Con decenas de sucursales, centenas de productos y miles de clientes, ¿cómo transferir la sabiduría de las pequeñas tiendas a las grandes corporaciones en forma práctica? La respuesta está en la analítica.

 

Por Francisco Olvera

Los encantadores mostradores de madera, rematados con aplicaciones de bronce; los elegantes exhibidores que mostraban la mercancía para hacerla apetecible al público, o las relucientes teclas de la caja registradora, son sólo parte del atractivo que ejercían las tiendas de antaño para los clientes, quienes, al pasar frente a ellas, se sentían atraídos a entrar de forma irremediable. Pero las mayores fuerzas que logran esta irresistible atracción no son visibles, y muchas de ellas están relacionadas con un principio simple: hacer sentir a los clientes confortables, como si estuvieran en casa, como en familia, que sus necesidades fueran entendidas y conocidas de antemano, y, lo más importante, que estas necesidades fueran satisfechas.

La oportunidad que tuve de conocer los secretos para atraer a la clientela fue la zapatería de mi abuelo, que luego perteneció a mi padre en mi pueblo natal. “El cliente siempre tiene la razón.” Este lema comenzó a regir las estrategias comerciales en los negocios del pueblo, y a partir de él se reforzaron la cortesía y el buen trato, buscando que los clientes permanecieran en las tiendas al sentirse confortables, pero muy pronto resultó claro que cuando no hay la talla, el color o el modelo que el cliente busca, la amabilidad resultaba simplemente insuficiente. Pero había otra implicación de este lema que no había sido considerada: si el cliente tenía la razón, la clave radicaba en conocer a los clientes y anticiparse a sus deseos.

Así, mi papá comenzó a realizar un registro de la relación específica con ese cliente, averiguando el grado escolar que cursaban los hijos de sus clientes, si había cambiado de talla de zapatos recientemente, e incluso en qué escuela asistía. Al mismo tiempo creaba un perfil que le permitía ofertar cosas a otros clientes que recién conocería y podría atender conociendo su comportamiento y necesidades. Otra tarea importante para dar buena atención a los clientes consistía en determinar cuántos pares de cada talla debía mantener en el inventario. Esto se lograba estimando el número de pares por talla necesarios, esperando fallar lo menos posible, que eran, ni más ni menos, distribuciones de talla de la población del mercado objetivo: los habitantes del pueblo y alrededores.

Otro proceso que también venía del conocimiento del cliente era la forma de fijar el precio de los zapatos. La lógica era igualmente expresada como reglas y consejos. El calzado de mujer era más difícil de vender, pero también era posible vender con mayor margen, pues también era cierto que compraban por “gusto” y no sólo por necesidad. Cuando el inventario de una combinación específica se reducía a unos pocos pares, eran retirados del aparador y éstos debían ser ofertados a un precio menor para poder venderlos; sin embargo, si algún grupo de gente que buscaba zapatos muy grandes o muy pequeños, eran reservados para ellos y vendidos sin necesidad de descontar su precio, pues eran clientes cautivos.

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¿Cómo se puede transferir la sabiduría de una zapatería de pueblo a las grandes corporaciones de ventas en forma práctica? El reto es grande. Se trata de decenas de sucursales, con varias centenas de productos diferentes para miles de clientes, en medio de una competencia muy intensa. La respuesta está en la analítica y en sus diversas disciplinas asociadas al ser aplicadas a los registros de información de nuestras organizaciones. La “planeación de surtido”[1] ayuda a determinar la variedad de tallas de ropa o calzado, considerando la distribución de diversas características de la clientela objetivo. Podemos asistirnos de la “optimización de descuentos”[2], para determinar una adecuada estrategia para fijar precios y los descuentos graduales, así como el tiempo que la mercancía permanece en el exhibidor. Los modelos de “minería de datos”[3], para determinar los atributos de la clientela que tiene determinadas preferencias de compra, y así conformar perfiles, para llevar a cabo campañas que apoyen las estrategias de “relacionamiento analítico con clientes”[4], buscando, así, anticiparse a sus deseos. Apoyados de “pronósticos basados en demanda”[5] tendremos mayor asertividad para resurtir los inventarios, tiempos y cantidades, considerando la estacionalidad y otras variables inducidas por el entorno. Como una cereza al pastel, los modelos de “análisis de canasta”[6] permiten determinar qué productos se comparan usualmente junto con otros, y de esa forma buscar incrementar el monto de una venta.

La cortesía de un cálido y familiar saludo, o el reconfortante sentimiento de ser reconocido al entrar a una tienda o un restaurante, seguirán siendo llevadas a cabo por quienes nos atienden, pero ellos podrán enfocarse en mantener un gran nivel de atención, si cuentan con los indicadores y hallazgos obtenidos al aplicar disciplinas analíticas a los datos acumulados por el negocio, para generar y re-generar el conocimiento de los clientes, que permitirán atender a su clientela de la mejor forma. La analítica es, pues, un soporte para registrar, descubrir y acelerar la sabiduría de las tiendas de pueblo en nuestras compañías.

 

[1] Assortment planning.
[2] Mark down optimization.
[3] Data mining.
[4] Analytic CRM.
[5] Demand forecasting.
[6] Basket analysis.

Francisco Olvera es director de Expertos de Negocio de SAS.

 

Contacto:

Twitter: @SASMexico

Facebook: SASMx

Página web: SAS

 

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