La IA predictiva en la parrilla promocional permite ordenar lo que pasó, analizar qué promociones funcionaron mejor y proyectar el siguiente plan con menos incertidumbre sobre las ventas y el margen.
El cierre de año está cerca. Quizá los presupuestos y el plan promocional para el próximo año ya están definidos, pero la incertidumbre sigue ahí: ¿hay un pronóstico realista detrás del objetivo o se fijó una meta a partir de estimaciones y cifras generales del año que está cerrando, sin analizar qué actividades aportaron ventas adicionales y sobre todo, fueron rentables?
Si aún estás terminando de definir el plan promocional, quedan análisis por realizar, costos por conciliar y resultados por revisar. La pregunta sigue abierta: ¿cuánto de lo invertido se convirtió en ventas adicionales y margen, y qué conviene llevar al siguiente año?
Entre negociaciones con cadenas, activaciones y reportes, encontrar tiempo para responderla se vuelve otra tarea urgente. La información existe, pero está desordenada, repartida entre archivos, plataformas y áreas. El equipo conoce el negocio; pero faltan tiempo y manos para convertir ese historial en decisiones precisas.
La inteligencia artificial (IA) puede aportar en ese punto: ayudar a ordenar lo que pasó, analizar qué funcionó mejor y proyectar alternativas para el siguiente plan. Ese trabajo permite decidir con mayor respaldo y aliviar parte de la presión que hoy recae en Marketing y Trade.
Índice de contenidos
- La presión de repetir sin haber terminado de aprender
- Dónde empieza a aportar valor la IA
- La tranquilidad de poder sustentar una decisión
- El próximo plan es clave para el negocio
- Preguntas frecuentes
La presión de repetir sin haber terminado de aprender
Repetir la parrilla promocional anterior puede ser la forma de cumplir el calendario cuando el análisis sigue pendiente. Se mantienen mecánicas, se ajustan fechas y se vuelve a negociar la inversión, con dudas que todavía no se han resuelto.
Después llega la reunión de resultados. Las ventas subieron, pero falta explicar cuánto aportó la actividad, qué ocurrió con el margen y si conviene repetirla. Evaluar la efectividad de promociones en PDV exige integrar mucha data: sell-in, sell-out, parrilla promocional y datos y costos de la ejecución de promociones.
Dónde empieza a aportar valor la IA
El interés por incorporar soluciones de IA retail ya está en la conversación de las marcas de consumo masivo y las empresas de bienes de consumo (CPG). Para un gerente de Marketing o Trade que necesita decidir mejor, más rápido y con mayor certeza sobre el plan promocional y su rentabilidad, ese trabajo tiene una secuencia concreta.
Ordenar la información
Integrar ventas, precios, promociones, inversión y alcance en la ejecución retail, todo esto con criterios comparables. Esto permite trabajar con una misma lectura del negocio y dedicar menos tiempo a conciliar versiones antes de discutir resultados.
Aprender del desempeño histórico
Analizar tendencias de venta, estacionalidades y rotación durante la implementación de promociones en el punto de venta, para evaluar qué combinaciones de producto, cliente, periodo y mecánica mostraron mejores resultados para la empresa y la marca. Revisar su contribución, los costos y las condiciones de ejecución ayuda a distinguir qué conviene repetir, ajustar o probar de nuevo.
Proyectar el siguiente plan promocional
Usar la analítica predictiva a partir de ese aprendizaje y sus resultados para proyectar escenarios de venta, fijar objetivos, presupuesto y capacidad de abasto. La IA predictiva ayuda a seleccionar los esfuerzos más rentables, que permitan alcanzar los objetivos y resultados.
Una mecánica que en el análisis, demostró su efectividad y rentabilidad, entonces sí justifica su permanencia en la parrilla del siguiente periodo. El historial empoderado por la IA, aporta velocidad, precisión y certeza, con lo que el equipo puede enfocarse en diseñar y validar las mejores estrategias para la marca.
Los tres pasos de un vistazo
| Paso | Qué hace | Qué aporta al equipo |
|---|---|---|
| Ordenar la información | Integra ventas, precios, promociones, inversión y alcance en la ejecución retail con criterios comparables | Una misma lectura del negocio y menos tiempo conciliando versiones |
| Aprender del desempeño histórico | Analiza tendencias, estacionalidades y rotación, y evalúa combinaciones de producto, cliente, periodo y mecánica | Distinguir qué conviene repetir, ajustar o probar de nuevo |
| Proyectar el siguiente plan promocional | Usa analítica predictiva para proyectar escenarios de venta, objetivos, presupuesto y capacidad de abasto | Seleccionar los esfuerzos más rentables |
Dato de referencia (EE. UU.). Según NielsenIQ, la tasa de agotados en anaquel se duplica cuando el producto está en promoción, de ahí la importancia de acordar con Ventas y Abasto el sell-in necesario. Y según Circana, los productos en supermercados con anuncio promocional y exhibición a la vez registraron +129% en unidades en las 52 semanas al cierre del tercer trimestre de 2023: un ejemplo de por qué conviene evaluar combinaciones de mecánica y no solo promociones aisladas. Son datos de EE. UU., una referencia y no un promedio para México.
La tranquilidad de poder sustentar una decisión
Llegar a una reunión con escenarios comparables y que ya demostraron efectividad, cambia la conversación. Puedes explicar por qué propones una promoción o actividad, qué resultado dio, cuál es el objetivo con los estimados que los modelos arrojan y bajo qué condiciones tendría sentido implementarla.
También puedes identificar dónde falta evidencia antes de ampliar una inversión. Esa claridad ayuda a negociar el presupuesto, reducir incertidumbre y a acordar con Ventas y Abasto el sell-in necesario para asegurar la ejecución de promociones en PDV.
Para el equipo, hay un alivio práctico: dedicar menos horas a reconstruir datos y contar con más espacio para evaluar opciones. Para quien aprueba el presupuesto, significa tener argumentos más claros sobre lo que espera obtener y los riesgos que debe vigilar.
El próximo plan es clave para el negocio
Muchas marcas del sector retail vienen de años de presión por la inflación y enfrentan a un shopper más selectivo: compara precios, combina canales y considera marcas propias para hacer rendir su dinero. En ese contexto, el beneficio de una promoción debe responder a necesidades muy específicas tanto del shopper como de la marca.
Seleccionar la siguiente parrilla promocional es una decisión clave para asegurar el cumplimiento de objetivos. Debe contribuir a las ventas incrementales, la rentabilidad y los objetivos del negocio, ofreciendo un beneficio claro al shopper y cuidando la percepción de valor y la recompra futura de la marca.
La IA bien implementada, agiliza y fortalece decisiones clave, y una de ellas es el análisis de promociones y la definición del plan promocional.
Por eso, en Kimetrics y Vemio, hemos desarrollado una suite que integra automatización, armonización de datos, analítica e IA. Su propósito es ayudar a las marcas a optimizar su tiempo y sus recursos, y mejorar los resultados de su estrategia y ejecución comercial.
La suite conecta la información con las decisiones y las acciones en un mismo ecosistema retail, con seguimiento a los resultados para aprender y ajustar de forma continua.
El valor de la IA se vuelve tangible cuando recuperas tiempo para decidir y puedes sustentar el plan con menos incertidumbre sobre las ventas y el margen que buscas generar.
Fuentes: Supermarket News, Grocery retailers, customers paying the price (NielsenIQ) · Circana, Five Ways to Maximize the Effectiveness of In-store Grocery Displays · Capgemini México, Trade promotion optimization
¿Tu próximo plan promocional está respaldado por datos?
Conoce cómo ordenar tu historial, evaluar qué fue rentable y proyectar el siguiente plan con IA.
Agenda una reuniónPreguntas frecuentes sobre IA predictiva en la parrilla promocional
¿Qué es la IA predictiva en la parrilla promocional?
Es el uso de analítica predictiva e inteligencia artificial para ordenar el historial de promociones, analizar qué combinaciones de producto, cliente, periodo y mecánica funcionaron mejor, y proyectar escenarios de venta, inversión y margen para el siguiente plan promocional.
¿Qué datos se necesitan para evaluar la efectividad de las promociones?
Sell-in, sell-out, la parrilla promocional y los datos y costos de la ejecución de las promociones. Integrarlos con criterios comparables permite trabajar con una misma lectura del negocio y dedicar menos tiempo a conciliar versiones.
¿Qué es la optimización de promociones comerciales (TPO)?
La trade promotion optimization usa datos y analítica con IA para planear, ejecutar y medir las promociones comerciales con el objetivo de maximizar su retorno. Es una práctica cercana a la que describe este artículo: elegir promociones por lo que muestran los datos y no por repetir el calendario anterior.
¿Cómo saber si una promoción fue rentable?
Comparando las ventas adicionales que generó contra lo que se habría vendido sin ella, y descontando los costos de la actividad. Conviene revisar también qué ocurrió con el margen y bajo qué condiciones de ejecución se obtuvo el resultado.
¿Por qué coordinar la promoción con Ventas y Abasto?
Para acordar el sell-in necesario y asegurar la ejecución en el punto de venta. Según NielsenIQ, en EE. UU. la tasa de agotados en anaquel se duplica cuando el producto está en promoción.
¿Cómo ayuda Kimetrics con la IA en la parrilla promocional?
Kimetrics y Vemio desarrollaron una suite que integra automatización, armonización de datos, analítica e IA. Conecta la información con las decisiones y las acciones en un mismo ecosistema retail, con seguimiento a los resultados para aprender y ajustar de forma continua.