Revenue Manager | Llega el fin de temporada y en las grandes tiendas empezamos a ver innumerables liquidaciones o descuentos en la segunda unidad ofrecida, en un constante nivel de rebaja en los precios. Incluso el tráfico hacia las plataformas online crece con eventos especiales, como el Hot Sale o el CyberMonday.
¿Cómo es que las empresas de retail optaron por ofrecer tantos descuentos masivos y una fuerte estrategia de promociones? Uno de los problemas más comunes de las empresas de retail, es encontrar soluciones técnicas adecuadas en el momento justo, de modo de optimizar la rentabilidad e incrementar sus beneficios. Es un sector que crece año a año y necesita innovar constantemente.
En ese contexto, emerge el rol del Revenue Manager, principal responsable de la gestión de ingresos de la empresa y la sustentabilidad del negocio.
El revenue management nació en las aerolíneas en los años 60 y se popularizó con la gestión hotelera y de turismo en general. En la actualidad, casi todas las grandes empresas de consumo masivo cuentan con un área de revenue management, cuyo propósito central es optimizar la rentabilidad.
Es un hecho que hoy los clientes tienen la capacidad de hacer comparaciones en la web para tomar decisiones de compra y buscar las mejores ofertas. Sucede, por ejemplo, con los usuarios de Amazon, Mercado Libre o Best Buy, quienes van dejando huellas de su comportamiento en tiempo real. Desarrollar estrategias para vender el producto adecuado al cliente apropiado en el momento oportuno y al precio más rentable, dotando de percepción e inteligencia a la gestión es, sin dudas, uno de los ejes claves del negocio retail.
¿Cuáles son los principales desafíos del Revenue Manager en las empresas de consumo masivo?
- Segmentar efectivamente los mercados de clientes en que opera la empresa: considera tipo de cliente, características del target y motivación de compra (si le atrae el producto por las fotos, recomendaciones y opiniones de otros usuarios, etc.).
- Desarrollar una estrategia de precios como palanca para optimizar la rentabilidad: conoce cuánto está dispuesto a pagar el cliente para adquirir el producto.
- Estimar y analizar la demanda futura (demand forecasting): realiza previsiones de demanda mediante algoritmos que utilizan múltiples variables, como los factores tangibles (datos históricos de pedidos, ventas y ofertas) e intangibles o futuribles (ventas futuribles en base al impacto que tendrá una campaña de marketing, el resultado del lanzamiento de un producto, la venta estacional, el efecto de la competencia, entre otros).
- Utilizar el benchmarking o análisis de la competencia para lograr el posicionamiento: integra los datos actuales y de comportamiento histórico referentes a precios, tipología de productos, tipos de ofertas, canales de comunicación y ventas.
- Optimizar el producto a partir del análisis de los datos reales de transacciones y comportamiento del cliente: indaga sobre los valores y la experiencia que ha tenido el cliente durante todo el proceso de compra, para mejorar su propio catálogo de productos y propuesta de comercialización.
¿Cómo analizar este volumen de datos de transacciones, poder generar predicciones futuras de la demanda en los puntos de venta y optimizar la fijación de los precios?
Actualmente existen modelos y algoritmos de previsión de la demanda que ofrecen beneficios invaluables. Mediante algoritmos de Machine Learning (ML) e Inteligencia Artificial (IA), se pueden identificar patrones complejos de demanda en millones de datos provistos por la empresa de retail, reduciendo los tradicionales errores de pronóstico y alcanzando considerables ahorros de inventario.
Así, el Revenue Manager del sector retail podrá aplicar métodos de Demand Forecasting SaaS y obtener ventajas comparativas: un software de aplicaciones en la nube realiza el pronóstico de demanda en base a datos estructurados y no estructurados. Estos datos están basados en millones de registros de puntos de venta y patrones de comportamiento de los clientes, que permiten realizar proyecciones en formato de “series de tiempo”. Ante la llegada de temporadas especiales o festividades, el revenue manager podrá reorientar su estrategia de comercialización del producto y optimizar el precio adecuado para cada momento del año.
Un modelo basado en ML e IA dará, en definitiva, las respuestas adecuadas a estas preguntas.
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