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El alto rendimiento en cualquier ámbito de la vida consiste en identificar —y optimizar— los factores de éxito relevantes para su área de especialización. ¿Desea convertirse en un velocista olímpico? Entonces, es mejor que vaya al gimnasio. ¿Desea ser médico? Entonces, dedíquese a estudiar. Levantar pesas no le ayudará en la facultad de medicina, y dominar la ciencia médica no le hará correr más rápido.
Cuando se trata de los estándares de la Tienda Perfecta, lo mismo es cierto. Si desea que su plan de ejecución sea perfecto, primero debe analizar qué elementos del plan realmente impulsan las ventas y luego activar los impulsores correctos en las tiendas adecuadas. Los datos y análisis de lineal son la necesidad del momento para las marcas que buscan comprender y optimizar los principios de linealización.
Tienda Perfecta: Expectativa versus realidad
El panorama minorista actual se caracteriza por una proliferación de SKU, un número creciente de tiendas más pequeñas y una reducción del espacio total disponible en el lineal. Los compradores dedican cada vez menos tiempo frente a los expositores. Las empresas de bienes de consumo invierten mucho en crear la “imagen de éxito”, un conjunto de estándares de lineal que les permiten destacar entre la multitud, captar la atención de los compradores y convertir a los compradores de categoría en compradores.
No es raro ver a los equipos de ventas y categoría proclamar que las “Tiendas Perfectas” generan mayores ventas en comparación con otras tiendas. ¿Pero estas tiendas alcanzaron su máximo potencial de ventas?
Sin datos granulares a nivel de tienda, es realmente difícil saberlo. Cada canal —y cada enseña— opera de manera diferente, y los principios de linealización que funcionan en una tienda pueden no funcionar en otra.
Un fabricante, por ejemplo, descubrió que prescribir principios de linealización similares para la Tienda A y la Tienda B, ambas en el mismo canal, producía resultados muy variados. Mientras que el flujo del lineal fue el impulsor más importante de las ventas en la Tienda A, tuvo poco impacto en la Tienda B, donde la adyacencia de marca tuvo un efecto mucho mayor.
Esto significa que, para optimizar las ventas, debe identificar y priorizar los principios de linealización que tienen mayor impacto en tiendas específicas.
Los datos y análisis de estanterías pueden dar respuesta a las preguntas planteadas en el gráfico anterior. Se trata de un ámbito en el que Trax tiene una experiencia inigualable. Mediante el seguimiento a escala de las actividades en tienda y los cambios en los lineales y el aprovechamiento de complejos principios computacionales, hemos desarrollado métodos de extracción y estructuración de enormes volúmenes de datos de lineales y ventas que ayudan a nuestros clientes a detectar patrones y predecir resultados más rápido que la competencia.
Paso 1: Crear clusters basados en la correlación entre cumplimiento y ventas
Durante años, los fabricantes de marcas han planificado su segmentación de la "imagen del éxito" en términos de canales y enseñas. Pero con mejores datos y capacidades analíticas más sólidas, se está produciendo un cambio de mentalidad constante entre las empresas para agrupar las tiendas en función de la medida en que las puntuaciones de Perfect Store influyen en las ventas.
La identificación de grupos de tiendas que muestran patrones similares en clusters puede presentar algunas perspectivas interesantes.
Por ejemplo, un cliente de productos de gran consumo descubrió que, en lugar de segmentar por enseña o canal, agrupar las tiendas por metros cuadrados y geografía o alguna combinación de ambos resulta más significativo a la hora de configurar su estrategia de merchandising.
Paso 2: Identificar los indicadores clave de rendimiento y las métricas que impulsan las ventas
El cuadro de mando de una tienda perfecta (o puntuación de cumplimiento) se compone de varios indicadores o KPI, como la posición en el lineal, el bloqueo de marcas, la adyacencia de marcas, el flujo de estanterías, la ejecución de precios y la disponibilidad de productos.
Una vez que haya agrupado las tiendas en grupos con puntuaciones de cumplimiento y resultados de ventas similares, podrá examinar qué KPI específicos afectan más a las ventas dentro de cada cohorte.
Muy a menudo, los datos revelan que no hay dos tiendas iguales, por lo que los CPG no pueden tener un enfoque único para Picture of Success. Saber qué impulsa las ventas en cada tienda permite tomar decisiones más informadas sobre qué activar, cómo y dónde.
Paso 3: Presentar principios de estantería claros
Todos estos datos y segmentación se dirigen esencialmente hacia un objetivo: presentar principios claros de estantería que se correlacionen con el rendimiento de las ventas en cada grupo para impulsar de la forma más eficaz el crecimiento de los ingresos.
En nuestro reciente estudio, que abarca cientos de tiendas, los algoritmos Trax sintetizaron las configuraciones en tienda con el rendimiento de las ventas para comprender la correlación entre determinados principios de estantería y el rendimiento.
En colaboración con el cliente, Trax presentó un plan de acción de tienda perfecta a nivel de grupo que los equipos de venta podían ejecutar fácilmente. Por ejemplo:
1. Crear bloques diferenciados dentro de los distintos segmentos alimentarios de la categoría (básico y equilibrado, dieta con ingredientes limitados, cuidado personalizado, etc.).
2. Mantener bloques a nivel de submarca dentro de sus segmentos alimentarios correspondientes
3. Colocar las SKU héroe en el centro de los lineales de la gama y maximizar los facing
4. 4. Liderar el pasillo con segmentos de alimentos en crecimiento
Paso 4: Active y motive a su equipo de ventas sobre el terreno
Gracias a Trax, el cliente pudo crear planes de acción para cada grupo y establecer prioridades claras para que su equipo de ventas se centrara en las tiendas. Si un representante de ventas solo dispusiera de 10 minutos en una tienda concreta, ¿en qué impulsores se centraría más?
En el estudio de caso anterior, este enfoque de Almacén Perfecto basado en clústeres logró:
Los nuevos flujos de datos impulsados por IA están proporcionando información sin precedentes sobre lo que ocurre en los lineales. Los equipos de gestión por categorías y de información al comprador están aprovechando esta nueva visibilidad de los lineales para definir su estrategia de tienda perfecta y activar los planes adecuados para cada categoría.
Vea este seminario web para saber cómo Trax puede ayudarle a optimizar su programa Perfect Store, aumentar la productividad de las ventas y entablar un diálogo estratégico y productivo con los minoristas.
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