El Futuro del Análisis de Datos en Trade Marketing.
La transformación necesaria en las estrategias de marca.
¿Cómo evolucionar en la era de digitalización? En el Trade Marketing, el análisis de datos llega para quedarse como un pilar fundamental en la innovación del área. Con el resurgir de nuevas herramientas tecnológicas, las compañías han de aplicar métodos de análisis, recopilación y aplicación de datos por medio de estrategias informadas. En este artículo, exploraremos cómo esta disciplina continuará impactando el ámbito comercial, herramientas tecnologías que impulsarán la transformación del negocio, habilidades requeridas para conseguir el éxito y el efecto que tiene el análisis de datos en el retail.
¿Cómo el análisis de datos seguirá transformando el Trade Marketing?
El análisis de datos en el Trade Marketing es una tendencia que continuará en el mercado analicemos cómo continuará transformando el mercado:
Segmentación y Personalización.
Por medio de los datos es posible realizar una segmentación precisa del mercado, de acuerdo a la audiencia y datos de compras anteriores. Para las empresas es posible sugerir productos o crear campañas especializadas. Por ejemplo: Enviar correos electrónicos con recomendaciones y ofertas especiales basadas en el historial de compras.
Automatización y Machine Learning.
Empleando un algoritmo con los datos proporcionados se obtiene automáticamente tópicos como la demanda de producto y el movimiento del mercado. A su vez, proporciona la posibilidad de detectar patrones de comportamiento inusuales en las compras o rotación de los productos.
Veamos en siguiente ejemplo: Una empresa de productos de belleza busca optimizar sus estrategias en cross-selling. A través de la automatización, el programa puede analizar los patrones de compra de los clientes. Con estos datos, se analizan las posibles combinaciones de productos para generar la venta cruzada. De esta manera, posicionan cerca los productos relacionados en las tiendas físicas, adicionalmente se crean estrategias digitales por correo electrónico y redes sociales.
Gestión de Inventarios.
Con el análisis de data, las organizaciones tienen el poder de predecir la demanda de productos con preciso, lo que permite el manejo de inventarios de manera eficiente, reduciendo riesgos como el sobrestock o desabastecimiento.
Analicemos un caso para lograr la satisfacción del cliente: Una cadena de supermercado mayorista emplea el análisis de datos a través de un software que le permite junto a proveedores acceder a la información en tiempo real. Por tanto, les es posible crear un sistema automático de reabastecimiento de productos, optimizar espacio en estantes, reducir el sobrestock y mejorar la precisión de demanda basados en la disponibilidad.
Evaluación de Desempeño.
Los datos contribuirán a obtener insights claros para evaluar el desempeño de campañas de Marketing o aplicado al análisis de las actividades desempeñada por los colaboradores. Es decir, los gerentes tienen la oportunidad de realizar ajustes mejorando la eficacia y disminuyendo la improvisación.
Nuevas tecnologías que impulsarán el análisis de datos en Trade Marketing
El desarrollo extremadamente acelerado de tecnología nos impulsa a innovar en la toma de análisis de mercado, creando una transformación en el Trade Marketing. Algunas de estas herramientas destacadas son:
Inteligencia Artificial.
Con el uso correcto, la IA brinda información útil para predicción de tendencias o segmentación de clientes de acuerdo a los ítems requeridos por la empresa. Por ejemplo: Una tienda de ropa emplea la IA para analizar los datos históricos de ventas, tendencias estacionales y comportamiento de la competencia. Esto les permitirá establecer precios óptimos para cada artículo.
Ecommerce.
Por medio de las redes sociales y páginas web es posible expandir el alcance del servicio o producto. Aprovechar la era tecnología de hiperconectividad, es posible llegar a clientes basados en el buyer persona.
Por tanto, generar campañas por correo electrónico, lanzar una tienda online, crear un chatbot para la asistencia del cliente o generar networking. Por ejemplo: Una empresa dedicada a la venta de alimentos, crear opciones de entregas online o una vista de sus productos y precios en la tienda online. El servicio se convierte cercano, generando feedback.
Reconocimiento Visual / Internet de las Cosas (loT).
Aplicación de sensores y cámaras que escanean los espacios del PDV. A través de esta tecnología es posible identificar la disposición de los productos en zonas “frías” y “calientes” para una redistribución y aumento de rotación de producto. Proporciona información del comportamiento del cliente en el PDV, como el tiempo que pasan frente a un producto o las áreas más concurridas, así como la gestión del inventario y mejorar la experiencia de compra.
Big Data.
Con el manejo de datos masivos la empresa podrá establecer insights importantes como datos de redes sociales o el comportamiento del mercado. Por ejemplo: una compañía dedicada a rentar alojamientos busca crear una experiencia al consumidor, la Big Data logra comprender las necesidades del mercado; promoviendo alojamientos en zonas aledañas a las ciudades, ofreciendo precios más accesibles. Otro excelente ejemplo se aplica a tiendas de artículos variados que emplean las predicciones para ajustar sus campañas de marketing.
Habilidades y conocimientos necesarios para tener éxito en el Trade Marketing basado en datos
Para lograr el éxito en tu empresa e impulsarla con datos especializados, es importante que tus profesionales de Trade Marketing se desarrollaren en las siguientes habilidades y conocimientos. La preparación es parte del éxito:
Manejo de herramientas de Análisis de Datos.
Aprender y aplicar el análisis de datos es imprescindible. Esto contribuirá a entender las nuevas tendencias, interpretar el comportamiento del mercado, así como los datos del rendimiento para aplicar decisiones acertadas. Por ejemplo: manejar herramientas como Excel, SQL u otros softwares.
Resolución de conflictos.
Esta habilidad aplicada al especialista de Trade Marketing proporciona beneficios para identificar y resolver conflictos que surgen en el proceso de comercialización. Es posible destacarse entre la competencia y establecer objetivos claros para alcanzar el éxito. Ser crítico y generar soluciones es fundamental para impulsarse basándose en los datos obtenidos.
Organización y estrategia.
Esto implica comprender a profundidad y diseñar acciones acertadas para alinearse a los objetivos comerciales y los requerimientos cambiantes del mercado.
Aprender cada día sobre la industria.
La llave del éxito es la educación, por lo que mantenerse a la vanguardia y en constante aprendizaje es una elección que no debemos dejar pasar. El profesional de Trade Marketing debe informarse acerca de los nuevos cambios del sector. De esta manera podrá realizar análisis certeros de las acciones de sus competidores y comprender a profundidad los avances tecnológicos.
Manejo de nuevas tecnologías.
¿Adentrarse a las nuevas tecnologías? La respuesta siempre serás sí. En el mundo de la digitalización, las herramientas servirán de impulso si son utilizadas adecuadamente y en favor de los objetivos. Esto incluye Machine-Learning, Chatbots, Big Data e Inteligencia Artificial. Todas aquellos softwares y aplicaciones que contribuyan al Trade Marketing han de ser evaluadas para encontrar la mejor opción.
El impacto del análisis de datos en el panorama del retail
¿Realmente es tan importante el análisis de datos? Aquel que posee la información, tiene el poder de generar un cambio. Por ello la transformación de las empresas se encuentra estrechamente relacionada con el análisis de datos. Aprendamos sobre algunos beneficios que otorga si es aplicado como estrategia empresarial:
Anticiparse a las demandas del cliente.
Aprendiendo por medio del análisis de datos, los comercios minoritas logran determinar y optimizar los parámetros en la gestión de los productos y servicios, incluyendo precios, promociones, horarios destacables y otros. El resultado crea demandas precisas y pedidos rentables.
Eficiencia operativa / Planificación.
Las ideas creativas no se materializan sin estrategia y organización. Las empresas podrán optimizar la gestión empresarial. Por ejemplo: conocer el tiempo concreto de entrada y salida de cajas en los almacenes y su distribución en el PDV contribuye a comprender el índice rotación o reducción de inventario. La metodología genera disciplina con estrategias innovadoras.
Innovación del producto.
Con el análisis de datos, en el retail es posible crear insights destacados para crear productos basados en las preferencias del consumidor, así como el desarrollo de ofertas personalizables.
Por ejemplo: una empresa dedicada a la venta de productos alimenticios por medio del análisis de datos, estableció que el 58% de sus clientes se interesa en productos más orgánicos, por lo que se dedicaron a crear una línea con ingredientes más saludables. Esto a su vez mejora la experiencia del cliente.
Competitividad.
La variedad en una empresa basada en datos genera posicionamiento frente a otras compañías en el mercado. Manteniendo precios competitivos, eficiencia de rotación, automatización de procesos y además actualización por medio de nuevas tecnologías son herramientas que contribuyen a ofrecer una logística y resultados ampliamente segmentados y óptimos.
Equipo interfuncional.
Posterior a generar objetivos estratégicos basados en el análisis de datos, crear equipos interfuncionales son necesarios para una colaboración estratégica y operativa, de esa manera se crea un apoyo e innovación en la gestión de proyectos, al establecer diferentes perspectivas profesionales.
Incremento de la Lealtad del Cliente.
A través de los datos obtenidos es posible crear recompensas personalizables y promociones que atraigan la repetición en las compras.
El análisis de datos es el futuro, y ha llegado para quedarse. Esto aplicado al Trade Marketing crea cambios importantes para el mercado. Incluye la segmentación y la personalización de ofertas hasta la mejora en la experiencia de los clientes, los datos son la clave para crear estrategias exitosas que contribuyan a la evolución de las organizaciones. Las nuevas tecnologías como el IoT y la IA, se mantienen impulsando a nuevas oportunidades de crecimiento, brindando oportunidades para aquellos que deseen surfear los nuevos cambios.
Con el fin de obtener éxito en el Trade Marketing es imprescindible adaptarse al cambio, por ello los profesionales en el área han de desarrollar habilidades y conocimientos en el análisis de datos, actualizarse en materia de avances tecnológicos emergentes y ser capaces de crear equipos cohesionados con los objetivos estratégicos. Es así como el análisis de datos genera un impacto sin precedentes en el retail, creando oportunidades de eficiencia operativa, mejoramiento en la experiencia del cliente, innovación del producto e innovación organizacional, basado en decisiones informadas.
En resumen, el futuro del Trade Marketing ha llegado para quedarse, concatenado ampliamente con el análisis de datos. Las empresas orientadas al cambio podrán adaptarse y evolucionar en función de las tendencias del mercado, generado innovación y alcance.
Ha sido un placer para nosotros ofrecerles este contenido, alineado con una de nuestras pasiones, la innovación en el Trade Marketing. Si requiere apoyo en esta materia, no dude en consultarnos; trabajamos de la mano de las empresas expertas en esta materia tanto en Venezuela como en Panamá.
Fuentes
● Habilidades clave para el Trade Marketing del futuro (heading2market.com)
● https://www.mckinsey.com/~/media/McKinsey/Industries/Retail/Our%20Insights/Future%20of%20retail%20operations%20Winning%20in%20a%20digital%20era/McK_Retail-Ops-2020_FullIssue-RGB-hyperlinks-011620.pdf
● Evolución del Trade Marketing: Tendencias y Oportunidades del 2024 (atlantiasearch.com)
● Machine Learning y su aplicación dentro del Trade Marketing. (quartzsales.com)
● El Poder de la Analítica de Datos: La Clave para Conocer y Fidelizar a los Clientes en el Retail - Gestión&Negocios (gestionynegocios.co)