Las soluciones de ToolsGroup utilizan Machine Learning para automatizar la complejidad de la gestión promocional

Planificar las promociones eficientemente no es algo fácil dada la complejidad de la actividad promocional hoy en día: diversificación de promociones, aumento de canales de distribución, canibalización (propia y de la competencia), efecto halo y venta cruzada… Sin olvidar la variabilidad intrínseca ligada a la propia demanda del consumidor. ¿Cómo podemos, pues, mejorar el rendimiento de nuestra actividad promocional?

Las promociones, la publicidad y otras formas de ‘demand shaping’ pueden llegar a representar el 10-15% de los ingresos brutos de las compañías de gran consumo. Sin embargo, todavía hay muchos equipos de planificación que ni miden el forecast de las promociones ni calculan el uplift de las campañas promocionales debido a la gran complejidad que supone evaluar este concepto.

La promoción de un producto tiene importantes efectos secundarios en las ventas de otros productos que no están en promoción, un hecho que a menudo no se tiene en cuenta por los equipos comerciales, de marketing o de operaciones de las empresas. El hecho de no tener en cuenta los efectos secundarios de una promoción conduce a una planificación no óptima y, por consiguiente, impide que se alcance el pleno potencial de los beneficios de una promoción, algo que sólo conseguiremos a través de la utilización de tecnología robusta y específica para ello.

La complejidad intrínseca de las promociones se ha vuelto muy difícil de gestionar: hoy en día tenemos más mecanismos promocionales que nunca, más canales de promoción, más productos en promoción, overlapping de promociones... Las señales de demanda, los plazos de entrega y otros factores pueden variar significativamente a nivel de canal o tienda. Las restricciones de suministro también pueden limitar las promociones y llevar a niveles de servicio insatisfechos y a clientes decepcionados. La desconexión que existe a menudo entre Marketing y Operaciones conlleva a una planificación por silos poco eficiente y la demanda se desvía de su baseline habitual.

Ante esta situación, necesitamos cambiar el enfoque de la planificación y apostar por herramientas que permitan gestionar de manera automática toda esta gran complejidad, identificando relaciones e interacciones de atributos y comportamientos de venta a través de datos históricos con el uso de tecnología Machine Learning.

Con todo lo expuesto hasta ahora es normal aceptar que la complejidad de las promociones requiere de un enfoque de planificación específico, soportado con técnicas lo suficientemente robustas, que permitan mejorar no sólo el diseño sino también la ejecución de las promociones para que éstas sean rentables y eficientes.

Esta aproximación requiere de una visión end-to-end de la supply chain a la que debemos enriquecer con el proceso de planificación promocional. Para ello, debemos trabajar de manera conectada, con una visión única de los datos y de manera sincronizada con los diferentes agentes participantes en el diseño y ejecución de las promociones.

En estos entornos colaborativos, los cambios están 100% sincronizados y los equipos de supply chain pueden adaptar sus planes para asegurar la cantidad exacta de stock en el lugar correcto y satisfacer la demanda de los consumidores. Y lo mismo ocurre al revés: los equipos de MKT y ventas pueden ajustar sus planes promocionales a las restricciones que pueden existir por parte de Operaciones.

El proceso se podría resumir en el siguiente workflow: tener el baseline de planificación definido y calculado, añadirle la información promocional y trasladar el resultado a los procesos de fulfiment y replenishment. Parace fácil pero no lo es: y es que determinar la viabilidad de la promoción con una visión end-to-end es uno de los retos más desafiantes a los que nos enfrentamos hoy en día.

Los cuatro pilares de la tecnología de planificación promocional Intentar gestionar la complejidad de la planificación promocional sin herramientas específicas es una misión (casi) imposible. ¿Qué debemos tener en cuenta, pues, a la hora de emprender nuestro viaje hacia la automatización de la planificación promocional?

La planificación promocional eficiente gira en torno a 4 conceptos básicos: datos, anticipación del uplift, planificación colaborativa y diseño inteligente.

• La importancia de los datos: Tener datos limpios y estructurados es esencial en cualquier proceso de planificación. Es por ello que, en una plataforma de planificación promocional, los usuarios deben poder planificar, diseñar y revisar sus promociones, facilitando datos que agilicen la gestión a lo largo de toda la cadena de suministro. Todo empieza por y con los datos estructurados.
• Mejora del forecast: Anticiparse al uplift de la promoción es vital. Por ello, al seleccionar una plataforma de planificación debemos tener en cuenta que ésta nos debe ayudar a mejorar la precisión de las previsiones y, por consiguiente, a elevar nuestros niveles de servicio.
• Planificación colaborativa: La planificación en silos conduce a la pérdida de ventas y a daños en la reputación. Una herramienta de planificación de promociones eficiente debe salvar la brecha entre ventas, MKT y operaciones.
• Las campañas inteligentes generan más ingresos y beneficios: Una plataforma sólida tiene que incorporar Machine Learning y automatización para poder tener datos e información del uplift en tiempo real y poder, así, diseñar promociones rentables según sus atributos y características.

Las soluciones de ToolsGroup utilizan Machine Learning para automatizar la complejidad de la gestión promocional, permitiendo a los profesionales de marketing a planificar y a optimizar sus campañas totalmente sincronizados con sus colegas de la cadena de suministro.