Mejorar la distribución de los supermercados
Las tiendas de comestibles quieren aprovechar las tendencias estacionales fuertes, las modas de productos que pueden aumentar los ingresos. Pero en el caso de algunos productos, entre ellos las calabazas, saber cuál es el mejor lugar o la mejor forma de colocar un producto puede suponer una gran diferencia en los resultados finales.
El uso de datos en tiempo real para mejorar la distribución de las tiendas de comestibles es una práctica cada vez más extendida entre los supermercados de todos los tamaños, y que los principales grupos de supermercados de Europa y América ya están utilizando para mejorar las ventas.
Maximizar una tradición
Las tiendas de comestibles adaptan constantemente su distribución, incluso más que otras categorías minoristas. La naturaleza del producto implica una vida útil más corta y fluctuaciones estacionales que exigen un movimiento casi constante y periodos de prueba cortos.
En estos entornos, el registro manual de las pruebas A/B sobre posicionamiento y disposición de la tienda suele tener dificultades para seguir el ritmo de los cambios semanales en las preferencias de los consumidores. Las calabazas, o los artículos con temática de calabazas, expuestos en una vitrina a mediados de octubre pueden ser óptimos, pero no tanto unos días después.
Las compras estacionales, el gasto relacionado con las vacaciones y los cambios de tiempo, son una bendición para los minoristas de todo tipo. Y los ultramarinos siguen atentos a tradiciones de compra muy arraigadas, pero también quieren aprovechar al máximo los cambios más rápidos. Los datos objetivos en tiempo real pueden ayudar a los minoristas:
- Colocar los productos más rentables en lugares destacados: Colocar los productos más rentables en lugares destacados, como cerca de la entrada de la tienda o al final de los pasillos.
- Agrupar productos complementarios: Colocar los productos tienen más probabilidades de ser comprados en el mismo lugar.
- Crear un flujo de tráfico: Entender cómo se mueven los compradores por sus tiendas ayuda a los minoristas a crear un flujo de tráfico que anime a los compradores a visitar todas las partes de la tienda.
Tiempo fresco, mapas calientes
Acortar los periodos de prueba requiere datos precisos y objetivos sobre la participación de los clientes durante el periodo de prueba. Basarse en los datos de los puntos de venta (TPV) para revisar las hipótesis pasa por alto los comportamientos específicos de las categorías y subcategorías, que ofrecen una imagen más completa del interés de los clientes.
Medir con precisión el tiempo de permanencia y la dirección de la vista es un mejor indicador de cómo responden los clientes a la disposición y colocación de los productos. Las pruebas rápidas durante los periodos de compras estacionales pueden ayudar a los minoristas a conseguir más rápidamente una colocación y exposición óptimas.
Los minoristas también pueden utilizar datos objetivos para crear un mapa de calor de su tienda, una visualización sencilla de las zonas de la tienda más populares entre los clientes y las menos populares. La información del mapa de calor puede utilizarse para crear una distribución que maximice las ventas y mejore la experiencia del cliente.
El análisis de datos objetivos y anónimos, tanto en tiempo real como históricos, también puede ayudar a los tenderos a entender cuándo la distribución de la tienda interfiere en las ventas. ¿Hay productos que quedan tapados por otros expositores? ¿Cuál es el impacto en las ventas de tener determinados productos en estantes más bajos? Las preguntas son muchas, y los beneficios de obtener las respuestas correctas, significativos.
A Xovis le encanta el otoño
Xovis, empresa suiza aficionada a los bosques y el chocolate, es una gran fan de las compras otoñales. Nos encanta ver cómo los minoristas utilizan nuestros precisos sensores basados en IA para mejorar las conversiones y las ventas durante las temporadas altas de compras. Y el ajetreo de compras en interiores que acompaña a las compras otoñales nos da la oportunidad de brillar más que una vela en una linterna.
Etiquetas: | retail | recuento de personas | gestión de personal | analítica en tienda | optimización de categoría |
Guides, RetailRéduire la démarque inconnue dans le commerce de détail grâce à des capteurs alimentés par l'IA
- Guides, Retail
Reducción de las mermas en el comercio minorista con sensores basados en IA
- Guides, Retail
Mengurangi Penyusutan Ritel dengan Sensor Bertenaga AI