¿Abastecimiento de fruver virtual para los tenderos por coronavirus?


Abastecerse de frutas y verduras durante la emergencia por el coronavirus ha presentado nuevos retos para todos los actores dentro de la cadena de abastecimiento, desde productores y distribuidores hasta consumidores. Cada agente dentro de la cadena de abastecimiento se ha visto obligado a encontrar nuevas tácticas para evitar a toda costa el riesgo de contagio del COVID-19 y para adaptarse a nuevos patrones de compra de consumidores que salen cada vez menos de casa y que evitan aglomeraciones en centros de abasto, supermercados, plazas de mercado, etc. Ante este panorama, la Asociación Nacional de Empresarios de Colombia (ANDI) ideó el “Modelo Fruver” ¿en qué consiste? En Grupo BIT le contamos…

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La información, un detonador de oportunidades en tiempos de crisis

La emergencia producida por la pandemia ha traído consigo múltiples consecuencias y transformaciones para los sectores de consumo masivo. En este contexto, la posibilidad de hacer un análisis de la situación, de los cambios que se han gestado y del rumbo que tomarán el consumo, los consumidores y sus necesidades, es crítico y sumamente necesario. Al respecto, conversamos con Oscar Chavarriaga, líder del área de Analytics en Grupo BIT, quien nos ayudó a ahondar en el tema y nos contó cómo la información, en tiempos de crisis, es un detonador de oportunidades.

Desde que comenzó la pandemia ¿cuáles han sido las acciones a corto y a largo plazo que se han tomado a partir de las soluciones de analítica de Grupo BIT?

Lo más importante cuando comenzó la pandemia era poder brindarles a nuestros clientes una perspectiva de lo que estaba ocurriendo con sus productos y sus categorías en el mercado, para ello recogimos una serie de datos respecto al comportamiento del mercado, y también de sus ítems en concreto, que posteriormente analizamos y comparamos con el comportamiento de estos mismos productos y categorías antes de la pandemia.

Este análisis comparativo nos permitió evidenciar dónde había una mayor afectación y dónde, en cambio, encontrábamos un crecimiento. En el caso, por ejemplo, de las casas que venden productos de alimentos y aseo, lo que pudimos ver fue un despegue muy alto en ventas. Por su parte, las casas que no ofertaban productos en ninguna de estas dos categorías vivenciaron un impacto negativo. Pero, en definitiva, este análisis permitió a las compañías de consumo masivo saber cuáles eran sus categorías más fuertes y evidenciar cuáles eran las transformaciones por realizar para afrontar la contingencia y potenciar así sus resultados.

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Además, pensando en las acciones a largo plazo, en Grupo BIT se venía ideando, desde antes de la llegada de la pandemia, un producto que denominamos el Kit de Analytics. ¿En qué consiste? Básicamente es un conjunto de herramientas, análisis y reportes que facilitan la generación de estrategias para el fortalecimiento de la gestión de venta y, por ende, el cumplimiento de las metas comerciales.

Gracias a este kit será posible acceder, por ejemplo, a reportes de los lugares donde hay más oportunidades de crecimiento en cada una de las categorías de la compañía. También, existirán reportes que permitan saber dónde hay más oportunidades de activación de clientes y dónde, por el contrario, hay más probabilidad de fuga de clientes. Por último, las compañías que adquieran el kit podrán contar con asesoría y acompañamiento para sacar el máximo provecho de toda la información recopilada.

¿Qué pueden lograr las empresas de consumo masivo con los servicios de analítica de Grupo BIT en esta época de crisis?

En principio lo que permiten los servicios de analítica de Grupo BIT es comprender toda la información recopilada, analizarla y tomar acciones sobre ella. Realizamos acompañamiento de los datos con modelos de analítica, con informes predictivos, con informes que permiten la identificación de patrones. Estos informes acompañan de una manera efectiva el ajuste de las estrategias de las empresas para enfrentar la nueva normalidad. Esto, porque por medio de nuestras soluciones, es posible predecir cuánto debería comprar un cliente, cuáles son sus gustos y sus necesidades de acuerdo con su perfil.

¿Cómo funciona esta predicción y qué tan exacta es?

En principio la predicción es posible a partir de tres tipos de datos, el primer tipo es la información demográfica de los compradores: edad, estrato socioeconómico, sexo, etc., el segundo tipo es el consumo histórico de los consumidores: qué productos consume, cantidad de productos por compra, rango de precios, etc., y, por último, el tercer tipo es la información sobre los atributos de las tiendas donde están los productos. Estos datos nos permiten predecir, por ejemplo, dónde tendrá acogida un producto nuevo que se va a lanzar.

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En general nuestras predicciones son más exactas cuanta más trazabilidad de la información tenemos, es decir, si hemos recuperado información de cinco años atrás de una empresa de consumo masivo, nuestra predicción será mucho más exacta que si sólo tenemos trazabilidad de un año atrás. También, la precisión de una predicción depende del plazo que se intenta predecir, entre más cercano sea más exacta será la predicción cuanto más lejano se presente habrá mayor incertidumbre.

Desde el panorama actual y pensando en estas predicciones ¿será posible volver a la normalidad o tendremos que ajustarnos a una nueva normalidad?

La nueva normalidad ya está instaurada, los informes reportan grandes transformaciones en todas las categorías de compra y eso es sin duda el resultado de un cambio igual de significativo en el comportamiento de los consumidores. Un claro ejemplo de esta transformación es la forma en que las personas se alimentan desde que comenzó la pandemia, las personas consumen muchos más alimentos preparados en casa ahora que pasan más tiempo allí y han reducido considerablemente el consumo de alimentos preparados en restaurantes o fuera de casa. Esto implica un cambio en el patrón que teníamos hasta el momento, es decir, una nueva normalidad a la que debemos ajustarnos. Es posible que en algún momento volvamos a las dinámicas que teníamos antes de la crisis por la COVID-19 pero, al menos en el corto y mediano plazo, la nueva normalidad es lo que tenemos y lo que se ha hecho regular.

Esos cambios en el comportamiento del consumidor ¿se han mantenido desde que comenzó la cuarentena?

La transformación al comienzo de la pandemia fue drástica: los productos de limpieza e higiene como el papel higiénico, por ejemplo, se dispararon de manera desproporcionada. Con el tiempo las transformaciones han dejado de ser tan radicales, pero no han dejado de ocurrir. En la medida en que esta situación no es estable y cambia de características todos los días, los consumidores también se mueven con ella y transforman sus hábitos. Poco a poco, sin embargo, vemos que se van estabilizando las dinámicas de consumo, también porque, como señalábamos anteriormente, se instaura una nueva normalidad.

¿Podemos afirmar que, dado el contexto de la pandemia, la analítica es hoy en día más necesaria que antes?

La analítica siempre ha sido importante para marcar una diferencia, sin embargo, dentro del marco de la crisis, hay más herramientas desde los escenarios que es posible analizar y que antes no existían porque ya teníamos un escenario más o menos estable. Con la transformación entran nuevos factores a jugar un rol determinante, factores que no conocíamos y que es necesario descubrir. La nueva normalidad es un escenario que aún está por conquistar y la analítica es una herramienta clave en ese proceso porque nos permite ajustarnos a la transformación de forma amena.

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Todas las grandes compañías toman sus decisiones estratégicas basadas en insights que están escondidos en los datos y que se extraen por medio de la analítica, incluso antes de la pandemia. Con la crisis este análisis se ha hecho mucho más crítico y fundamental para cualquier compañía de consumo masivo pues es, sin duda, la mejor forma de crecer.

 

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