Las empresas viven en un entorno en el que las tecnologías y los modelos comerciales cambian. Los compradores desarrollan nuevos hábitos de búsqueda, decisión y compra. En este contexto, las marcas necesitan insights analíticos concretos para alcanzan sus objetivos. Y es ahí donde los Analytics se convierten en una herramienta estratégica e imprescindible para los directivos.
“Analytics para directivos: sirven para resolver problemas e incluso superar los objetivos de negocio”.
QUÉ SON LOS ANALYTICS
Los Analytics son diferentes tipos de estudios estadísticos avanzados, que analizan grandes cantidades de datos para poder entender y predecir el comportamiento de las diferentes variables que influyen, por ejemplo, en un negocio. A grandes rasgos, se pueden clasificar de la siguiente manera:
- Analítica Descriptiva. Son técnicas de agregación y minería de datos que permiten proporcionar información sobre el pasado y responder: “¿Qué ha sucedido?”.
- Analítica Predictiva. Son modelos estadísticos y técnicas de pronóstico para comprender el futuro y responder: “¿Qué podría pasar?”.
- Analítica Prescriptiva. Se trata de estudios que utiliza algoritmos de optimización y simulación para asesorar sobre posibles resultados y responder: “¿Qué deberíamos hacer?”.
Las dos razones principales por las que un directivo puede necesitar utilizar los Analytics son, por un lado, haber detectado un problema que necesita resolver. Y, por otro lado, buscar las claves para cumplir e incluso superar sus objetivos de negocio.
Un director de marketing puede utilizar este tipo de estudios para optimizar su estrategia promocional. ¿Cómo? Cuantificando las ventas incrementales de las acciones promocionales sobre las ventas base; determinando el ROI de las actividades de promoción, así como ayudando a identificar eficiencias de negocio globales que aumenten los márgenes de beneficio. Todo ello, en conjunto, permite una planificación de las promociones más eficiente. También podrá medir los resultados de su estrategia en medios, o su estrategia digital, viendo cual es la conversión en ventas de su inversión en cada uno de los medios digitales en los que ha invertido.
Un director financiero o un director de logística podrá realizar predicciones de ventas o forecasting, que le permitirán planificar el ejercicio siguiente, determinar y prevenir impagos, así como optimizar sus surtidos.
Cuando sea necesario resolver una ecuación de mercado, ya sea solucionar un problema existente o buscar una ventaja competitiva, hay varias variables y factores que se deben evaluar con anterioridad en cuanto a:
COMPLEJIDAD DEL ANÁLISIS
Lo más importante a la hora de plantearse un estudio de Analytics es definir bien qué pregunta de negocio se necesita contestar, algo que a priori parece sencillo, pero no lo es:
Imaginemos que un retailer está bajando sus ventas en una categoría determinada, como podría ser la leche. Hay muchos factores que pueden causar ese decrecimiento de las ventas. Sin embargo, este distribuidor se da cuenta de algunos elementos más que le ayudarán a definir la pregunta: esta caída de las ventas ocurre también en todo el lineal y además en la mayor parte de sus tiendas. Por eso, la pregunta que debería plantearse es: “¿Es mi surtido óptimo?”.
Una vez conocemos la pregunta que queremos hacer, habrá que decidir qué estudio se necesita para dar respuesta al problema o al objetivo de negocio. En este ejemplo, se opta por un estudio de optimización de surtidos. Tras implantarlo, se descubre que una de las referencias con menos ventas es un driver de compra. Es decir, los consumidores, cuando no la encontraban en el lineal, decidían cambiar de establecimiento. También se descubre cuál es la intercambiabilidad de atributos de los diferentes tipos de leche y la sustitución de los mismos en la cesta de la compra. Con todo ello, se crea el surtido óptimo, que les permite recuperar el crecimiento de las ventas en dicho lineal.
DATOS Y METODOLOGÍA
Trabajar con datos muy concretos, desagregados y granulares permite que los análisis no solo sean más exactos, sino que también den resultados minuciosos y, por tanto, mayor nivel de detalle.
No siempre es interesante trabajar a nivel desagregado. Eso depende mucho del estudio que se lleve a cabo. Sin embargo, no todos los proveedores, ni todas las metodologías son capaces de trabajar con este tipo de dato. En IRI tenemos mucha flexibilidad para trabajar con ambos al disponer de la tecnología Liquid Data®, que además de disponer de los datos del mercado, nos permite trabajar con grandes cantidades y fuentes de datos a niveles muy detallados.
Además del nivel de granularidad del dato y la cantidad de los mismos, influye mucho en la metodología a aplicar y la frecuencia con la que se deben hacer los análisis. Todo ello hace que, en función de los estudios que se quieran hacer y la pregunta que se quiera resolver, debamos pedir a nuestro proveedor que haga el estudio con el dato desagregado o que utilice unas metodologías u otras.
En definitiva, cuanto más específica sea una pregunta y más complejo sea el estudio, se necesitará trabajar con dato desagregado, combinar el mayor número de fuentes de datos posible, tener una herramienta de visualización más avanzada y tratar mejor el dato antes de hacer el estudio -lo que se conoce como data crunching-. Y todo ello permitirá dar respuestas adaptadas a la necesidad concreta del estudio. Sin embargo, hay estudios menos complejos, que necesitan menos personalización, para los que se recomienda utilizar soluciones menos avanzadas y se puede trabajar con datos agregados, lo que permitirá obtener resultados con más celeridad, pero menos exactos.
Ubicado en Atenas, Analytics Center of Excellence cuenta con más de 200 profesionales
CALIDAD DE LA CONSULTORÍA Y EXPERIENCIA COMO USUARIO DE ESTOS ESTUDIOS
Ambos conceptos están muy relacionados. Un buen equipo consultor acompañará al directivo en todo el proceso de planteamiento y posterior comprensión del estudio, dándole un soporte completo para que pueda obtener el máximo ROI del estudio.
Por otro lado, también es importante que el formato de los informes o la plataforma de visualización de los resultados en internet sea intuitiva y orientada a dar respuesta a las preguntas concretas con las que se planteó el estudio, así como poder tener un estudio “always on”, es decir, poder actualizarlo o refrescarlo cada vez que se necesite.
Un servicio “post-estudio” muy interesante consiste en dar la posibilidad de contar con herramientas de simulación, que permiten testar cómo se comportarían los resultados ante cambios en las variables explicativas. Por ejemplo, si hacemos un modelo “de medios” -un modelo que relacione la inversión en medios y los resultados en ventas-, un software de simulación permite valorar qué pasaría con diferentes niveles de inversión, cambiando la asignación de inversión entre los diferentes medios, etc.
En estos casos, es recomendable consultar los análisis de las soluciones que hay en el mercado, realizadas por Forrester y Gartner. Ambas consultoras son referentes en el mundo de las tecnologías de la información a la hora de auditar y evaluar soluciones con un alto componente tecnológico, así como los resultados y servicios adyacentes.
En el caso de IRI, los últimos informes de ambas consultoras suelen estar actualizados en nuestra web. En ellos están analizados nuestros productos. Y, por otro lado, dado nuestro compromiso con la rigurosidad, la entrega de valor y el crecimiento para nuestros clientes, nuestro Analytics Center of Excellence -situado en Atenas y que cuenta con más de 200 profesionales, en su mayoría científicos doctorados-ha certificado la calidad de sus procesos con la ISO 9001:2015.
“Los análisis de precio y promoción permiten realizar una planificación de precios y promociones para mejorar su eficiencia y aumentar beneficios”
EJEMPLOS DE USO
¿Y para que se utiliza la analítica prescriptiva en el gran consumo? Aunque es cierto que tenemos clientes que son bancos o aseguradoras, la mayoría de las empresas para las que realizamos estudios de analítica son de gran consumo. En nuestra industria se utiliza Analytics para:
- Conocer de forma precisa el impacto de negocio y el ROI de la inversión en cada medio, sea tradicional o digital. De hecho, se puede medir el impacto y el ROI de la publicidad en el canal digital a través de la conversión dentro de las tiendas.
- Hacer estudios de previsión de ventas. Y así poder planificar la producción de productos estacionales, evitar roturas de stock o incluso tomar medidas para poder compensar periodos de baja previsión.
Los análisis de precio y promoción, ampliamente utilizados en mercados europeos y en los que la presión promocional es muy alta, permiten realizar una planificación de precios y promociones para mejorar su eficiencia y aumentar beneficios. Esta planificación se realiza cuantificando las ventas incrementales de las acciones promocionales y los cambios de precios sobre las ventas base. También posibilitan determinar el ROI de las actividades de precio y promoción. Además, ayudan a identificar eficiencias de negocio globales que aumentan los márgenes de beneficio, y además la realización eficiente de la planificación de promociones.
Respecto a su utilidad para la optimización de surtidos, los estudios de Analytics dan respuesta a preguntas como: ¿Cuáles son los atributos que impulsan las ventas en la categoría? ¿Qué productos prefieren los compradores cuando compran? ¿Cuáles son las características de productos más atractivas? ¿Qué atributos son los más intercambiables? ¿Cuál es el incremento de los diferentes productos? ¿Cómo afectará una optimización a mis marcas? ¿Qué productos incluir o eliminar? ¿Qué competidores se incluirían en un rango de categoría óptimo?
“Analytics da respuesta a preguntas como: ¿Cuáles son los atributos que impulsan las ventas en la categoría? o ¿Qué productos prefieren los compradores?”
¿CUÁL ES EL ROI QUE SE PUEDE ESPERAR?
Aunque no se pueden garantizar los resultados, en IRI, hemos hecho seguimiento y medición de diferentes indicadores de resultados.
En los modelos de precio y promoción hemos podido identificar un crecimiento medio de las ventas de entre el 7% y el 10%, como resultado de haber implementado estrategias a la luz de los resultados de los análisis realizados. Además, hemos visto que con decisiones tomadas a través de éstos modelos se puede llegar a multiplicar el ROI por 33.
“Con decisiones tomadas a través de éstos modelos se puede llegar a multiplicar el ROI por 33, según IRI”.
Los Analytics son cada vez más una herramienta imprescindible para conocer y analizar los mercados de gran consumo en un entorno en el que las tecnologías y los modelos comerciales están cambiando en todas partes, los compradores se informan, se relacionan y deciden cada vez con más canales (páginas web, redes sociales, anuncios interactivos, páginas de opiniones y recomendación…), lo que ha originado nuevos hábitos de búsqueda, decisión y compra. En éste contexto, los datos recogidos sobre toda esta actividad son dispersos, dispares y crecen exponencialmente. Además, los mercados europeos están saturados, lo que hace que las marcas se enfrenten a su día a día con presupuestos cada vez menores. En un mercado que no crece o crece muy lentamente, las marcas necesitan insights analíticos, concretos y rápidos para asegurarse de que alcanzan sus objetivos. Y es ahí donde los Analytics se convierten en una herramienta estratégica. De hecho, estamos experimentando como cada vez más empresas incorporan los Analytics como herramienta en su proceso de planificación estratégica.
