Cómo mejorar tus promociones comerciales con analítica avanzada
En blog anteriores, analizábamos cómo la Inteligencia Artificial (IA) y la analítica avanzada pueden ayudar a los fabricantes de bienes de consumo a mejorar el rendimiento general de su gasto comercial, centrándose en inversiones promocionales. Exploramos todo el recorrido de la optimización y profundizamos en ejemplos de algunos pioneros en el mercado.
En este blog, profundizaremos en cómo el comportamiento y el rendimiento de las empresas que utilizan IA difieren de las que no lo hacen. Compartiremos diferentes casos de uso y cuantificaremos los beneficios potenciales de integrar capacidades de analítica avanzada en tus procesos de negocio.
El mapa del tesoro
La capacidad de prever correctamente los volúmenes relacionados con las promociones es el primer paso del camino hacia la optimización de las promociones. Anticiparse a los volúmenes promocionales permite a los fabricantes sacar el máximo partido de sus promociones, evitar la pérdida de ventas por falta de existencias y añadir costes debido a la reorganización de última hora de las líneas de producción, así como al impacto negativo en los márgenes relacionado con los costes de inventario por exceso de existencias. Debido a la importancia de este KPI, la caída en la precisión de las previsiones ha afectado a muchos fabricantes en los últimos años y es algo que requiere atención y acción inmediatas.
Los cambios en el comportamiento de los consumidores, en concreto la erosión de la fidelidad a las marcas debido a la inestabilidad económica y la disponibilidad de productos, han afectado significativamente a la precisión de las previsiones de ventas durante las promociones. La analítica avanzada es sólo un componente de una revisión más amplia necesaria dentro de la cadena de suministro. Esto, junto con la deslocalización cercana y la mitigación de riesgos (trasladar el aprovisionamiento a mercados fiables), debe tenerse en cuenta.
Según McKinsey, las empresas de bienes de consumo que han adoptado capacidades analíticas avanzadas tienen una precisión media de las previsiones un 20% mayor que las que no lo han hecho. Las empresas de bienes de consumo deberían dar prioridad a la adopción de analítica avanzada. Pasar de un ejercicio simplificado de estimación basado en el juicio humano a una práctica de análisis de la precisión de las previsiones es clave para mantenerse por delante de la competencia. Con la analítica avanzada es posible combinar el consumo interno, el consumidor, el mercado y los datos macroeconómicos junto con el análisis predictivo y prescriptivo para obtener la estimación más precisa.
Las pistas
Otro ámbito en el que la analítica avanzada resulta beneficiosa es el de la eficacia promocional. La prueba más relevante aquí es la comparación entre el ROI de las promociones antes y después de la adopción de herramientas de optimización. Hemos comprobado que esta mejora se sitúa entre el 5% y el 30% del ROI promocional.
Las empresas que utilizan IA pueden recopilar muchos más puntos de datos en comparación con el modelado tradicional para:
- asignar mejor el gasto comercial.
- identificar y mitigar eventos negativos como la canibalización y la compra anticipada.
- comprender los impactos promocionales a nivel de categoría y producto/marca.
- reducir las promociones de bajo rendimiento de forma más coherente.
La «X» no siempre marca el lugar correcto
La adopción de capacidades de analítica avanzada puede ayudar a encontrar formas alternativas de promocionar los productos y de proteger o mejorar la cuota de mercado y la rentabilidad. Las empresas que utilizan IA no sólo son más proactivas a la hora de proponer cambios en el plan del año anterior, sino que también se muestran más seguras a la hora de descubrir alternativas a tácticas tradicionales como BOGOF (Buy One, Get One Free), BOGO (Buy One, Get One 50% off) o grandes descuentos. En su lugar, exploran opciones más remunerativas, como programas de fidelización, promociones personalizadas y nuevas combinaciones promocionales.
La confianza para proponer algo nuevo está relacionada con su posición en el mercado y su capacidad para analizar a los compradores y los datos de consumo para extrapolar tendencias y correlaciones que solo pueden proporcionar las capacidades de análisis avanzadas. Los análisis avanzados basados en IA seguirán siendo una prioridad para las empresas de bienes de consumo en lo que respecta a la eficacia de las promociones.
El tesoro enterrado
Agilizar el flujo de trabajo, automatizar los cálculos de devengos, liquidaciones y la conciliación de cargos, proporcionar bibliotecas promocionales o alertas de «llamada a la acción» son capacidades en las que la IA puede ayudar. Pero en estas áreas, las mejoras más relevantes llegan cuando se es capaz de pasar de procesos manuales y basados en Excel a una Gestión de la Promoción Comercial automatizada. Las empresas con soluciones de gestión de la promoción comercial han descubierto que los costes administrativos relacionados con deducciones y gestión de cargos se redujeron hasta un 60% en el primer año. La eficiencia y la eficacia están impulsadas por la digitalización más que por la analítica avanzada.
Una mina de oro
Sacar el máximo partido a la analítica avanzada implica la capacidad de definir planes promocionales que sean más rentables, estén alineados con las tendencias del mercado, se ajusten a las expectativas de los compradores y aporten valor a todas las categorías de productos en lugar de centrarse en marcas concretas. No es sorprendente, según McKinsey, que los minoristas estén más interesados en entablar conversaciones conjuntas sobre planes de negocio con las empresas de bienes de consumo. Estas conversaciones estratégicas con los minoristas son beneficiosas para todos.