al momento de diseñar estrategias comerciales.
Sin embargo, ésta no tendría ningún valor si no se aprovecha de la manera correcta, si no se procesa y transforma en conocimiento que ayude a las empresas a tomar decisiones acertadas y oportunas sobre lo que ocurre y ocurrirá en el mercado.
Con la evolución de la Inteligencia Artificial (IA), surgen técnicas que nos permiten procesar y analizar este gran volumen da datos para determinar pronósticos y predecir hechos futuros; como los Modelos Predictivos de Machine Learning.
¿Qué son los Modelos Predictivos de Machine Learning?
Son algoritmos de aprendizaje automático que nos permiten encontrar patrones en una gran extensión de datos, para poder identificar tendencias y predecir hechos futuros.
Estos tienen muchas aplicaciones en diversos campos, como la Medicina, Economía, Educación, Marketing, Trade marketing y muchos más.
Aplicar la predictibilidad de Machine Learning en las estrategias de Trade Marketing representa una importante ventaja competitiva para las marcas. Apostar por esta ruta permite optimizar recursos, fortalecer la toma de decisiones e incrementar sus ventas.
¿Qué podemos automatizar utilizando Modelos Predictivos para el Trade Marketing?
- • Predecir los quiebres de stock o inventario de las tiendas.
- • Identificar oportunidades de mejora y de innovación en el Trade Marketing, analizando las tendencias del mercado, las necesidades de los clientes y las best practices del sector.
- • Predecir la demanda de los productos en función de factores como la estacionalidad, la competencia, el precio, la publicidad, etc.
- • Segmentar a los clientes según sus preferencias, hábitos de compra, nivel de satisfacción, etc.
- • Evaluar el impacto de las acciones de Trade Marketing en el rendimiento de las ventas, el retorno de la inversión, la cuota de mercado, etc.
- • Diseñar campañas de Marketing personalizadas para cada segmento de clientes, ofreciendo productos, ofertas y mensajes adecuados a sus necesidades y expectativas.
Mediante el análisis de la data histórica, se puede prever situaciones que generan pérdida en ventas.
Como bien sabemos, los equipos de mercaderismo realizan un arduo trabajo de ejecución en el punto de venta, para garantizar la correcta exhibición y visibilidad del portafolio de productos de las marcas, pero su trabajo puede ser afectado por factores exógenos como el abastecimiento, es decir, quiebre de stock en la góndola o en la tienda, sobre-stock, productos bloqueados, entre otros. Es ahí donde la predictibilidad juega un papel preponderante, es decir, algoritmos de Inteligencia artificial que te ayudan a optimizar tu cadena de abastecimiento.
En Xplora, desarrollamos una solución de inteligencia artificial, específicamente de Machine Learning, llamada Xplora Predictive, orientada al canal moderno. Esta solución incrementa las ventas de la tienda a partir de la reducción de la venta perdida y, nos permite gestionar de manera inteligente la cadena de abastecimiento, así como potenciar el en los puntos de venta.
¿Cómo funciona Xplora Predictive?
Procesamos la data de sell out, inventarios y otros KPIs de Trade Marketing y a partir de un sistema experto RBR (Rule Based Reasoning) y un algoritmo predictivo se generan acciones inteligentes para el equipo de campo, para el área comercial, para el área de distribucion de las cadenas de tiendas, con el objetivo de reducir ventas perdidas.
¿Cuáles son los beneficios de Xplora Predictive?
- • Fortalece el availability.
- • Garantiza el cumplimiento de KPIs de Trade Marketing.
- • Corrige distorsiones en los inventarios.
- • Mejora el fill rate, OSA y SOS.
- • Consolida la información en un dashboard en línea y en tiempo real.
A través de Xplora, empresa del Grupo Lucky, brindamos soluciones tecnológicas diseñadas para satisfacer las necesidades de nuestros clientes e impulsar sus acciones en los canales comerciales. Si estás interesado en conocer más acerca de nuestro ecosistema de herramientas para potenciar tu gestión, escríbenos a contactoperu@grupolucky.com.
Acerca del autor:
Antonio Herrera se desempeña como director de Inteligencia Comercial del Grupo Lucky. Es Administrador de Empresas de profesión y cuenta con más de 18 años de experiencia en análisis y gestión estratégica de la información, especializado en Business Intelligence (BI), Business Analytics (BA), Inteligencia artificial (IA), desarrollo de software a medida y Data Mining. Ha trabajado con diversos sectores, como: consumo masivo, banca, telecomunicaciones, electrónica, entre otros.
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