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Dar sentido a los datos del escáner

Una nueva técnica estadística, llamada encogimiento bayese, puede ayudar a los fabricantes a orientar sus promociones minoristas.
Dar sentido a los datos del escáner

Cuando los minoristas empezaron a utilizar escáneres de caja, los fabricantes asumieron que podrían utilizar esta nueva y rica fuente de datos de ventas para mejorar significativamente la eficacia de sus actividades de marketing y promoción. En lugar de desplegar campañas de talle único, podrían adaptar los programas a las principales cuentas minoristas, por ejemplo, todas las tiendas Safeway en Denver. Esto significaría una rentabilidad mucho mayor de las inversiones en marketing.

Pero la promesa de datos detallados del escáner no se ha cumplido. La mayoría de los fabricantes gastan mucho dinero para obtener datos detallados sobre las ventas de productos, pero carecen de las herramientas estadísticas necesarias para relacionar las cifras de ventas con las actividades promocionales a nivel de cuenta. En otras palabras, no pueden aislar los efectos de los cambios en los precios, las funciones o las pantallas en las ventas. Los intentos de aplicar métodos estadísticos tradicionales, como la regresión por mínimos cuadrados, producen habitualmente estimaciones erróneas. En una prueba, se utilizó un modelo tradicional para analizar el impacto de poner el queso en rodajas Kraft en 77 cuentas. El modelo indicó que, para muchas cuentas, las pantallas disminuían las ventas o aumentaban las ventas en un factor de 20 o más, resultados obviamente imposibles. Estas estimaciones claramente defectuosa han hecho que todos los resultados del modelo no sean fiables.

La mayoría de los fabricantes gastan mucho dinero en datos de ventas de productos, pero aún no pueden determinar los efectos de los cambios en los precios, las funciones o las pantallas en las ventas.

Una solución posible sería crear modelos estadísticos individuales para cada cuenta minorista. Pero además de ser prohibitivamente lento y costoso, este enfoque también produce estimaciones poco fiables. Algunos esfuerzos promocionales simplemente no se utilizan lo suficiente en algunas cuentas para generar la profundidad de datos necesaria para producir resultados estadísticamente válidos. Además, los eventos externos, como un clima inusual o una promoción de un competidor, pueden sesguar las cifras de ventas de una promoción en particular. Ninguna cantidad de modelado personalizado puede evitar el problema de la poca información.

Pero ahora hay esperanza. Un nuevo tipo de técnica estadística, denominada modelos bayesianos de contracción, puede aumentar en gran medida la fiabilidad de las estimaciones del impacto en las ventas de las promociones en la tienda. Combinando información de muchas cuentas, estos modelos «reducen» las estimaciones de regresión hacia el promedio, eliminando aquellas que son inverosímiles. El importe de la contracción se rige tanto por la cantidad de información disponible en cada cuenta como por la variabilidad de las estimaciones entre cuentas. Cuanto más dispersos sean los datos o más coherentes sean las estimaciones, más empuja la técnica a una estimación hacia la media, lo que reduce la posibilidad de que un número incorrecto socave todo un análisis.

Los paquetes de software estadístico de empresas como SAS y SPSS están empezando a incluir la capacidad de ejecutar modelos bayesianos de contracción. El uso de los modelos no es fácil, requiere un profundo conocimiento de los métodos estadísticos, pero el software ciertamente hace que la técnica sea practicable para muchas empresas. No solo es mucho más barato que intentar desarrollar modelos personalizados, sino que también produce resultados mucho más fiables. La contracción bayesiana puede permitir finalmente que los fabricantes aprovechen todo el potencial de los datos del escáner.


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