Segmentación Dinámica de Tiendas con Machine Learning

Muchas organizaciones piensan que están aplicando correctamente modelos de segmentación de clientes o de tiendas. Lo que quizás desconocen es que pueden estar aplicando modelos tradicionales que tienden a ser bastante limitados, estáticos y poco flexibles. Cambios del comportamiento del Shopper, como los que estamos viviendo actualmente, pasan desapercibidos por la falta de actualización y rigidez del sistema.

¿Tu empresa está a la vanguardia o en la retaguardia?

Hoy en día las organizaciones aprovechan como nunca la data existente, a través de tecnologías y prácticas de Machine Learning (ML), que les permiten generar modelos dinámicos de segmentación de tiendas, que no solo se actualizan día a día, si no que se fortalecen y mejoran con el tiempo.

Para la industria de Consumo y de Retail, una acertada y efectiva estrategia dirigida al Shopper, comienza con una adecuada Segmentación de Tiendas. Sea para iniciativas de Trade, Retail o Shopper Marketing, hay que buscar establecer, entre otras variables, el perfil y la misión de compra predominante del Shopper en cada tienda, para optimizar nuestros esfuerzos y maximizar resultados y retornos en nuestras inversiones comerciales.

Empresas como Coca Cola, Diageo o Walmart ya han conocido las grandes ventajas que se obtienen con el aprovechamiento del Machine Learning en sus modelos de Segmentación de Tiendas.

Ya en artículos anteriores hemos hablado de la importancia de contar con un robusto modelo de segmentación y también de cómo segmentar las tiendas basado en el perfil o misión del Shopper.

¿Qué es Machine Learning y por qué es clave en la Segmentación de Tiendas?

Machine Learning -traducido al Español como “Aprendizaje Automático”- es un subcampo de la Inteligencia Artificial que busca resolver el “cómo construir programas de computación que mejoran automáticamente adquiriendo experiencia”. Esto se hace mediante la adaptación de ciertos algoritmos de su programación, con el fin de reducir la necesidad de intervención humana. Esto puede suponer una gran ventaja a la hora de procesar y controlar una ingente cantidad de información de un modo mucho más efectivo.

Desde el punto de vista comercial, los algoritmos permiten por ejemplo analizar cientos de variables de cualquier dimensión de la buyer persona, de perfil o de comportamientos de compra, e incluirlos como atributos válidos para encontrar agrupaciones naturales de clientes o tiendas.

Segmentos de Tienda con ML

El poder asociar la compra de ciertas marcas y referencias (SKU’s) a perfiles de shoppers y/o misiones de compra, nos permite crear segmentos diferenciados de tiendas donde se crucen estas dos variables y combinarla con otras como potencial del cliente.

Estos modelos funcionan de igual manera para clientes y tiendas de cualquier canal: moderno, tradicional, proximidad o digital. Al final en nuestro sistema tendremos las tiendas del canal tradicional, por ejemplo, distribuidas en una matriz como la que ilustramos a continuación:

Ventajas de la Segmentación Dinámica de Tiendas

Además de satisfacer mejor al Shopper objetivo, optimizar el surtido, el espacio en tienda, la inversión de trade marketing en promoción y merchandising, focalizando y simplificando la operación de los equipos de ventas y campo, también se reducen los productos vencidos, entre otras ventajas.

Entre los resultados que se alcanzan encontramos: aceleramiento en las ventas de marcas estratégicas, aumento de facturación media por tienda, incremento de la participación de mercado, de la rentabilidad y aumento de la confianza con el cliente.

Mejora con el Tiempo

A diferencia de los modelos tradicionales de segmentación de tiendas que tendían a la rápida obsolescencia con limitadas posibilidades de determinar cambios en comportamientos de compra, la utilización de ML permite que el algoritmo “aprenda” con el tiempo, haciéndolo cada vez más preciso y efectivo.

Las nuevas aperturas de tiendas permiten una rápida asignación a un segmento o reajuste de tiendas a otro segmento por cambios de hábitos de compra o perfil de shoppers. Es decir, el sistema es altamente dinámico, automático y sin sesgo humano.

Conclusiones

Las funciones comerciales de Retail, Trade o Shopper Marketing tienen hoy en día al alcance de su mano, tecnologías de ML que les permitirán aprovechar como nunca la información existente para segmentar las tiendas, sean estas físicas o digitales, para poder focalizar las iniciativas y estrategias de las marcas allí donde está el Shopper objetivo y la misión de compra predominante.

Si necesitas ayuda para mejorar tu propio Modelo de Segmentación de Tiendas utilizando ML, escríbeme y conversamos al respecto.

Escrito por Juan Manuel Domínguez R. CEO de TMC Consultores Comerciales. Si te interesa conocer los productos de consultoría o formación de TMC en esta materia, escríbenos a contacto@tmcconsultores.com e inmediatamente nos pondremos en contacto contigo.

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