{"id":14190,"date":"2019-02-25T09:42:35","date_gmt":"2019-02-25T15:42:35","guid":{"rendered":"http:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/?p=14190"},"modified":"2019-02-25T09:42:35","modified_gmt":"2019-02-25T15:42:35","slug":"llega-la-era-del-supermercado-espia-que-se-adapta-a-lo-que-quiere-el-cliente","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/otech.uaeh.edu.mx\/noti\/empresa\/llega-la-era-del-supermercado-espia-que-se-adapta-a-lo-que-quiere-el-cliente\/","title":{"rendered":"Llega la era del supermercado \u00abesp\u00eda\u00bb que se adapta a lo que quiere el cliente"},"content":{"rendered":"

El an\u00e1lisis de los datos que se recopilan dentro de un supermercado puede convertirse en un fil\u00f3n tanto para las empresas de distribuci\u00f3n como para los fabricantes de los alimentos o bebidas que llegan a los lineales. La\u00a0<\/span>gesti\u00f3n de la informaci\u00f3n que se extrae de la cesta de la compra del consumidor o del recorrido que realiza un producto<\/strong>\u00a0<\/span>desde que se inicia su producci\u00f3n hasta que llega a la tienda permite reducir costes a largo plazo, mejorar la toma de decisiones e incluso la satisfacci\u00f3n del cliente, entre otras ventajas. Del informe \u00abObservatorio de innovaci\u00f3n del gran consumo en Espa\u00f1a\u00bb elaborado por el Instituto Cerd\u00e1 se desprende la importancia para los s\u00faper e hipermercados de aplicar modelos predictivos \u00aben contraposici\u00f3n a la gesti\u00f3n fundamentada en la tradici\u00f3n, la inercia o la intuici\u00f3n\u00bb. Sin embargo, en nuestro pa\u00eds, \u00fanicamente el 5% de las empresas dedicadas al gran consumo utiliz\u00f3 herramientas de \u00abbig data\u00bb en el a\u00f1o 2017, seg\u00fan se concluye en el citado estudio. La implementaci\u00f3n del an\u00e1lisis de datos est\u00e1 siendo liderada por las grandes cadenas del sector y su uso \u00abva m\u00e1s all\u00e1 de aplicaciones b\u00e1sicas como mejorar ofertas personalizadas, optimizar la gesti\u00f3n del inventario o identificar costes ocultos:\u00a0<\/span>para aprovechar su m\u00e1ximo potencial, debe ser implantado transversalmente\u00a0<\/span><\/strong>a lo largo de toda la cadena\u00bb, seg\u00fan sentencian los expertos del Instituto Cerd\u00e0.<\/p>\n

Por otro lado, acciones como la interacci\u00f3n directa con los consumidores pueden convertirse en\u00a0<\/span>una buena fuente de informaci\u00f3n para introducir mejoras, nuevas oportunidades de negocio y tomar decisiones m\u00e1s acertadas<\/strong>. \u00abA nivel espa\u00f1ol, lejos de la implantaci\u00f3n total del ‘big data’, el ‘small data’ se convierte en el gran aliado de las empresas de la cadena\u00bb, reza el estudio sobre las innovaciones en gran consumo.<\/p>\n

\u00abFabricantes y distribuidores pueden establecer una estrategia conjunta y entre otras cosas, contactar con el consumidor para darle ofertas\u00bb (Antonio Khalaf, IRI)<\/span><\/figure>\n

Hace unos d\u00edas, durante la celebraci\u00f3n del XX aniversario de Asedas, el consejero delegado de Euromadi (Alcampo, Coviran, Miquel Alimentaci\u00f3 y Supersol, entre otros), Jaime Rodr\u00edguez, hizo alusi\u00f3n al \u00abbig data\u00bb como una herramienta \u00abimprescindible\u00bb para los distribuidores de cara a \u00abconocer al comprador en tiempo real y tomar decisiones de surtido, precios o promociones. De hecho, a diario los supermercados reciben miles de datos de sus clientes que pueden ser \u00abcocinados\u00bb y aprovechados para optimizar el tiempo y los recursos y en consecuencia, aumentar la productividad. \u00abSe usan varias fuentes internas y externas como la informaci\u00f3n de las ventas,\u00a0<\/span>datos del consumidor procedentes del punto de venta y las cajas de pago<\/strong>, informaci\u00f3n financiera, cifras del suministro y variables externas como el clima o los precios del combustible que permiten crear modelos predictivos de comportamiento, explica el director comercial de la multinacional especializada en \u00abbig data\u00bb IRI, Antonio Khalaf. Los\u00a0<\/span>algoritmos tambi\u00e9n se pueden usar en la cadena de suministro<\/strong>. \u00abSe utilizan en el \u00e1rea de la log\u00edstica como herramienta predictiva para gestionar existencias o para optimizar el surtido en los lineales del supermercado en base a art\u00edculos con mayor y menos aceptaci\u00f3n entre los clientes\u00bb, a\u00f1ade Khalaf. \u00abEn definitiva, estas herramientas sirven para transformar datos en informaci\u00f3n en segundos y crear patrones de comportamiento\u00bb, concluye Khalaf. El transporte y la log\u00edstica tambi\u00e9n son campo de abono para el \u00abbig data\u00bb a la hora de llevar mercanc\u00eda de todas partes de Espa\u00f1a a centros y almacenes ubicados en lugares estrat\u00e9gicos. \u00abEn la cadena de suministro, el an\u00e1lisis de datos permite planificar la cantidad de productos frescos a encargar. Por ejemplo, un comercio de Madrid puede pedir el n\u00famero de unidades exacto de merluzas que tiene que traer de Galicia en base al n\u00famero previsto de ventas y as\u00ed evitar que se estropee el pescado\u00bb, puntualiza el CEO de Datacentric, Antonio Romero de la Llana.<\/p>\n

Ofertas personalizadas<\/h5>\n

En relaci\u00f3n con el consumidor,\u00a0<\/span>el<\/strong>\u00a0<\/span>estudio pormenorizado de las tarjetas de fidelizaci\u00f3n arroja informaci\u00f3n muy valiosa sobre los h\u00e1bitos de compra<\/strong>, el tique de gasto o la frecuencia con la que se visita el establecimiento. El CEO de Datacentric recuerda que dentro de nuestro pa\u00eds,\u00a0<\/span>el Grupo DIA fue pionero en el lanzamiento de la tarjeta de cliente<\/strong>\u00a0<\/span>y destaca el \u00abbuen trabajo de an\u00e1lisis de datos\u00bb que siempre han realizado en esta cadena espa\u00f1ola. Por su parte, Khalaf elige a supermercados Eroski dentro de Espa\u00f1a. \u00abCon Eroski trabajamos desde 2017. Tienen un modelo abierto a fabricantes para que estos consulten la evoluci\u00f3n de las ventas de un producto en base a su categor\u00eda. De este modo, fabricantes y distribuidores pueden establecer una estrategia conjunta y entre otras cosas, contactar con el consumidor para darle ofertas\u00bb, indica. En el \u00e1mbito internacional, el director comercial de IRI cita como ejemplos a empresas de la talla de Walmart, Target o Tesco.<\/p>\n

\u00abHay sensores en todos los supermercados con los que se miden los pasos del cliente y si los productos se venden mejor o peor en funci\u00f3n de donde se coloquen\u00bb (Antonio Romero de la Llana, Datacentric)<\/span><\/figure>\n

Otra de las aplicaciones pr\u00e1cticas de estos m\u00e9todos tienen que ver con\u00a0<\/span>las etiquetas electr\u00f3nicas de precios que var\u00edan a lo largo del d\u00eda en funci\u00f3n de las ventas en el supermercado\u00a0<\/span><\/strong>o de dar salida a los productos pr\u00f3ximos a cumplir la fecha de caducidad. \u00abLos ditribuidores prueban a rebajar el precio de estos alimentos para que se vendan antes\u00bb, relata Romero de la Llana. Lanzar ofertas personalizadas en base a la cesta de la compra habitual es otro de los recursos al alcance los distribuidores y marcas. Para conocer mejor al consumidor no solo se analizan las tarjetas de cliente y el pago en caja,tambi\u00e9n se obtiene informaci\u00f3n de sus movimientos dentro de la tiend<\/strong>a.<\/strong>\u00a0<\/span>\u00abHay sensores en todos los supermercados con los que se miden los pasos del cliente y si los productos se venden mejor o peor en funci\u00f3n de donde se coloquen. Hay cientos de mediciones posibles para estimular la compra\u00bb, a\u00f1ade el CEO de Datacentric.<\/p>\n

Predecir c\u00f3mo ser\u00e1 la cesta del consumidor tambi\u00e9n allanar\u00e1 el camino para todas las partes de la cadena de consumo. Esta innovaci\u00f3n tecnol\u00f3gica permitir\u00e1 adaptar\u00a0<\/span>a las preferencias del clientes el surtido que se ofrece en las estanter\u00edas del s\u00faper<\/strong>. \u00abEstamos asistiendo a una individualizaci\u00f3n del consumo y la alimentaci\u00f3n es un reflejo del estilo de vida y de los valores de cada consumidor, por ello la gesti\u00f3n de los surtidos cada vez es m\u00e1s compleja ya que en el mismo espacio lineal debemos colocar m\u00e1s necesidades de consumo\u00bb, asegura Rodr\u00edguez (Euromadi). Por ello, \u00ablos productos de menor rotaci\u00f3n ser\u00e1n sustituidos por aquellos m\u00e1s demandados\u00bb. La elecci\u00f3n previa de los productos que se sacan a la venta tambi\u00e9n optimizar\u00e1 tiempo y recursos. \u00abEsto aportar\u00e1 por un lado un incremento de ventas por metros cuadrados, una mayor fidelizaci\u00f3n del consumidor y una mayor optimizaci\u00f3n de los procesos log\u00edsticos, con su consecuente rebaja de costes\u00bb, argumenta Rodr\u00edguez.<\/p>\n

\u00abAntes de la llegada del ‘big data’ las empresas se guiaban por la intuici\u00f3n m\u00e1s que por resultados emp\u00edricos. Ahora las cosas se pueden hacer con previsi\u00f3n\u00bb (Javier Scherck, Winche Redes Comerciales)<\/span><\/figure>\n

Desde el punto de vista del vendedor, el CEO de Winche Redes Comerciales (una empresa que asesora a establecimientos de gran consumo, bares y farmacias), Javier Scherck, cuenta que\u00a0<\/span>desde el pasado enero han empezado a aplicar el an\u00e1lisis de datos para aconsejar a sus clientes<\/strong>\u00a0<\/span>en la toma de decisiones tras optimizar la informaci\u00f3n que recogen de los puntos de venta. \u00abAntes de la llegada del ‘big data’ las empresas se guiaban por la intuici\u00f3n m\u00e1s que por resultados emp\u00edricos. Ahora las cosas se pueden hacer con previsi\u00f3n, la emp\u00edrica es mucho mejor para un un universo censal tan grande en el que entran miles de establecimientos\u00bb, afirma. Las herramientas inform\u00e1ticas arrojan conclusiones y despu\u00e9s corresponde a los empresarios tomar decisiones en base a estas. \u00abAsesoramos a nuestros clientes -distribuidores y fabricantes- sobre por d\u00f3nde tienen que ir, por ejemplo si les sale rentable realizar una promoci\u00f3n u oferta en un supermercado determinado\u00bb, aclara Scherck. Asimismo, el estudio del entorno demogr\u00e1fico a trav\u00e9s de estas herramientas facilita el c\u00e1lculo de si es rentable o no la apertura de un nuevo establecimiento y por ello garantiza la reducci\u00f3n de costes a largo plazo.<\/p>\n