Para las empresas de consumo masivo, el desafío ya no consiste únicamente en recopilar información del punto de venta, sino en convertirla en decisiones antes de que una oportunidad comercial se pierda.
El cambio adquiere especial relevancia en Latinoamérica, donde las marcas operan simultáneamente en supermercados, tiendas de descuento, mayoristas, distribuidores y un amplio universo de pequeños comercios. Cada canal tiene dinámicas, niveles de surtido y capacidades de ejecución diferentes, lo que hace cada vez más difícil gestionar el mercado bajo una misma lógica.
“Hoy las compañías tienen acceso a una cantidad de información que hace algunos años simplemente no existía. El reto ya no es tener más datos, sino saber cuáles requieren atención, entender qué está sucediendo en cada punto de venta y convertir esa información en una acción concreta”, señala Javier Moreira, CEO de Teamcore.
Del dato que informa a la señal que indica dónde actuar
Sell-out, inventario, órdenes de compra, surtido, promociones, visitas y fotografías generan millones de registros para los equipos comerciales. El reto es distinguir entre la información que describe lo ocurrido y aquella que permite detectar una oportunidad que todavía puede recuperarse. Por ello, el monitoreo por excepción está cobrando relevancia.
La Tienda Perfecta deja de significar lo mismo para todos
Una tienda tradicional no tiene el mismo potencial ni cumple la misma función que un supermercado o un club de precios. Aplicar un estándar idéntico de ejecución a todos los establecimientos puede generar esfuerzos poco eficientes y objetivos que no corresponden con la realidad de cada canal. La pregunta deja de ser “¿todas las tiendas cumplen el mismo estándar?” para convertirse en “¿qué significa una buena ejecución para cada tienda?”.
La IA pasa de analizar lo ocurrido a priorizar dónde actuar
La IA está modificando la forma en que los equipos comerciales procesan la información. Los modelos pueden identificar patrones, detectar comportamientos inusuales, estimar riesgos y ordenar oportunidades de acuerdo con su posible impacto. El siguiente paso es llevar esa capacidad a una pregunta mucho más práctica: ¿dónde conviene actuar primero?
Una fotografía de tienda puede convertirse en información comercial
Las imágenes capturadas en el punto de venta están dejando de ser únicamente evidencia de una visita. Con visión computacional pueden transformarse en datos sobre presencia de producto, frentes, participación en anaquel, ubicación y ejecución de promociones. Esto permite analizar grandes volúmenes de imágenes y detectar patrones o incumplimientos que serían difíciles de identificar mediante una revisión manual.
La ejecución deja de ser responsabilidad de un solo actor
Un problema de disponibilidad puede comenzar en distintos puntos de la cadena. El producto puede estar registrado en inventario, pero permanecer en una bodega; una promoción puede estar aprobada, pero no implementarse correctamente; o un distribuidor puede enfrentar una incidencia que termine afectando la disponibilidad en determinadas tiendas. Por ello, fabricantes, cadenas minoristas y distribuidores necesitan compartir información y coordinar acciones con mayor precisión.
“Durante mucho tiempo, los equipos comerciales tuvieron que dedicar una parte importante de su tiempo a entender qué había pasado. El siguiente nivel es identificar rápidamente qué está pasando, qué puede ocurrir después y dónde vale la pena actuar primero. El verdadero valor está en cerrar ese ciclo: detectar, decidir, ejecutar y comprobar el resultado”, concluye Javier Moreira.
Fuente: Teamcore
