Un estudio publicado en Harvard Business Review basado en el comportamiento de 71.000 shoppers en todo el mundo estimó en 26% la probabilidad de que ante un agotado de una marca, el shopper termine comprando una marca diferente.
Las implicaciones para el canal tradicional son importantes.
Por ejemplo, supongamos una marca que tiene 100 mil clientes de los cuales el sólo el 3% presenta agotados semanalmente y con una venta semanal de dicha marca de tan solo USD 3 / semana.
En este caso, las ventas perdidas en favor de otras marcas por agotados ¡son de USD 117.000 al año! ¡en una sola marca!
Identificar las tiendas que pueden presentar agotados en el canal tradicional es muy difícil.
Tradicionalmente se recurrió a auditorías / encuestas en el punto de venta.
Pero estas suelen ser costosas y presentan la información de manera tardía.
Sin embargo, a partir del uso de inteligencia artificial varias empresas están comenzando a identificar tiendas en riesgo de generar agotados y tomar acciones.
En este video te contamos cómo funciona este enfoque: