La Inteligencia Artificial, y en el caso que traemos para contarles, las prácticas con
Machine Learning, nos ayudan a optimizar nuestras funciones y a potenciar nuestra capacidad analítica. Antes de pasar a contarles cómo podemos aumentar la eficiencia en diversos frentes de la organización a la vez, a partir de una predicción de ventas, una breve introducción conceptual.
La
Analítica de Datos puede clasificarse de la siguiente manera, dependiendo de qué datos y técnicas usa, y para qué se aplica:
Descriptiva, Predictiva y Prescriptiva.
(ver más detalle seleccionando la imagen)
Las plataformas de análisis de datos, puntualmente Qlik Cloud, tienen capacidades que permiten todo tipo de análisis. En esta oportunidad, no queremos bajar a detalle técnico sino más bien sobre la Analítica Predictiva y
cómo aprovechar al máximo estas capacidades de Machine Learning para generar beneficios y eficiencia en las áreas de negocio de una organización.
(Dejamos un link para
conocer más sobre la plataforma AutoML)
Previsión de Demanda/Ventas:
La Previsión de la Demanda (conocer los datos sobre futuras ventas de productos) apunta a mejorar la eficiencia y a mitigar issues o riesgos en diversos frentes de la organización.
¿Por qué?
Conocer los escenarios de demanda a futuro resulta clave para planificar, organizar y/o tomar decisiones en diversos roles y tareas relacionados con la venta de productos y/o servicios:
- Ordenar la gestión de compras y/o planificación de la producción: saber cuánto y para cuándo tengo que comprar productos a mis proveedores y/o planificar la producción de mis productos y todo lo que ese proceso requiere e implica.
- Brindar visibilidad a las áreas de logística para preparar la operación: para la venta no sólo tengo que tener el stock de productos, sino que tengo que tener organizados también todo lo relativo en cuanto a los procesos, personas involucradas, sistemas de atención, delivery, etc. Vale tanto para venta en sucursales como para venta on line, cada una con sus particularidades y estacionalidades.
- Mitigar riesgos de quiebre de stock: que todos sabemos se traduce en ventas no convertidas y clientes insatisfechos.
- Gestión de Productos: información relevante para Marketing respecto a la visión de futuras ventas de cada producto vs canales, posibilidad de realizar en dicha predicción escenarios what if (con precios) para definiciones de pricing y ofertas, etc
Por lo tanto,
contar con esa información de Previsión de Ventas y manejar no sólo predicciones directas sino la posibilidad de ir viendo diversos escenarios en base a cambio de variables como puede ser el precio, aporta
información clave para diversos roles como: Ventas, Operaciones, Logística, Compras y/o Producción (según el caso de negocio) y Marketing.
¿Algunos indicadores a mejorar directamente aplicando esta práctica de predicción de demanda, y que traen de la mano mayores ingresos, ahorros y/o disminución de costos?
- Aumento de ventas (por reducción de % de ventas no convertidas por quiebre de stock)
- Ahorros de almacenamiento (por productos en stock con mayor precisión, reducción de productos en stock sin vender)
- Ahorros por minimizar riesgos de pérdidas de stock (por reducción de productos en stock sin vender)
Un poco de
Contexto que tomamos de Datos Públicos: Fuente Alimarket.es
Estudios internacionales reflejan el impacto significativo por falta de stock en el sector retail.
Ej: en España los quiebres de stock pueden provocar una pérdida directa del 35% de las ventas potenciales, ya que los consumidores optan por marcas alternativas (26%) o desisten de la compra (9%).
En base a
nuestra experiencia en clientes Retail en Argentina, que trabajamos con muchas organizaciones dando servicio de Data Analytics, vemos que actualmente este indicador (ventas caidas por quiebre de Stock) puede ser de aprox un 20%.
Sumamos algunos KPIs para reflexionar y revisar en tu organización que impactan en tu proceso de ventas, y que por lo tanto apalancan la necesidad de ser más eficientes y precisos para planificar demanda:
- Tiempo promedio entrega de ventas (con envíos por venta on line): mejorará significativamente si tenemos stock en tiempo y forma (o distribución en sucursales según demanda regional)
- Tiempos de espera de reposición stock (compra): si no planifico las compras con mayor visibilidad, tendré demoras en vender por esperar dicha reposición.
- Días críticos en stock promedio: si tengo productos que no vendo (cantidad excesiva o modelos no solicitados), se pueden deteriorar, pierden valor, etc
- Problemas con la vigencia de las Promociones o definición de precios
- Productos con alto riesgo de quiebre de stock (impacta en el primer punto y/o ventas no convertidas)
Por último, además de los KPIs antes mencionados, otras consultas que no suelen cuantificar en las organizaciones y son insights que debemos tener en cuenta también:
- ¿Cuántos días, y por ende ventas, está perdiendo tu negocio por tener que pausar publicaciones en el eCommerce/Marketplace por falta de stock?
- ¿Cuántas consultas recibes desde tu app de venta on line desde la acción “avisarme cuando haya stock”?
- En los locales: ¿cuántos abandonos de clientes que no consiguen el modelo/talle/color del producto solicitado?
- ¿Cuántas consultas ingresan a los canales de atención (chat/bot) sobre disponibilidad de un producto en cierta sucursal?
Si querés ver cómo una solución de data analytics de PREVISIÓN DE DEMANDA (con una interfaz muy orientada al negocio sin necesidad de ser experto en Machine Learning ni Data Scientist)
apunta a mejorar estos números y a tomar las decisiones antes vistas, contactanos para ver la DEMO.