Si le preguntas al líder del canal moderno de una compañía de consumo masivo "¿dónde está tu foco para este año?" su respuesta probablemente sea "aumentar la disponibilidad de mis productos en cada tienda" o alguna variación de esto.
De hecho, hicimos esta pregunta a través de redes sociales y 6 de cada 10 nos dieron esa respuesta.
En suplAi nos enfocamos en ayudar a nuestros clientes a que el producto correcto esté en la tienda correcta.
Es por eso que aquí resumimos algunos aprendizajes que creemos pueden ayudar a otros a mejorar su disponibilidad en góndola:
Disponibilidad de producto en góndola: ¿por qué?
Definir correctamente disponibilidad en góndola
Medir disponibilidad en góndola
Evaluar la gestión de forma acorde
Comunica a tu front-line qué debe hacer
Al final de este artículo podrás conocer algunas recomendaciones prácticas sobre como generar un proceso para incrementar la disponibilidad de tus productos en las tiendas de cadena, así como conocer cómo la inteligencia artificial y el machine learning se puede aplicar para simplificar la gestión del canal moderno.
Disponibilidad de producto en góndola: ¿por qué?
Hay diversos estudios que muestran que si un comprador no encuentra el producto que está buscando, tiene una probabilidad de aproximadamente el 50% de irse por otra marca/producto:
Esto es particularmente grave para el proveedor del canal.
Sin embargo al retailer no le va mucho mejor:
si el producto está faltando más de una vez, el comprador puede decidir cambiar de tienda el 31% de las veces
...o simplemente cancela la compra hasta en el 9% de las ocasiones.
Por lo anterior, gestionar la disponibilidad en góndola es clave para aumentar (o conservar) ventas.
Definir correctamente disponibilidad en góndola
Muchas veces, aquí empieza el enredo...
Muchas compañías no tienen un consenso sobre la definición a utilizar.
Para muchos consiste solamente en que el producto llegue a la puerta de la tienda (medido por el fullfillment rate o similar).
Para otros consiste en que el producto se encuentre en la góndola (y lo miden por agotados).
Ambas definiciones (y formas de medir) tienen limitaciones grandes, tanto conceptuales como prácticas.
Por ejemplo, es obvio que necesitamos que el producto llegue hasta la tienda, pero... ¿y qué pasa si el producto se deja en depósito cuando debería haber sido repuesto?
Hay venta perdida, ¿no?
Y claramente es importante que el producto esté en góndola, pero... ¿qué pasa si el producto está en góndola pero tiene menos caras de las que debería porque al hacer la reposición no se respetó el planograma?.
Más venta perdida (de lo contrario deberías revisar ese planograma).
Además, mediciones como las de agotados tienen limitaciones por la forma en cómo se recolecta la información (auditorías presenciales, generalmente).
Estos son algunos de los factores que generan venta perdida y en suplAi logramos cuantificar semanalmente para nuestros clientes:
Producto dejado en depósito.
Producto mal exhibido (menos caras, menos exhibiciones adicionales, etc.).
Errores de codificación.
Agotados.
Claro está, hay otros factores.
Y todos ellos contribuyen a que el comprador no encuentre nuestro producto.
¡La buena noticia es que muchos de estos factores obedecen a problemas operativos sobre los que podemos actuar!
La otra buena noticia es que estos factores se pueden identificar y cuantificar ¡con datos que seguramente tu retailer ya te comparte!
...¿pero cómo?
Medir la disponibilidad en góndola
Consideremos lo siguiente: ¿cuánto más venderías si logras que tus peores tiendas (en términos de ejecución) vendieran como tus mejores tiendas?
Aún más, imagínate que puedes identificar cuáles son los productos sobre los que debes enfocarte para hacer que tus peores tiendas (de nuevo, en términos de ejecución) vendan como tus mejores tiendas.
Esta idea es crítica para medir la disponibilidad en góndola y te voy a explicar porqué.
Si tu pudieras saber cuánto más vende una tienda bien ejecutada vs un mal ejecutada, entonces puedes decir que la diferencia es venta perdida.
Es decir, siempre y cuando la comparación entre tiendas sea "manzanas con manzanas" ¿por qué razón las tiendas mal ejecutadas no podrían vender como las bien ejecutadas?
Esa diferencia en ventas, es venta perdida por falta de disponibilidad de producto en góndola (OSA, on-shelf-availability) debido a alguno de los factores operativos que mencionamos antes.
La fórmula:
OSA = venta perdida / (venta perdida + venta real)
La venta real hace referencia a los datos de sellout que el retailer muy probablemente ya comparte contigo.
Pero... ¿cómo se logra identificar las tiendas bien ejecutadas de las mal ejecutadas para que la comparación sea "manzanas con manzanas"?
En ese punto es donde se aplica machine learning para micro segmentar la tiendas y obtener una segmentación de tiendas que sea razonablemente buena.
Una segmentación razonablemente buena para este caso generalmente toma en cuenta estas variables (en orden de importancia):
mix de ventas
tamaño de la tienda
ubicación (sector de la ciudad, nivel socio-económico, atractores comerciales cercanos, etc.)
De manera simplificada, la idea de una microsegmentación de tiendas es que si tu sabes que, por ejemplo, las tiendas que venden mucha gaseosa cola y gaseosa de sabor naranja venden mucha gaseosa de sabor limón (con alta probabilidad), entonces cuando encuentres una tienda que vende mucha cola y naranja pero bajo limón, es probable que esté sufriendo algún problema operativo de los mencionados anteriormente (con alta probabilidad).
Evaluar la gestión de forma acorde
El siguiente paso es evaluar el desempeño y la gestión del equipo del canal utilizando la medida de disponibilidad en góndola.
Omitir este paso reduce notablemente el retorno sobre la inversión.
Implica un cambio cultural y por eso es más complejo, pero necesario.
Al final del día quieres tener un tablero que te permita hacer seguimiento a la disponibilidad en góndola por cada tipo de región, canal y hasta mercaderista.
Pero procura que sea simple y evita llenarlo de demasiada información.
Comunica a tu front-line qué debe hacer
Más arriba te pedía imaginar qué pasaría si pudieras identificar tus tiendas con peor desempeño y generar acciones para llevarlas a desempeñarse como las mejores.
Si lo pensamos detenidamente vemos que al repetir este proceso deberíamos mejorar el desempeño de nuestras tiendas una y otra vez, incrementando el desempeño general.
Para que esto se repita, debe volverse un proceso.
Para que se vuelva un proceso, además de lo mencionado arriba, debemos asegurarnos que tu front-line sepa cómo actuar en cada punto de venta para aumentar la disponibilidad en góndola.
Por ejemplo, en suplAi además de brindar dashboards gerenciales que reportan la disponibilidad en góndola, proveemos también de aplicaciones para mercaderistas en donde reciben alertas de productos que están afectando la disponibilidad en góndola (venta lenta o venta cero).
De esa forma logramos alinear a todo el equipo para aumentar la disponibilidad en góndola.