Técnicas de análisis de datos en el comercio minorista: Las mejores aplicaciones y herramientas probadas

Las diferentes técnicas de análisis de datos en el comercio minorista proporcionan la información necesaria para tomar mejores decisiones de gestión sobre los aspectos más críticos del negocio minorista. Según el estudio de McKinsey «Big Data, Analytics, and the Future of Marketing & Sales» (Grandes datos, análisis y el futuro del marketing y las ventas), las empresas que utilizan análisis avanzados han observado una mejora del 15-20% en el retorno de la inversión en marketing. Los expertos prevén que el tamaño del mercado de la analítica de datos en el sector minorista crecerá a un ritmo anual constante del 4,23% entre 2024 y 2029.

Este artículo explorará las ventajas fundamentales y los tipos de análisis para minoristas, las mejores prácticas y las soluciones especializadas de modernización de datos para minoristas que aspiran a prosperar en el mercado actual.

Principales conclusiones

El data analytics transforma el retail al anticipar comportamientos y optimizar operaciones.

• Segmenta clientes para promos efectivas. 

• Identifica productos para cross selling. 

• Mejora forecasts con históricos enriquecidos. 

• Calcula rentabilidad por m² o categoría. 

• Detecta tendencias emergentes.

Profundicemos un poco más en qué es la analítica para el comercio minorista y por qué es tan importante para las empresas de este sector.

La analítica del comercio minorista es un proceso de recopilación y estudio de datos para identificar tendencias, predecir resultados, detectar puntos débiles, tomar mejores decisiones empresariales y aumentar los beneficios. Casi todos los minoristas realizan algún tipo de análisis, aunque sólo sea información de ventas en Excel. Sin embargo, se observa un efecto completamente diferente cuando se utiliza software especialmente creado basado en inteligencia artificial para analizar simultáneamente big data de diferentes fuentes. De hecho, el 80% de los ejecutivos del sector minorista esperan que sus empresas utilicen soluciones de automatización inteligente para 2025, según Analytics Insight.

La analítica facilita la resolución de muchos problemas típicos. La analítica permite tomar decisiones basadas en datos a la hora de identificar patrones de clientes, prever la demanda, optimizar la distribución de las tiendas, reducir los costes operativos, etc. Por ejemplo, los productos que suelen comprarse juntos pueden colocarse juntos en las estanterías, o se ofrecen descuentos personalizados a los clientes habituales, lo que aumenta el tamaño medio de la cesta y la frecuencia de las visitas.

En lo que respecta a las principales ventajas de utilizar la analítica empresarial para el comercio minorista, cabe destacar las siguientes:

El análisis de datos ayuda en el sector de la gestión de inventarios. A través de los datos, los minoristas pueden identificar las tendencias de la demanda para mantener la disponibilidad de los productos en un nivel óptimo, evitando la aparición de excesos de existencias o, por el contrario, de estanterías vacías.

La analítica ayuda a los minoristas a comprender el comportamiento y las preferencias de los clientes para ofrecerles mejores ofertas que sus competidores. Por ejemplo, Starbucks ofrece a sus clientes ofertas personalizadas analizando sus datos a través de su programa de fidelización y su aplicación móvil. Este análisis ha aumentado significativamente el compromiso del cliente y las ventas por visita.

La analítica minorista ayuda a optimizar los precios en función de la información recopilada, teniendo en cuenta diversos factores, como los carritos de la compra abandonados, los precios de la competencia y el coste de los productos vendidos. De este modo, los minoristas pueden maximizar sus beneficios evitando fijar precios demasiado altos o demasiado bajos.

Los análisis también pueden ayudar a los minoristas a decidir cómo distribuir los productos a las distintas regiones, centros de distribución y tiendas. Muchos minoristas ya han adaptado la asignación de espacio a la demanda de los clientes locales, pero no todos han conseguido aún automatizar la selección de SKU y los planogramas específicos para cada tienda.

Por ejemplo, la cadena polaca de tiendas de conveniencia Zabka puede elegir la selección de SKU adecuada para la ubicación más cercana para cada dirección del país e identificar cuántas ventas y margen impulsará, lo que ha permitido a la cadena mostrar un fuerte crecimiento en los últimos años.

Existen cuatro tipos de análisis para el comercio minorista: análisis descriptivo, análisis de diagnóstico, análisis predictivo y análisis prescriptivo. Examinemos cada uno de ellos.

Los informes descriptivos responden a preguntas como «¿Cuántos, cuándo, dónde y qué?». - las preguntas más fundamentales y comunes. Los informes sobre ventas, niveles de inventario y otras métricas básicas se generan a partir de datos minoristas sin procesar procedentes de diversas fuentes, como terminales de punto de venta, sistemas de inventario, sistemas ERP, etc. Antes, estos datos se recopilaban manualmente en Excel, pero hoy en día, este proceso se ha simplificado enormemente gracias a las soluciones de análisis del comercio minorista.

Los análisis de diagnóstico ayudan a identificar problemas de rendimiento estudiando las opiniones de los clientes, los indicadores financieros y las métricas operativas. Estos informes responden a la pregunta «¿por qué?» para resolver problemas empresariales específicos. Las soluciones analíticas utilizan algoritmos y aprendizaje automático para profundizar en la información recopilada, encontrar correlaciones entre puntos de datos e identificar posibles problemas o anomalías.

La analítica predictiva del comercio minorista responde a la pregunta adicional de «qué será lo próximo». Este análisis se utiliza para predecir tendencias futuras utilizando datos de análisis descriptivos y de diagnóstico. El análisis predictivo en el sector minorista descifra las correlaciones entre la demanda de productos, los precios de mercado y el inventario para tomar decisiones de gestión fundamentadas.

El análisis prescriptivo es el tipo de análisis más potente. Te dice «qué» está ocurriendo, «por qué» ha ocurrido y «qué ocurrirá a continuación» combinando inteligencia artificial y big data para convertir los resultados de la analítica en valiosas recomendaciones.

Para funcionar bien y ofrecer recomendaciones sólidas, un sistema de análisis prescriptivo no sólo debe predecir, sino también saber qué acciones conducirán al mejor resultado posible en el futuro.

Las empresas utilizan la analítica en una gran variedad de casos y con diferentes técnicas de análisis de datos. Independientemente del ámbito de uso, su principal cometido es ayudar a los minoristas a aumentar las ventas y la satisfacción de los clientes.

La analítica de inventario minorista evalúa los niveles de inventario y optimiza las estrategias de almacenamiento y distribución. Ayuda a realizar un seguimiento de los indicadores clave de rendimiento del inventario y a detectar todas las áreas problemáticas. Por ejemplo, el software de retail analytics detectará si hay un desequilibrio entre un excedente en una tienda y una falta de existencias del mismo producto en otras.

La cadena de supermercados Daily ha aumentado sus ventas en un 23% gracias a la gestión centralizada del inventario y al uso del módulo de análisis de IA de LEAFIO. Antes, Daily tenía que calcular los indicadores de inventario manualmente, lo que provocaba retrasos en la identificación de problemas como la escasez de productos o la pérdida de ventas. Sin embargo, después de implementar el Módulo de Optimización de Inventario y BI de LEAFIO, la tasa de rotación de inventario de la cadena mejoró en un 16%, de 30 a 24 días, y la disponibilidad promedio aumentó en un 8%.

El análisis de la mercancía lleva a los minoristas a tomar decisiones sobre cambios de disposición y rotación de surtido basadas en datos. Por ejemplo, mediante el análisis de la mercancía, puede descubrir que colocar los artículos de temporada cerca de la entrada de la tienda aumenta las ventas en un 20 %.

Con LEAFIO AI Retail Platform, puedes crear planogramas basados en datos analíticos sobre ventas y análisis ABC mientras los ordenas por categoría, marca, proveedor, etc. También genera 8 informes para que puedas revisar fácilmente la eficacia de tus soluciones de merchandising.

Walmart y otros grandes minoristas del mundo utilizan análisis predictivos para gestionar la logística en redes masivas de tiendas. Este enfoque les ha permitido reducir el exceso de existencias y las roturas de stock y minimizar los costes de transporte.

Los informes de inteligencia empresarial (BI) para minoristas comprueban la «salud» de su negocio mostrando indicadores clave de rendimiento específicos. Las herramientas de Business Intelligence ayudan a los minoristas a estructurar y visualizar los datos, como la rotación de inventario y el índice de ventas. Por ejemplo, el software LEAFIO AI Retail BI utiliza indicadores esenciales del comercio minorista para generar más de 40 informes de análisis en profundidad, incluidos los motivos de las ventas perdidas, los proveedores y las promociones.

Las previsiones sólidas de la demanda le dan una mejor idea de lo que va a necesitar. Los modelos analíticos de aprendizaje automático predicen la demanda futura de los clientes basándose en datos históricos de ventas y en el comportamiento de los consumidores. La previsión de la demanda basada en big data permite a los minoristas optimizar costes, utilizar los recursos de forma eficiente y mejorar sistemáticamente la satisfacción del cliente.

Para dibujar un panorama más claro, el software de planificación de la demanda de LEAFIO, impulsado por IA, permite calcular la demanda futura de cada producto. El sistema tiene en cuenta factores internos (tráfico, ventas actuales, promociones) y externos (clima, región, temporada, etc.) para crear la previsión más precisa y evitar la pérdida de ventas.

Analice los datos históricos de ventas para identificar tendencias y utilícelos para prever las ventas futuras. La analítica de ventas gestiona la compra de inventario, la gestión de presupuestos, el establecimiento de objetivos financieros para la empresa, etc. Los minoristas utilizan el análisis predictivo para prever las ventas del día, el trimestre o el año siguientes. Entender qué productos se venderán mejor permite optimizar la logística y mejorar las operaciones minoristas en todas las etapas, aumentando las ventas una media del 10%.

He aquí algunos consejos que le ayudarán a recopilar y procesar correctamente los datos de los comercios minoristas y a aprovechar todo su potencial.

No toda la información se creó igual de útil. Elegir los datos correctos es esencial para evitar el «ruido» en sus análisis y la distorsión de los resultados. Hay varios conjuntos de datos estándar que se utilizan habitualmente para el análisis y la elaboración de informes en el comercio minorista:

Los diagramas, gráficos y cuadros de mando son herramientas de visualización que hacen que los datos sean más accesibles y fáciles de entender y le ayudan a identificar las ideas clave del negocio. Después de todo, cuando un minorista ve columnas enormes con muchos números, es difícil tomar rápidamente una decisión informada. Si un software especializado en el análisis de datos puede visualizar inmediatamente los resultados de los análisis del comercio minorista, mejora significativamente los procesos empresariales.

Por ejemplo, la Plataforma LEAFIO AI tiene una solución LEAFIO Shelf Efficiency con analíticas visuales que te ayudan a ver las zonas calientes y frías en el piso de ventas de acuerdo a las ventas ABC, ganancias, precio de costo, etc.

Analice datos de distintas fuentes internas y externas para obtener información detallada y valiosa sobre su negocio. Por ejemplo, correlacione los análisis en tienda con los análisis de atributos de la mercancía y los análisis de inventario. El uso de una plataforma unificada, como LEAFIO AI, le ayudará a evitar discrepancias, ya que recopila y analiza datos de múltiples fuentes a la vez.

Los principales indicadores clave de rendimiento (KPI) deben medirse con regularidad para no perder de vista su negocio e identificar áreas de mejora. Utiliza resúmenes semanales de los indicadores clave de rendimiento que incluyan la revisión de métricas recientes y la identificación de tendencias para comprender, por ejemplo, qué hay detrás de los cambios en las ventas o las caídas de disponibilidad.

Es fácil perder de vista el panorama general cuando se está inundado de datos. Es importante priorizar y medir lo que realmente hay que medir para alcanzar objetivos empresariales específicos como:

• Aumentar el tamaño de la cesta;
• Hacer ventas en nuevos puntos de venta;
• Aumentar la fidelidad de los clientes;
• Optimizar las estrategias de fijación de precios;
• Mejorar el rendimiento del personal de ventas.

La solución LEAFIO Retail Business Intelligence Software es un potente impulsor de la productividad en la gestión de inventarios. Como software analítico de primera línea para el comercio minorista, le ayuda a determinar con precisión el dinero invertido en las operaciones de la tienda y a estimar cuándo retornará en forma de beneficios. Proporciona a los minoristas una interfaz sencilla e intuitiva que facilita la visualización de las áreas problemáticas y ayuda a identificar las causas raíz de los problemas.

LEAFIO Retail BI Analytics es una herramienta de diagnóstico muy avanzada que aprovecha las métricas clave del comercio minorista con más de 40 informes completos e indicadores esenciales del comercio minorista, entre los que se incluyen:

• El informe LFL ayuda a ver la dinámica y las tendencias en comparación con periodos anteriores (años, meses, semanas). Te dará datos sobre métricas clave: inventario, ventas, excedentes, ventas perdidas, facturación, etc.
  
• El análisis por SKU es un informe que complementa el análisis LFL con datos más detallados sobre cada SKU y su ubicación de almacenamiento en todos los niveles de la cadena de suministro para evaluar rápidamente la situación de todos los artículos y su saldo en todas las tiendas minoristas.
  
• Razones de las ventas perdidas es un informe que permite determinar la causa de las pérdidas a todos los niveles (producto, categoría, responsable o proveedor).
  
• El informe de proveedores permite al minorista comprobar la calidad de la cooperación con un proveedor concreto con la información más importante: qué se ha pedido, qué se ha hecho o no, en qué condiciones, qué cuota de proveedor en compras y ventas, etc.
  
• El informe de promociones proporciona información completa sobre las promociones completadas por tipo y periodo. El informe permite evaluar la eficacia de las actividades promocionales en términos de ventas, disponibilidad de SKU durante la promoción, saldos posteriores a la promoción, etc.
  
• El informe ABC(D) & XYZ ofrece un análisis en profundidad de la gestión de productos. El análisis ABC(D) supervisa los cambios en la dinámica de ventas de una SKU clasificándola en la categoría de producto correspondiente. Por su parte, XYZ también agrupa los productos en función de la variabilidad de las ventas.
  

En los próximos años, los minoristas utilizarán todo el poder de la analítica avanzada para obtener una ventaja competitiva y aumentar su éxito.

La analítica en el sector minorista está cada vez más extendida y accesible para los usuarios empresariales. Además, ya no se limitará a la visualización de informes semanales repletos de enormes columnas de cifras, sino que será más visual, fácil de usar e integrada en las operaciones empresariales diarias.

Nadie puede predecir cuál será la próxima crisis mundial, pero la analítica puede ayudarle a tomar decisiones basadas en datos con mayor rapidez y a responder a los cambios del entorno económico.