Cómo medir el rendimiento de su comercio con análisis de datos
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Vie, Oct

Cómo medir el rendimiento de su comercio con análisis de datos

Jorge Fernando Bayá, Director Regional General para Mercado Internacional de TOTVS

Editorial

Una buena mezcla de productos es un ingrediente fundamental para el éxito de cualquier operación minorista.


Por: Jorge Fernando Bayá, Director Regional General para Mercado Internacional de TOTVS.

Esta variedad es determinante para una serie de decisiones estratégicas de la empresa, y la elección tiene impacto en prácticamente todos los sectores de la organización, desde la logística a la gestión de stocks, pasando por ventas y marketing, entre otras.

Se trata de una tarea compleja, que implica un gran número de variables. Sin embargo, normalmente se realiza en la mayoría de las veces, sobre la base de la experiencia personal e intuición de los gerentes, con información parcial y en un proceso de intento y error que cuesta caro en un sector que se enfrenta a márgenes bajos.

En primer lugar, hay que ir más allá de los números absolutos de ventas. Para encontrar la mezcla ideal de productos y obtener de él el mejor desempeño, es necesario cruzar datos sobre los diferentes segmentos de productos, cruzar informaciones de mercado y de la propia empresa. Estamos hablando de informaciones como objetivo de cada producto, ciclo de venta, promedio de unidades vendidas por período, marcas más vendidas y margen de cada una de ellas, entre otras.

Y es ahí donde la tecnología cumple un papel decisivo, especialmente para empresas que trabajan con gran variedad de categorías. Las herramientas de análisis de datos y de Business Intelligence –Inteligencia de Negocio- permiten trabajar con información real, no con aproximaciones intuitivas. Además, son capaces de ver patrones en variaciones de precio, demanda y comportamiento del consumidor, que pasarían desapercibidos por observadores humanos.

Así, por medio de este tipo de sistema, el minorista evalúa de forma automática esas y otras informaciones para determinar las mejores opciones para la formación de la diversidad de productos. El uso de la tecnología permite, por ejemplo, incorporar con mucha más facilidad, datos demográficos de las regiones en que la empresa actúa, e informaciones de investigaciones de mercado al análisis. El sistema también puede ayudar a la tienda a identificar los productos más adecuados si hay necesidad de expandir la variedad de la mezcla ofrecida al identificar posibles sinergias entre marcas y categorías de productos.

Previsión de la demanda
El análisis de datos también posibilita al comercio minorista trazar con mucho más asertividad la previsión de demanda de los productos y sus categorías, con base en factores como estacionalidad o impacto de promociones de ventas, entre otros. De este modo, el minorista podrá trabajar mejor la gestión de inventario y las compras de reposición, de acuerdo con el comportamiento de su mezcla de productos, para optimizar el resultado de la operación.

El uso de estas herramientas de análisis permite aún ver el impacto de cada producto y categoría de la pluralidad en el resultado general de la empresa. Así, es posible trabajar la variedad de la oferta y las estrategias de precio y promoción para optimizar las ventas y el margen de beneficio del negocio. Esta información puede incluso alimentar herramientas de fijación de precios inteligentes que potencian el efecto del análisis aplicado a la variedad.

Acceso móvil
Además, gran parte de los sistemas de análisis de datos y Business Intelligence disponibles hoy en el mercado generan informes en tiempo real, que permiten medir el rendimiento de cada ítem y de la mezcla como un todo. Otra ventaja presente en herramientas como éstas es el acceso móvil a los datos, lo que da mayor agilidad a los gestores para la toma de decisiones, en cualquier momento y en cualquier lugar.

Por eso, dispensar la ayuda de los sistemas de análisis de datos es renunciar a una ventaja competitiva fundamental para el crecimiento y la propia supervivencia en el mercado.

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