Big Data, Inteligencia Artificial y Machine Learning en la venta al por mayor
En Panamá existen más de 90 mil puntos de venta del canal tradicional a lo largo del territorio nacional. Este mercado es atendido por distribuidores, productores y mayoristas, que cada uno cuenta con una fuerza de ventas para atenderlos.
Debido al alto volumen de clientes del canal tradicional, las empresas productoras e importadoras locales diseñan estrategias comerciales globales o por tipología de clientes. Por lo general, estas estrategias se revisan de forma mensual o trimestral, y el proceso de revisión es manual y basado en la experiencia en calle. En resumen, a una distribuidora se le dificulta analizar con mayor frecuencia el comportamiento del mercado para desarrollar una estrategia más personalizada a cada punto de venta que atienden.
Oportunidad de diferenciarse a través del Big Data
Hasta el momento, las empresas distribuidoras han sido exitosas sin tener una estrategia personalizada para cada cliente. La tendencia de tener una estrategia personalizada ya ocurre en el comercio al detal cuando un website te sugiere qué comprar con base a tu comportamiento. En nuestra opinión, es cuestión de tiempo que esta tendencia se vea en el comercio al por mayor. Con la globalización del comercio y la intensa competencia, es esencial que las empresas productoras e importadoras continúen innovando y desarrollando estrategias comerciales cada vez más personalizadas para mantenerse relevantes.
El retorno de inversión de estas nuevas estrategias se verá al aumentar la rentabilidad al aumentar el tiquete promedio por cliente. En términos generales, se busca dinamizar el proceso comercial del canal tradicional, aprovechando toda la información que se recopila de las transacciones en este canal. Esto ocurre gracias al control científico de la rotación de inventario y a la adaptación ágil en el mercado a través de una estrategia de precios dinámica.
Adicionalmente, al optimizar el nivel de inventario, se maximiza la disponibilidad en cada cliente y se controla la merma y el desperdicio. Esto optimiza el uso de los recursos y se crean eficiencias en el mercado.
¿Cómo luce una estrategia de precios dinámica?
Esto se logra gracias al control científico en la rotación de inventario, la segmentación del cliente y utilizando análisis cuantitativo y algoritmos de machine learning para definir el plan comercial óptimo.
El resultado de un plan comercial óptimo debe ser la reposición de inventario, la creación de pedidos sugeridos, descubrimiento de segmentos y la personalización masiva de promociones y descuentos.
Por último, La estrategia comercial debe poder cambiar de manera ágil según los resultados generados en la ejecución, y medición de la estrategia ya ejecutada. TU estrategia debe aprender y sugerir de forma inteligente e incluir mejoras para el siguiente ciclo de ventas.
