Una de las competencias esenciales para cualquier organización moderna es el aprovechamiento de la información a través del análisis de la canasta de compra (Market Basket Analysis), la cual es útil para mejorar los resultados de negocio. Cada vez es más barato almacenar y procesar información, capacidades que están al alcance de casi cualquier empresa, pero también es un hecho que pocas logran usar de manera eficaz la información disponible.

El comercio detallista, o retail, es una de las industrias más afectada por el escaso uso de la información, utilizar el análisis de la canasta de compra capitaliza la información de ventas que tiene un retailer y la traduce en mejores márgenes, mayores ventas y más tráfico en sus puntos de venta.

¿Qué es el análisis de la canasta de compra?

Una cadena de retail, generalmente conserva varios meses de historia de la información de sus tickets, esta metodología emplea un modelo matemático para encontrar patrones en la información de los tickets de venta de un conjunto de tiendas, durante un periodo determinado.

Esta información incluye:

  • Punto de venta de la transacción
  • Fecha y hora de la transacción
  • Cantidad de artículos
  • Descripción de cada artículo, con precio y descuento o promoción aplicado
  • Cantidad comprada de cada artículo
  • Valor total del ticket
  • Forma de pago
  • Asociación a tarjeta de lealtad de la tienda, en caso de existir

Con la identificación de cada artículo, es posible asociar su ruta en la jerarquía (departamento, clase, familia, SKU) y, en función de la estrategia de costeo utilizada, se puede asociar un margen estimado de rentabilidad por SKU y ticket.

¿Qué preguntas nos puede ayudar a responder?

El análisis de canasta de compra se enfoca en mejorar tres áreas principales de la operación de un retailer:

  1. Efectividad de precios, promociones y sus medios de comunicación (folletos, cupones, entre otros)
  2. Portafolio y surtido
  3. Planogramación y acomodo del producto en el punto de venta

La idea detrás de los análisis es generar acciones concretas y medibles para mejorar los resultados de cada punto de venta.

Preguntas claves en retail para realizar un adecuado análisis de la canasta de compra

Preguntas claves para retail en Market Basket Analysis Venta Cruzada, ticket promedio, margen de contribucion, venta por metro 2 cuadrado, segmentación según margen operativo

Efectividad de promociones

El análisis de la canasta de compra ayuda a entender cómo responden los clientes a las distintas promociones, de manera clara y sin ambigüedades. Se puede evaluar la efectividad comparativa de promociones de descuentos, dos por uno, empaquetados (bundles), entre otros, y determinar para qué conjunto de productos o promociones hay mejores resultados en generación de tráfico, incremento de márgenes, switch de marcas, etc.

Con la identificación de reglas de afinidad, es posible identificar productos cuya venta tiene distintos grados de correlación con otros y determinar aquellos que conviene promocionar, por ejemplo, por estar en canastas de alto valor; así como evaluar el impacto en el ticket promedio posterior.
El área comercial también puede identificar cuando una promoción tiene un efecto contrario al deseado, si al descontar un producto con la finalidad de generar tráfico y recuperar margen con artículos adicionales, descubre que el producto descontado forma parte de canastas de bajo valor. Aunque también es posible influenciar la compra de productos equiparables de mayor margen, a través de cupones diseñados específicamente para cada cliente, en función a su patrón de compra.
En operaciones de retail con mostrador, el caso de farmacias, es posible dar al despachador las sugerencias específicas para buscar cross y up selling en tiempo real mientras atiende al cliente.

Preguntas Claves para Optimizar Market Basket Analysis

Portafolio y surtido

El análisis de canasta de compra aporta pruebas valiosas para determinar la efectividad del portafolio y el surtido de un punto de venta, además de dar respuesta a cuestionamientos clave: ¿qué productos muestran nulo o lento movimiento?, ¿cuáles de ellos son lentos, pero están en la mayoría de los tickets de alto valor?; ¿cómo debe prepararse el punto de venta para garantizar abasto en temporadas o categorías específicas?

Estas preguntas se pueden responder de manera ágil y clara, además de brindar información adicional al área de compras y gestión de categorías a fin de impulsar actividades de depuración de catálogos y búsqueda de productos alternos, especialmente de aquellos que son estacionales, promocionales y en general los clasificados como no resurtibles. El análisis de canasta puede identificar subconjuntos de poblaciones entre los clientes habituales de un punto de venta; por ejemplo, es posible reconocer, para un punto de venta, cuántos clientes pertenecen a grupos como:

ejemplos para optimizar promociones efectivas

Con esta información se deriva la rentabilidad promedio del grupo, en comparación con el promedio del resto de los clientes de la tienda; la frecuencia de tickets del grupo por periodo, los ítems y valor promedio por ticket del subconjunto, a fin de determinan acciones concretas de ajuste a surtido, portafolio y promociones para cada grupo de forma que se incremente el tráfico, ticket promedio y margen promedio.

Planogramación y acomodo en punto de venta

El análisis de canasta de compra arroja información valiosa sobre la efectividad de distintos diseños de planogramas y sugerencias para su ajuste, saber qué productos es conveniente posicionar en conjunto para incentivar venta cruzada, qué productos tienen más presencia en tickets de un solo artículo (generan tráfico) y qué tan conveniente es ubicarlos al fondo de la tienda para aprovechar esta característica.

Mediante el análisis de afinidad se determinan los productos B que es conveniente colocar en ubicaciones adyacentes a los productos A para incentivar su rotación. Al hacer distintos ejercicios de modificación en tiendas, con patrones de compra comparables, se puede determinar el diseño de planograma que mejores resultados arroja en ventas por metro cuadrado para el departamento del que se trate.

De igual forma, en función de la relevancia que se quiere otorgar a los clústeres de compradores, que forman la base de clientes de cada tienda, se pueden tomar decisiones de ajustar los planos de piso para dedicar más o menos metros cuadrados a distintos departamentos.

El análisis es solo la mitad de la historia

El análisis de tickets de compra es solo una parte de lo que se requiere para lograr resultados de negocio. Considerar que con obtener la capacidad para procesar la gran cantidad de datos que implica un análisis de canasta de compra es suficiente es un error grave y, desafortunadamente, común. Para lograr resultados sostenidos es necesario crear una competencia organizacional, esto va más allá de comprar herramientas y hardware; demanda tres elementos:

metodologia para optimizar promociones efectivas

Tecnología

En este rubro destacan los siguientes requerimientos:

  1. La capacidad de correr las consultas para proveer de la información de tickets al proceso de análisis, esto implica programar las consultas y conectores de datos, así como asignar el tiempo de procesamiento y espacio de almacenamiento al ejercicio periódico.
  2. La programación de los algoritmos de análisis de afinidad y de estadística descriptiva en el equipo que ejecutará esta funcionalidad.
  3. La adquisición de las licencias necesarias para la ejecución de los análisis. Esto puede ir desde adquirir software especializado como SAS, módulos de SAP y ORACLE, entre otros, hasta realizar la programación con recursos de costo relativamente bajo como RapidMiner o de código abierto como R.

Procesos

En este apartado destacan los procesos relacionados con la interacción del área de analítica con los responsables de compras, mercadotecnia, gestión de categorías y operaciones en tienda, principalmente. Los procesos deben dejar claro el nivel de servicio a lograr para cada tipo de decisión, por ello es necesario definir:

  1. Qué análisis requieren cierto tipo de información, con qué horizonte de antigüedad, qué cortes y depuraciones se requieren, cuál es el tiempo para ejecutar y las listas de distribución de resultados, cuál será la dinámica de explicación detallada para los usuarios de los resultados, entre otros cuestionamientos.
    La priorización o modelo de gobierno de la capacidad de análisis. Cómo se va a priorizar el trabajo del equipo de analistas y qué decisiones tienen prioridad.
    3. La responsabilidad de las áreas al usar la información, ejecución de acciones claras a partir del análisis, la medición de los resultados de dichas acciones y la difusión de aprendizajes y mejora continua.
    4. Qué indicadores se deben llevar de manera continua y con qué objetivos por periodo.

Organización

Los ajustes a la organización son un tema fundamental y se debe de tener el debido cuidado para garantizar una operación exitosa. Es importante enfocar y asegurar lo siguiente:

  1. Los perfiles del equipo de análisis: definir y encontrar estos perfiles es un punto crítico para el éxito de una iniciativa de análisis de canasta de compra. Idealmente, se requieren personas que tengan una facilidad cuantitativa para comprender los algoritmos de análisis diseñados, pero también, y esto es fundamental, que tengan un muy buen conocimiento del negocio. La capacidad del equipo debe permitir la interacción con el personal técnico que maneja las consultas de información y también con los directivos que usarán los análisis para ejecutar acciones de negocio.
  2. El área en donde se ubicará el equipo de análisis. Aquí las opciones son el área comercial, el área de operaciones y el área de TI. La decisión de dónde conviene más anidar esta capacidad depende del foco que la organización quiera adoptar en su explotación y de la estructura actual. Generalmente es en el área comercial donde se facilita más el aprovechamiento de la competencia, pues en general, ahí radican las funciones de compras, gestión de categorías y surtido y la función central de planogramación y gestión de espacios.
  3. Independientemente de dónde se establezca el área analítica, se deben de definir los siguientes 4 roles de propiedad:
  • De los datos: es la figura que asegurará la calidad y disponibilidad de información requerida.
  • Del análisis: para cada análisis, debe quedar clara persona que toma la responsabilidad de los resultados, procurando especializar funciones.
  • De la decisión: usuario de los análisis, decide las acciones a emprender para modificar los resultados del negocio.
  • De la acción: Es el responsable de ejecutar las iniciativas derivadas del análisis y de la decisión tomada.

Ver artículo publicado en Forbes México: De datos a dinero en retail: Análisis de la Canasta de Compra

 

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  • ESCRITO POR
  • 07 agosto 2017
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