Joint Business Planung para Minoristas: Antes y Ahora
En el pasado, la planificación conjunta de negocios requería inversiones significativas en investigación y colaboración. Sin embargo, las estrategias inteligentes de manejo de datos y la inteligencia artificial (IA) están revolucionando esta ecuación de manera definitiva.
Los minoristas y los fabricantes de productos son aliados naturales. Ambos quieren saber qué productos compran los clientes y por qué. Ambos quieren utilizar el comportamiento de compra de los clientes para aumentar las ventas y la rentabilidad. Ambos quieren armonizar los mensajes de sus productos para que las campañas de marketing y publicidad sean eficaces. Ambas disponen de grandes cantidades de datos relevantes. A primera vista, alinear los objetivos empresariales parece una obviedad, pero como en cualquier otra alianza a gran escala, la gestión de los detalles es complicada.
El proceso de Planificación Empresarial Conjunta (PEC) suele llevarse a cabo con la ayuda de empresas de investigación y consultorías, a menudo con un coste considerable. Una vez que el minorista y el fabricante -con el apoyo de encuestas y estudios de casos- han identificado oportunidades, estrategias y objetivos conjuntos, se elabora un plan de negocio. En este plan, se identifican las categorías de productos prometedoras y se encarga a los planificadores de merchandising y a los responsables de marketing y publicidad del minorista que las promocionen.
Se trata de un proceso costoso y que requiere mucho tiempo. Los gigantes de la distribución como Wal-Mart y los fabricantes igualmente gigantes como Procter & Gamble pueden permitirse proyectos JBP completos, como su exitoso plan para aumentar las ventas de Febreze. Pero para la mayoría de los minoristas, aunque tengan acceso a montañas de datos, una planificación tan detallada es -o al menos era- poco realista.
Datos: La receta secreta
Los minoristas de todos los tamaños están inundados de datos. Los datos facilitados por los fabricantes sobre miles o millones de productos se almacenan en sus sistemas especializados de gestión de la información sobre productos (PIM). Las imágenes, archivos de audio y vídeo, reseñas de clientes y descripciones promocionales de cada producto se almacenan en amplios sistemas de gestión de activos digitales (DAM). Los datos sobre precios de productos, niveles de existencias e historial de ventas también pueden almacenarse en los correspondientes sistemas de almacenamiento de datos. Todo esto está muy bien, pero la verdadera cuestión es cómo utilizar todos estos datos de forma eficaz.
Incluso con una gran cantidad de datos, los responsables de marketing y publicidad han necesitado ayuda para planificar con precisión las ofertas de productos con mayor potencial de éxito. Sus instintos suelen ser buenos, al igual que los de los planificadores de merchandising de las campañas. Sin embargo, los resultados pueden ser ineficaces dadas las numerosas variables. La planificación comercial conjunta, si es que tenía lugar, requería una revisión manual de los datos existentes.
El primer paso para resolver este enigma es que el minorista unifique todos estos datos como una «única fuente de verdad». Con un enfoque integrado como Comosoft LAGO, los minoristas pueden automatizar diversas tareas de marketing y producción promocional y coordinar complejas campañas interregionales. El potencial de los planes de marketing y publicidad. Sin embargo, el potencial de los planificadores de marketing y publicidad del comercio minorista dista mucho de haberse agotado.
Aportación de datos e IA
El reciente furor en torno a la inteligencia artificial (IA) ha despertado el interés de los minoristas por utilizar los datos de los productos de forma más eficaz. Sin embargo, antes de poder tener en cuenta este potencial, los datos deben ser fácilmente accesibles para los responsables de publicidad y marketing y sus equipos de planificación y producción. Los datos no sólo deben ser seguros, sino también de alta calidad, lo que significa que deben ser coherentes y estar vinculados de forma lógica, como es el caso de los sistemas integrados de planificación y producción como LAGO.
A partir de esta base de datos integrada, la IA puede proporcionar información inteligente y práctica a partir de datos estructurados y no estructurados para guiar el proceso de planificación y optimizar la oferta de productos. Esto se consigue reconociendo patrones en los datos, como por ejemplo:
- Comportamiento de compra del cliente, incluidos los cambios en la frecuencia de compra y las respuestas anteriores a las campañas promocionales.
- Categorías de productos que tienen más probabilidades de aumentar las compras totales de un cliente.
- Productos similares que los clientes suelen comprar o es probable que compren, basándose en el historial y la proximidad del anuncio.
- Estimaciones de precios óptimos que tienen más probabilidades de aumentar el volumen total.
Antes de poder utilizar la IA en la planificación de ofertas, los datos deben estar integrados y ser accesibles.
Este y otros potenciales del «big data» no son sólo teoría. En un estudio de caso reciente, una cadena regional de supermercados logró un aumento significativo de las ventas gracias a ofertas promocionales creadas en Comosoft LAGO y controladas por simulaciones asistidas por IA.
Lejos de ser magia, la IA permite desentrañar información clave dentro del mar de datos que los minoristas ya tienen en su poder. La IA puede prever cómo cambiarán los comportamientos de los clientes ante futuras promociones y optimizar el impacto de las interacciones entre productos. También puede ayudar a determinar qué promociones semanales atraerán a más consumidores mediante análisis de precios.
La IA no es mágica ni misteriosa. Simplemente encuentra información práctica oculta en los datos que tienen todos los minoristas.
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