¿Con qué palanca clave comenzar un análisis en base a datos de sell-out por tienda?
Gilles Dallest
Para un fabricante, empezar a recibir datos de sell out por tienda de un distribuidor tiene que ser todo un cambio y debe impactar el modo de funcionamiento de toda la empresa, desde ventas hasta marketing, shopper marketing, supply chain y finanzas. Es empezar un viaje que consiste a integrar los aprendizajes e insights derivados de esta nueva y riquísima fuente de información en el día a día de la empresa para mejorar su excelencia operacional.
Las palancas claves que se pueden activar gracias a la disponibilidad y al tratamiento de los datos de sell out son las clásicas que definen el proceso de Revenue Growth Management en gran consumo:
- Distribución y surtido eficiente
- Pricing
- Reducción de las roturas de stock / OSA
- Promociones eficaces
- Introducción eficaz de la innovación
Evidentemente queremos implementar todo a la vez, pero, como dicho, se trata de un “viaje” y la mejor manera de poner cimientos sólidos a una estrategia y un funcionamiento operacional basados en datos es de ir paso a paso y recoger los frutos de este nuevo proceso a cada etapa.
Entonces a la pregunta “¿Con qué palancas claves comenzar un análisis básico de sell out?” Contestaria: “con la que parece tener mas relevancia para la categoría y el distribuidor en cuestión”.
Quizás es una respuesta que ayuda muy poco, pero es la más lógica. Para un fabricante de productos líquidos como la leche, aguas o cerveza que tienen como características volúmenes de productos y rotaciones importantes que conducen a problemas de reposición en tienda, la reducción de la rotura de stock será claramente una prioridad. En cambio, para quien se dedica a fabricar tabletas de chocolate, categoría donde la competencia feroz se centra en el ámbito de las promociones, habrá que optimizar sobre todo las mecánicas y la visibilidad promocionales.
Sin embargo, si tenemos que elegir sólo una palanca como la primera que condicionará todas las otras, será seguramente “estar”. Como me lo decía hace muchos años uno de mis maestros de venta “si el producto no esta en la tienda, no se va a vender”. Parece una evidencia tan clara que casi me cuesta escribir una entrada de blog sobre el tema, pero a veces no es tan sencillo ver los “low hanging fruits” o logros más fáciles cuando están delante de nuestros ojos.
La disponibilidad de los datos de sell out por tienda permite conocer con una periodicidad mensual, semanal y hasta diaria lo que se vende en cada tienda de la cual se recibe información. Cómo la venta de una SKU supone que la misma este presente tenemos a mano un seguimiento siempre al día y casi en tiempo real de la distribución física del surtido y nos permite tener un benchmark de los diferentes puntos de venta y/o clusters que nos facilita el análisis y elaboración de planes.
La disponibilidad de esta información facilita el trabajo de la fuerza de venta que no tiene que chequear la presencia de todo el surtido en los lineales de las tiendas visitadas generando así ahorros de costes, pero TAMBIÉN permite conocer la presencia de las referencias claves en todos los puntos de venta que generalmente no se visitan como supermercados o tiendas de proximidad. Un análisis de las faltas de distribución permite definir los potenciales que se pueden aprovechar y tomar rápidamente las medidas necesarias.
Las ventas diarias o semanales son también la fuente de un KPI muy importante: la rotación de las referencias. Las rotaciones son las ventas por tienda de una SKU sobre un periodo que puede ser el día, la semana o el mes según la disponibilidad de la información. Combinando la información de presencia de las referencias con la comparación de las rotaciones entre tiendas se define la eficacia del surtido y es posible hacer cambios para que cada tienda tenga en sus lineales las gamas que respondan mejor a las expectativas del shopper.
Una vez asegurada la presencia del surtido eficaz en el universo de distribución deseado podemos empezar a subir un escalón adicional en el despliegue de las herramientas de Revenue Growth Management basadas en datos de sell out según las características de la categoría e implementar herramientas de control de las roturas de stock, promociones eficaces o de pricing.
¡Un paso seguro a la vez y el viaje hacia la implementación de estrategias y procesos basados en datos se hará de manera segura y sólida!
¡Si has llegado hasta aquí ya estás a un paso más de poder vender más y mejor! ¿Qué opinas de este articulo?
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