KPIs de retail - que son los kpis y como identificarlos PDF

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que son los kpis y como identificarlos...

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+ 40 KPIs de retail: cómo medir tus puntos de venta en 2020 En esta guía, vas a aprender decenas de KPIs de retail ampliamente utilizados que deberías considerar medir en tus puntos de venta, cómo hacerlo, ejemplos de uso y cómo interpretarlos. Vamos a ver: ● ● ● ● ● ● ● ●

Tipos de KPIs: el embudo de compra en retail Demanda Interacción (engagement) Operaciones Conversión Venta KPIs de ventas Lista de KPIs de retail

Comencemos.

Introducción En Porter hemos visto empresas de retail de todo tipo. Algunas que no saben qué pasa en sus puntos de venta y a lo sumo solo tienen una métrica o dos métricas a final de mes: el volumen de ventas y márgenes. Otras que religiosamente miden el tráfico y la tasa de conversión—al punto que ese dato causa conflictos internos. Otras que miden la entrada de ganado en un frigorífico, pero esa es otra historia. :D Hoy, te vamos a compartir algunas métricas y KPIs de retail que, a nuestro parecer, vale la pena considerar medir y optimizar. Pero un detalle primero: la mayoría de artículos sobre KPIs de retail que encontrarás en Google es una lista de métricas. Ninguno te muestra cuáles priorizar o cómo visualizarlos. Una lista de KPIs sin estructura o sin que te muestre cómo entenderlos dentro de tu negocio no es muy útil. Después de todo, no se trata de tener muchos dashboards con muchas métricas, sino de tener presentes los indicadores que miden el pulso de tu negocio. Recuerda: “Si no lo puedes explicar con un proceso, no lo entiendes.”

Porter Metrics Así que, primero, veamos cómo el área de inteligencia de negocios de retail debería estructurar sus indicadores—y su trabajo en general.

Tipos de KPIs: el embudo de compra en retail La analítica del comportamiento es el proceso de convertir visitantes en clientes con el objetivo de aumentar la rentabilidad en los puntos de retail, a través de la medición y cuantificación del comportamiento de las personas dentro de los puntos de venta. Existen 4 tipos de comportamientos dentro del punto de venta que nos permiten describir el proceso de compra a partir de un embudo. Estos comportamientos son:

Demanda Esta es la primera parte del proceso de compra; cuando alguien decide entrar o no a un punto de venta, es un comportamiento que depende de: ● Marketing: las campañas de marketing con la intención de llevar gente a las tiendas ● Proximidad: El tráfico que pasa cerca de nuestros puntos de venta ● Captura: la capacidad de la tienda para hacer personas que pasan cerca del punto de venta decidan entrar

Engagement La siguiente etapa, una vez alguien entra al punto de venta, es cómo interactúa con la tienda, donde entran en juego elementos como: ●

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Ubicación: entender si la ubicación de los productos afecta que las personas los vean e interactúen con ellos. Aquí hablamos del concepto de demanda local que veremos más adelante. Engagement: partimos sobre la premisa de que no puedes comprar lo que no puedes ver. En este punto, nos interesa analizar cómo las personas interactúan con los productos dentro del punto de venta, algo de especial interés para las personas de merchandising. Decisión de compra (Purchase point): cuando hablamos de interacción, nos interesa medir el momento en el que un visitante toma su decisión de compra. Por ejemplo, en una tienda de ropa, es más alta la probabilidad de que alguien compre si decide probar la ropa, así que en estos casos es interesante saber si las personas están ocupando los probadores.

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Operaciones Una vez entendemos el comportamiento de los compradores en punto de venta, ahora podemos ver la parte operativa en el retail físico, donde debes tener presentes 3 elementos: ●

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Disponibilidad: en este punto nos preguntamos sobre la disponibilidad y disposición de los productos en las tiendas, donde hablamos de cosas como inventario, surtido y fulfillment. Esto no es lo mismo a la analítica de cadenas de abastecimiento, que describe el proceso de los productos antes de que lleguen al punto de venta. Punto de pago (o checkout): en este punto nos interesa entender los puntos de fricción durante el proceso de pago. Para eso trabajamos con gestión de filas (queue management) o tecnologías de autoservicio implementadas, por ejemplo, por Amazon Go. Abandono: mientras que en los comportamientos de interacción o engagement hablamos de un interés, en este punto analizamos qué operaciones en el punto de venta generan incomodidad a los clientes.

Conversiones Cuando hablamos de conversión, generalmente pensamos en el resultado de las transacciones. Pero en analítica del comportamiento, hablamos de los distintos llamados a la acción que pueden tener los puntos de venta y los factores que los afectan como, por ejemplo: ●

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Posicionamiento: en este punto pensamos cómo las 4Ps (Producto, Precio, Plaza y Promoción) afectan el comportamiento de las personas sobre la decisión de comprar o no un producto. Servicio: en este punto hablamos del servicio al cliente; medir la cantidad y la cantidad de los empleados dispuestos para atender a los visitantes. Pago: nos preguntamos cómo la empresa de retail genera una relación con sus clientes. Aquí hablamos de conceptos como CRM y programas de fidelización.

Venta En analítica de comportamiento para retail, este punto se enfoca en entender la intención de compra y saber quiénes o qué tipo de visitantes nos visitan y poder distinguirlos entre: ● Visitantes: quienes simplemente van a nuestros puntos de venta ● Usuarios: quienes consumen nuestros productos ● Compradores: aquellos que realizan la transacción. Mientras esa es la descripción del embudo de compra desde la analítica del comportamiento en retail, hay otra más operativa y son los KPIs de retail enfocados en las ventas.

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KPIs de ventas A nivel de ventas, nos referimos a la fórmula ventas para retail fundamental de: Tráfico*Ticket promedio* Tasa de conversión = volumen de ventas. Esta fórmula indica que el volumen de ventas de tus tiendas depende del tráfico que llevas a tus puntos de venta, qué porcentaje de ese tráfico logras convertir en transacciones y la cantidad promedio desembolsada en cada transacción.

Si aumentas cualquiera de los 3 sin afectar significativamente los otros, aumentas tus ventas. Es por eso que para algunas empresas medir cuántas personas entran a sus puntos de ventas es vital. Pero, ¿En cuál de estos indicadores enfocarse? La respuesta corta es: concéntrate en la tasa de conversión. El tráfico representa la oportunidad y potencial de ventas. El ticket promedio depende del posicionamiento de tus productos y tus precios están supeditados a ese posicionamiento. Aumentar la cantidad de unidades promedio vendidas puede ser más difícil. La tasa de conversión es un indicador de desempeño que cada punto de venta puede crecer y mantener constantemente.

Ahora que ya vimos cómo estructurar nuestros indicadores de retail teniendo en cuenta la analítica de comportamiento y el enfoque en ventas, veamos las métricas que podemos medir en cada una de las etapas que describimos.

Demanda (o tráfico) La demanda es el inicio del embudo de compra en retail y es representada por el tráfico. En retail, una campaña de generación de demanda busca aumentar el tráfico porque eso significa mayor potencial u oportunidad de ventas. El análisis de la demanda incluye una gran cantidad de factores para entender el tráfico en los puntos de venta. Por ejemplo:

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Grupos de compra La experiencia de compra en tiendas físicas es social; es normal que una familia, un grupo de amigos o pareja entren a un punto de venta con la intención de realizar una compra. Poder distinguir estos grupos fundamentalmente cambia tu forma de medir la conversión. Si entran dos personas que son pareja, realmente corresponden a una unidad de compra. Por eso, la tasa de conversión al medir grupos de compra puede ser más alta y también más precisa. La tecnología más común para medir grupos de compra es con cámaras de video y térmicas. El Wi-Fi, por ejemplo, se queda corto para definir la posición exacta de dos personas, haciendo difícil saber si están juntas o no. La forma aproximada de definir grupos para el Wi-Fi es identificando si dos o más dispositivos han sido detectados al tiempo en el punto de venta más de una vez. Ejemplo de uso: visualiza el tráfico total vs el de grupos de compra para identificar comportamientos. Por ejemplo, puedes ver más grupos de compra los fines de semana, explicando por qué baja la conversión esos días en tus puntos de venta. Otra opción es identificar la cantidad de personas para cada grupo de compra; junto a datos demográficos por inferir si te visitan parejas, grupos de amigos, familia, etc.

Visitantes nuevos vs recurrentes La intención de compra de las personas que te visitan la primera vez es fundamentalmente distinta a las que te visitan frecuentemente. La probabilidad de que una persona que ya te ha visitado antes o es un cliente frecuente decida hacer una compra es mucho más alta, aumentando la tasa de conversión. Cuando analices datos de tráfico y conversión de tus puntos de venta, entonces, ten presente la cantidad de tráfico recurrente que tienes. Por una parte, el tráfico recurrente representa fidelización; por otra, es una invitación al punto de venta para hacer campañas de marketing que le permita generar tráfico nuevo. Hay varias formas de medir los visitantes nuevos y frecuentes. La más común y práctica es con Wi-Fi, detectando la señal de un dispositivo único varias veces. Otra opción es reconocimiento facial. Detectando rostros o los caracteres de un rostro y alimentándose en una base de datos. Si no cuentas con hardware, puedes revisar los datos de tu POS y CRM para poder visualizar qué cantidad de las transacciones que tienes son de clientes nuevos o recurrentes.

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Tráfico de proximidad El tráfico de proximidad se refiere a todo el tráfico que pasa cerca de tus puntos de venta y que tiene potencial de entrar o no a ellos. Saber cuánto tráfico pasa te ayuda a estimar el potencial de tráfico que podrías obtener si mejoras la efectividad del escaparate de tu tienda (o la exhibición) para motivar a las personas a entrar. Este es el punto de partida del análisis del comportamiento en puntos de venta. Aquí podemos ver varias métricas y KPIs que nos puede interesar optimizar, de acuerdo a la tecnología que dispongas y la necesidad de tu negocio. Por ejemplo, nos interesa evaluar el potencial de interacción y atención de nuestros escaparates con Eye tracking. Después de todo, un escaparate atractivo mejora las posibilidades de que las personas entren a tu negocio.

Empresas como A Irak se dedican a hacer eye tracking que casi cualquier retailer pueda adquirir; en vez de utilizar gafas, utilizan machine learning para predecir dónde las personas podrían poner su atención. Solo debes enviar fotos del lugar que quieres evaluar y en cuestión de minutos tendrás un resultado de la atención e interés que podrías tener. A partir del tráfico de proximidad y el análisis de los escaparates podemos obtener dos KPIs:

Tasa de atención Se refiere al porcentaje de atención que recibiría un elemento sobre los demás del ambiente en una foto, como se ve en este ejemplo:

Otra forma de medir la atención es a través de cámaras dentro de los escaparates que hacen seguimiento a las pupilas de las personas y determinan si las personas ven o no ven elementos del escaparate. Este es un ejemplo. https://www.youtube.com/watch?v=2LRkODD2CoE El indicador que puedes obtener es del porcentaje o tasa de personas que prestan atención a tu escaparate por determinados segundos (como estándar, son 3 segundos).

Fórmula (con algoritmo predictivo): probabilidad de prestar atención al elemento deseado/ probabilidad de todos los elementos de la imagen de ser vistos. Fórmula (con seguimiento de pupilas): número total de personas que prestan atención al

Porter Metrics escaparate / número total de personas que pasan cerca al escaparate. Ejemplo de uso: antes de diseñar un nuevo escaparate—y asumir un costo significativo para tu punto de venta— haz un análisis de eye tracking para aumentar las probabilidades de que los productos o elementos de marca que quieras destacar sean vistos, reduciendo la incertidumbre y evitando las opiniones sin fundamentos.

Tasa de captura La tasa de captura es el indicador que determina el porcentaje del tráfico de proximidad que se vuelve tráfico del punto de venta. Con él, determinamos la efectividad de los escaparates para motivar a las personas que pasan cerca del punto de venta a decidir entrar a él. Con este indicador podemos hacer experimentos en nuestros escaparates para mejorar ese porcentaje o tasa de captura y, así, reducir la arbitrariedad a la hora de elegir un diseño.

La tasa de captura puede ser medida principalmente de dos formas: con cámaras de visión artificial como las de Porter o con señales de Wi-Fi o Wi-Fi analytics. De la primera forma, puedes ubicar cámaras apuntando hacia la calle que ayuden a determinar cuántas personas pasan cerca de tus puntos de venta a cada hora del día y cruzar esos datos con el tráfico dentro de tu punto de venta. Con esta solución puedes obtener datos demográficos del tráfico de proximidad y una métrica comparable ya que estás midiendo personas para calcular esta métrica: el caso de Wi-Fi comparas personas con el conteo de tráfico del punto de venta y señales de Wi-Fi que pasan cerca del punto.

Fórmula (con redes de Wi-Fi): cantidad de dispositivos detectados frente al punto de venta / tráfico del punto de venta. Fórmula (con cámaras): tráfico detectado frente al punto de venta / tráfico del punto de venta. Ejemplo de uso: toma cada nuevo diseño de escaparates como un experimento cuyo objetivo sea aumentar la tasa de captura; eso quiere decir que estás influenciando el comportamiento de las personas un poco más para que decidan entrar a tu tienda y tu potencial de ventas sea mayor.

Tasa de rebote En internet, la tasa de rebote se refiere al porcentaje de visitantes que entran a tu sitio web y se van sin realizar ninguna acción; sin hacer clicks, sin ver videos, sin navegar más, sin nada.

Porter Metrics Esta métrica ayuda a determinar lo útil y relevante que es un sitio para sus visitantes; si se van de él, es porque no encuentran nada que les interese. Es una métrica útil porque nos permite establecer un objetivo claro. Por ejemplo, reducir la tasa de rebote de un 80% a un 60%. La tasa de rebote en tiendas físicas generalmente se miden con Wi-Fi. La forma en la que se hace es detectando señales de Wi-Fi de dispositivos que entran al punto de venta pero que no continúan su recorrido o se van en cuestión de segundos. Con cámaras de video se puede medir la tasa de rebote detectando personas que entran a un punto de venta, pero que no continúan su dirección hacia el punto de venta y deciden devolverse.

Campañas de publicidad y marketing El área de marketing en una empresa de retail se encarga de llevar personas al punto de venta; el equipo de retail y operaciones en convertirla en clientes. En cierta medida, una forma de medir la efectividad de tus campañas es con variaciones de tráfico durante los día o semanas que realices campañas. De ahí, revisar si tus puntos de venta aprovecharon correctamente ese potencial. Visualizar ese impacto se puede hacer con una serie temporal como esta:

El ejercicio que puedes hacer es medir el potencial de ventas que generó esa campaña, si se hubiera mantenido la tasa de conversión que se tiene generalmente sin campañas.

Ubicación La ubicación de tu punto de venta determina en gran medida el tipo de tráfico que recibirás. Hay empresas como Geo Research que se dedican a la geointeligencia. fundamentalmente, te indican dónde deberías ubicar tus puntos de venta, teniendo en cuenta datos demográficos, geográficos y socio-económicos de tus clientes potenciales.

La ubicación también es afectada por variables incontrolables como el clima. En Porter utilizamos datos de clima bajo demanda para ayudar a nuestros clientes a entender el comportamiento del tráfico de sus puntos de venta.

Tipo de punto de venta

Porter Metrics No todos tus puntos de venta son iguales y, de hecho, hay varias formas de clasificarlos. También, hay varias formas de compararlos. Una de ellas es por cantidad de tráfico, para determinar si, de acuerdo a ese tráfico, su tasa de conversión es ideal. Una forma medible de comparar el potencial de tus puntos es de acuerdo a la cantidad de metros cuadrados. Entre más metros cuadrados, más costos y más exhibiciones tienes. Deberías, generalmente, esperar más potencial de ventas; es decir, más tráfico. Así que podrías tener un KPI que sea tráfico promedio por metro cuadrado. Si no cuentas con datos de tráfico, también puedes aproximar con ventas promedio por metro cuadrado. De esta forma podrías determinar la eficiencia de tus puntos de venta; saber cuáles tienen superficies amplias y costosas pero no atraen tanto tráfico como formatos más pequeños y quizás debas ponerte como objetivo aumentar el tráfico en ellos.

Engagement Me encantaría escribir “interacción” o “involucramiento” para traducir engagement, pero es un concepto de marketing que cambia de significado. Por eso, lo dejaré tal y como está en inglés. En este tipo de comportamiento, nos interesa analizar cómo las personas interactúan con nuestros puntos de venta, con las exhibiciones y con los productos. Partimos de la premisa de que para poder comprar, la persona necesita ver el producto. Hay varios escenarios donde es interesante medir el comportamiento: Cuando en un supermercado ubicas un producto que no está teniendo suficientes ventas. Te interesa saber si la falta de ventas se debe a que las personas no visitan la zona donde está o simplemente no lo ven. En empresas de retail donde el grado donde la compra es más compleja como es el caso de autos o joyería, nos interesa saber si las personas están interactuando suficientemente con un producto ya que esa experiencia aumenta la probabilidad de que realicen la compra. Como describimos antes, la etapa de engagement tiene 3 componentes: la ubicación, la interacción y el punto de compra.

Demanda local La ubicación se refiere a dónde está puesto un producto o una categoría de productos

Porter Metrics dentro de un punto de venta físico, y hablamos de una métrica llamada demanda local. Así como llamamos demanda al tráfico de nuestros puntos de venta, la demanda local se refiere al tráfico que generan las distintas zonas de nuestra tienda. Aunque no han sido necesariamente medidas, los supermercados saben que existen productos ancla que generan tráfico en el punto de venta, como los productos de la canasta familiar, por eso se ponen en los pasillos más distantes a la entrada, para que los visitantes hagan un recorrido completo y puedan ver otros productos. Otro caso son los productos de impulso, que son de menor valor y se pueden ubicar cerca a las cajas registradoras. Desde la perspectiva de analítica de comportamiento para retail, aquí introducimos los mapas de calor y el análisis de recorrido. Los mapas de calor son representaciones gráficas que nos ayudan a entender la concentración de tráfico en ciertas zonas del punto de venta. El análisis de recorrido (o path analysis) nos permite entender cuál es el recorrido que una persona realiza en un punto de venta. Es una aproximación al mapa de recorrido del cliente (o customer journey map, en inglés) y saber si se alinea al o planeado por el área de merchandising e una empresa.

Ejemplo de uso: a partir de datos de demanda local, podríamos determinar dónde reubicar nuestros producto o categoría de producto, de acuerdo a nuestra necesidad de rotación o rentabilidad.

Interacción Para medir cómo interactúan las personas con los productos y anaqueles, podemos ...