Las nuevas tecnologías están abarcando todas las áreas en las que el ser humano se desarrolla, razón por la cual los expertos en la ejecución del Punto de Venta han comenzado a implementar Inteligencia Artificial (IA) para poder optimizar los procesos y elementos que el PDV conlleva.
En la actualidad, más del 30% de las empresas minoristas hacen uso de herramientas de IA, lo cual representa un gran incremento desde el 2016, cuando solo alcanzaba un 4%.
Tu PDV genera datos, ¿la tecnología los convierte en resultados?
La tecnología en punto de venta genera valor cuando ayuda a detectar un problema, dirigir una acción y comprobar si produjo un resultado.
Automatizar la captura de información o mostrar indicadores en un dashboard no garantiza por sí solo una mejor ejecución. La diferencia está en convertir esos datos en prioridades para los equipos responsables de actuar en cada tienda.
La inteligencia artificial, el reconocimiento de imágenes y la analítica de ventas e inventarios permiten identificar desviaciones y responder antes de que se conviertan en agotados, inventario detenido o ventas perdidas.
En este artículo revisaremos cómo utilizar la tecnología para mejorar la operación y los resultados en el punto de venta.
¿Cómo ayuda la tecnología en punto de venta?
Las marcas generan información sobre ventas, inventarios, precios, promociones, exhibiciones, disponibilidad y actividades del equipo de campo.
Sin embargo, cuando estos datos se encuentran separados en diferentes plataformas, archivos o portales, resulta difícil utilizarlos para tomar decisiones oportunas.
La tecnología en punto de venta permite centralizar la información, detectar patrones y transformar los datos en acciones concretas.
Su utilidad no debe medirse únicamente por la cantidad de información recopilada. También debe evaluarse si ayuda a responder preguntas como:
- ¿En qué tiendas se está perdiendo venta?
- ¿Qué productos presentan agotados o venta cero?
- ¿Dónde existe inventario con baja rotación?
- ¿Qué promociones no se están ejecutando correctamente?
- ¿Qué precios presentan diferencias?
- ¿Qué tareas necesita realizar el equipo de campo?
- ¿Qué acciones produjeron un resultado?
La tecnología debe facilitar la decisión y ayudar a actuar con mayor rapidez, no solamente generar más reportes.
Usos de la tecnología en el punto de venta
1. Automatización de procesos en tienda
La automatización permite reducir actividades manuales y mejorar la velocidad con la que se ejecutan algunos procesos dentro de las tiendas.
Entre sus aplicaciones se encuentran las cajas de autopago, las etiquetas electrónicas, los sensores, los sistemas de reposición y las herramientas que ayudan a detectar productos retirados o devueltos.
Estas tecnologías pueden agilizar la operación y mejorar la experiencia del shopper. Sin embargo, también requieren una correcta implementación, mantenimiento y seguimiento para generar resultados.
Automatizar un proceso no significa eliminar la necesidad de supervisión. Las marcas y los retailers deben comprobar que la tecnología funciona correctamente y que realmente facilita la compra o la operación.
2. Asistencia inteligente durante la compra
La Inteligencia Artificial puede ayudar al shopper a encontrar productos, consultar información, comparar opciones y recibir recomendaciones durante su recorrido.
También existen soluciones que apoyan al personal de tienda para localizar mercancía, verificar precios o responder preguntas con mayor rapidez.
Las etiquetas electrónicas son otro ejemplo de tecnología en punto de venta. Estas permiten actualizar precios, comunicar promociones y reducir las diferencias entre la información registrada y la que se muestra en el anaquel.
Para que estas herramientas sean efectivas, la información presentada debe ser precisa y mantenerse actualizada.
3. Administración del punto de venta
La tecnología también facilita la administración de precios, promociones, productos e inventarios.
Los sistemas pueden recopilar información sobre ventas, comportamiento de productos, actividades promocionales y movimientos de inventario para identificar desviaciones y oportunidades.
Esta visibilidad ayuda a responder preguntas como:
- ¿Qué productos están vendiendo menos de lo esperado?
- ¿Dónde una promoción no produjo el resultado previsto?
- ¿Qué tiendas tienen inventario suficiente, pero no generan ventas?
- ¿Qué productos necesitan una reposición?
- ¿Dónde existe una diferencia de precio?
- ¿Qué acciones deben priorizarse?
Una correcta administración de inventarios permite reducir tanto los agotados como el exceso de mercancía con baja rotación.
La tecnología también puede apoyar la predicción de precios y ayudar a analizar cómo un cambio afecta la demanda, la rotación y la rentabilidad.
¿Tu tecnología solo muestra el problema o también ayuda a corregirlo?
Conecta los datos de ventas, inventarios y ejecución para dirigir las acciones del equipo hacia las tiendas con mayor oportunidad.
4. Machine Learning en el punto de venta
El Machine Learning permite analizar grandes volúmenes de información e identificar patrones que serían difíciles de reconocer mediante una revisión manual.
Estos modelos pueden utilizarse para clasificar productos, analizar imágenes, anticipar comportamientos y detectar anomalías en las ventas o los inventarios.
Por ejemplo, la tecnología puede ayudar a identificar:
- Cambios inusuales en la demanda.
- Tiendas con ventas por debajo de su potencial.
- Productos con inventario detenido.
- Riesgos de agotamiento.
- Diferencias entre el comportamiento actual y el histórico.
- Patrones de venta cero.
- Incidencias recurrentes por tienda o producto.
El valor del Machine Learning no está solamente en generar una predicción. Su utilidad depende de que el resultado pueda convertirse en una decisión o tarea para la persona responsable.
5. Reconocimiento de imágenes
El reconocimiento de imágenes permite analizar fotografías tomadas en el punto de venta para identificar productos, frentes, espacios, exhibiciones y cumplimiento de planogramas.
Esta tecnología puede ayudar a medir:
- Disponibilidad en anaquel.
- Share of shelf.
- Número de frentes.
- Presencia de productos.
- Cumplimiento de exhibiciones.
- Material POP.
- Participación de la competencia.
- Diferencias entre lo negociado y lo ejecutado.
La automatización reduce el tiempo necesario para revisar las evidencias y facilita el análisis de una mayor cantidad de tiendas.
Sin embargo, detectar una desviación no es suficiente. La información debe llegar al equipo que pueda corregir el acomodo, recuperar el espacio o solicitar la reposición del producto.
6. Gestión de la cadena de suministro
Los agotados y los excedentes de inventario pueden generar pérdidas para las marcas y los retailers.
La inteligencia artificial y la analítica ayudan a mejorar la cadena de suministro mediante el análisis de variables como:
- Historial de ventas.
- Inventario disponible.
- Ubicación de las tiendas.
- Estacionalidad.
- Promociones.
- Comportamiento de la demanda.
- Días de inventario.
- Rotación de productos.
Esta información permite anticipar riesgos y tomar decisiones de resurtido con mayor precisión.
Una distribución uniforme no siempre es eficiente. Cada tienda puede presentar una demanda, una rotación y una capacidad de inventario diferentes.
Por ello, las decisiones deben analizarse por cadena, formato, tienda y SKU.
7. Gestión del equipo de campo
La tecnología en punto de venta también permite organizar las actividades de promotores, supervisores y equipos de ejecución.
Una herramienta de Field Execution puede ayudar a:
- Planear rutas.
- Asignar visitas.
- Definir tareas por tienda.
- Registrar evidencias.
- Verificar horarios y ubicaciones.
- Identificar incidencias.
- Dar seguimiento a las correcciones.
- Evaluar el desempeño del equipo.
El objetivo no debe ser únicamente comprobar que el promotor visitó la tienda. También es necesario conocer qué encontró, qué actividad realizó y qué resultado produjo su intervención.
Beneficios de la tecnología en punto de venta
Cuando se implementa correctamente, la tecnología puede generar beneficios como:
- Mayor visibilidad de lo que sucede en cada tienda.
- Detección oportuna de fallas e ineficiencias.
- Reducción de actividades manuales.
- Información más precisa y centralizada.
- Priorización de tiendas y productos.
- Mejor coordinación entre equipos.
- Seguimiento de tareas e incidencias.
- Mayor velocidad de respuesta.
- Medición de los resultados obtenidos.
- Mejor experiencia para el shopper.
Estos beneficios dependen de la capacidad de la empresa para integrar la tecnología con sus procesos y objetivos comerciales.
Una plataforma aislada puede generar datos, pero difícilmente producirá resultados si la información no llega a las personas responsables de actuar.
¿Cómo convertir la tecnología en resultados?
Para que la tecnología en punto de venta genere valor, debe conectar cuatro elementos:
1. Detección
La plataforma identifica una desviación, como un agotado, una venta cero, un precio incorrecto o una promoción mal ejecutada.
2. Priorización
La incidencia se evalúa de acuerdo con su impacto, recurrencia y oportunidad comercial.
3. Acción
La tarea se asigna al equipo o responsable que puede corregir el problema.
4. Medición
Después de realizar la acción, se comprueba si mejoró la disponibilidad, la exhibición, la rotación o la venta.
Este ciclo permite convertir los datos en acciones y distinguir entre una actividad completada y un resultado verdaderamente recuperado.
Tecnología para conectar información, equipos y ejecución
Kimetrics ayuda a las marcas a integrar la información comercial y operativa del punto de venta.
Kimetrics Xtract permite analizar datos de sell-out e inventarios para detectar focos rojos, ventas cero, agotados, sobreinventario y oportunidades por cadena, tienda y producto.
Kimetrics Field ayuda a organizar las actividades del equipo de campo, asignar tareas, recopilar evidencias y dar seguimiento a la ejecución.
La conexión entre ambas soluciones permite que una oportunidad detectada mediante los datos llegue hasta la persona que puede actuar en la tienda.
La tecnología no garantiza resultados si no genera acciones
Implementar una plataforma no asegura por sí solo una mejor ejecución.
La tecnología genera resultados cuando ayuda a detectar qué está ocurriendo, priorizar dónde actuar, asignar responsables y medir si la acción funcionó.
La diferencia no está en recopilar más datos, sino en utilizarlos para tomar mejores decisiones y responder a tiempo.
Convierte la información de tu PDV en acciones medibles
Conecta datos, equipos y ejecución para identificar oportunidades, actuar en cada tienda y medir los resultados obtenidos.
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