México a 30 de agosto, 2023. Las estrategias comerciales basadas en Inteligencia Artificial, Machine Learning y Analítica Avanzada, que incluyen soluciones de hiper-personalización y pricing, permiten a los retailers mejorar los procesos y estrategias de venta, principalmente en temporadas como regreso a clases, ya que casi el 90% de los minoristas considera que la optimización de precios y rebajas es fundamental para aumentar los ingresos y el margen.
Según los expertos en Customer Intelligence y Retail de SAS, empresa líder de IA y analítica, la recopilación y análisis de datos que son recabados de los clientes en su proceso de pre-compra, compra y post-compra, no son solo útiles para determinar de una mejor forma la conexión e interacción con los clientes, sino que también son de gran utilidad en temporadas altas como la del regreso a clases, en la que no pocas compañías destinan grandes recursos para captar parte de las compras efectuadas en la temporada.
A decir de Cristian Figueroa, director de la práctica de Retail y CPG en SAS Latinoamérica, “los comercios anteriormente transmitían información a sus compradores con mensajes generales o genéricos, sin contemplar las características específicas de cada uno. Hoy los consumidores ya no escuchan este tipo de campañas; buscan que les hablen de forma personalizada e individualizada. Este fenómeno se conoce como hiper-personalización e implica que los consumidores se acerquen a comercios que realmente los conozcan, lo que genera altos niveles de fidelización”.
Y es que, sólo en México, el también conocido como back to school tendrá una derrama económica superior en un 10% al registrado en 2022, según datos de la Confederación de Cámaras Nacionales de Comercio, Servicios y Turismo (Concanaco Servytur), la edición 2023 del regreso a clases podría generar hasta 108 mil 400 millones de pesos, con un ticket promedio entre 5 mil 500 y 7 mil 500 pesos por alumno.
La compañía pionera en Analítica Avanzada, IA y ML destaca que la hiper-personalización presenta algunos retos y oportunidades de los que destaca:
1. Equilibrio entre lo online y lo offline. Dejar de pensar que basta sólo con conocer el comportamiento digital del consumidor. Con la información que se genera sobre los clientes es posible contemplar todo lo necesario para crear un perfil detallado del cliente, con datos de sus hábitos y comportamientos, tanto digitales como off-line.
2. No se trata de encontrar el hilo negro. El comercio o empresa no debe crear productos o servicios nuevos, sino que debe enfocarse en la manera de contactar y brindar información relevante y de interés a sus clientes, todo de una forma personalizada, pues los productos ya cubren necesidades ubicadas y ya tienen una demanda establecida.
3. Brecha tecnológica. El comercio debe de contar con tecnología que permita realizar la gestión de identidad; es decir, captar los datos de los clientes, organizarlos de una manera identificable, y analizarlos. Para ello se requiere de plataformas tecnológicas que soporten todo este ciclo.
4. Conocimiento es poder. Conocer profundamente a los consumidores y contar con herramientas digitales en tiempo real, permite a los comercios tomar decisiones informadas sin depender de bases de datos que pueden ser consideradas obsoletas, sobre todo en mercados tan dinámicos como el retail, lo que permite adaptar estrategias a la velocidad que exige el mercado.
Según datos de SAS, los principales sectores que utilizan estrategias de hiper-personalización son la Banca y las Telecomunicaciones, mismos que ven repuntes en sus productos y servicios, como los financiamientos que suelen requerirse para cubrir los gastos propios del regreso a clases, o el incremento de compras de teléfonos celulares y tabletas electrónicas que, según la Cámara Nacional de Comercio (Canaco), muestran un repunte de hasta el 10% en esta temporada.
Pricing o estrategias de establecimiento de precios
Uno de los puntos decisivos en cualquier estrategia de venta en retail es la asignación de precios adecuados para los productos que se encuentran en los anaqueles, también conocida como pricing, la cual, según los expertos de SAS, tiene el potencial de incrementar la rentabilidad del negocio por medio de la tecnología.
De acuerdo con Figueroa, una buena estrategia de ejecución de pricing en el proceso de negocios de compañías de retail, basada en datos y con el uso de algoritmos de IA, en temporadas como el back to school, puede permitir a los retailers obtener mejoras cuantitativas en KPIs financieros como ingresos, margen e inventarios.
En consonancia, según datos de Kantar Brandz, 34% de las compañías se encuentra en una situación vulnerable en el mercado, debido a que su valor de marca no respalda su posición en cuanto a los precios actuales de sus productos, lo cual es causado por la pérdida de poder adquisitivo de los consumidores.
El experto de SAS destaca que el contexto actual de inmediatez, en el que todo cambia en cortos periodos de tiempo, colocar herramientas de inteligencia basada en Machine Learning, utilizando datos disponibles del consumidor, basados en comportamientos de compra, es cada día más necesario. Y ubica que las empresas familiares dedicadas a las ventas al menudeo son las que más carecen de las herramientas de IA que les podrían permitir abrirse paso entre competidores de gran tamaño.
Adicionalmente, enlista 4 medidas para el aumento de la conciencia analítica a la hora de establecer precios de los productos:
1. Medir elasticidades precio-demanda de una forma mucho más ágil, jerárquica y con efectos cruzados entre diferentes productos para entender un potencial financiero que un plan de precios tienen sobre un conjunto de productos que se comercializa.
2. Adquirir el entendimiento de que sacrificar demanda a determinada venta en algunos productos para tener aumento de margen de otros por ejemplo significa un aumento de conciencia analítica significativa.
3. Muchas organizaciones de retail poseen un índice básico de pricing, ligado a la ejecución casi mecánica de reglas de precios estáticas, siguiendo los precios de la competencia e incluso de los proveedores. Este ejercicio reactivo es muchas veces tan manual que se necesita mucho tiempo para encontrar los datos, dejando de lado simulaciones de impacto en el cambio de precios y no logrando medir impactos de rentabilidad para el negocio.
4. Muchas organizaciones ejecutan cambios de precios sin tener claro que entendiendo el ciclo de vida del producto y cuantificando las elasticidades precio-demanda, se puede optimizar convenientemente algunos KPIs financieros como ingresos, margen e inventarios directamente.
Según el experto, la falta de entendimiento de todos estos elementos hace que los equipos de pricing de los retailers sean vistos como netamente operacionales. Por lo que hace un llamado a estas empresas a que los tome como entes estratégicos y determinantes en la toma de decisiones, pues al analizar los resultados de una metodología basada en datos, permitirá análisis y procesos de negocio en un enfoque de punta a punta, lo que coadyuvará a modelar el ciclo de vida de los productos para ejecutar ejercicios integrados de liquidación, promociones y precios regulares como una ventaja competitiva en temporadas como el Back to School.
Acerca de SAS
SAS, es el líder en analítica avanzada, IA y gestión de datos. A través de software y servicios innovadores, SAS empodera e inspira a los clientes de todo el mundo a transformar los datos en inteligencia. SAS le brinda The Power to know®.
