En el marco del CATMAN Latin Forum 2024, Natalia Tavera, Key Account Manager & LATAM manager de Amoobi Bélgica, presentó una ponencia disruptiva sobre cómo la Inteligencia Artificial (IA) está revolucionando el Category Management en las tiendas físicas. Con un enfoque innovador, Tavera compartió el uso de sensores de movimiento y algoritmos avanzados para analizar el comportamiento de los shoppers en tiempo real, optimizar los espacios en las tiendas y, en última instancia, aumentar las ventas.
El desafío: convertir datos en decisiones estratégicas
Uno de los mayores retos en retail ha sido comprender el comportamiento de los compradores dentro de las tiendas. Según Tavera, aunque siempre se ha querido sintetizar estos datos, rara vez se ha logrado hacerlo de forma eficiente. Amoobi enfrenta este desafío con una solución tecnológica que combina sensores de movimiento y algoritmos de IA para recopilar datos objetivos y convertirlos en insights accionables.
A través de sensores 3D instalados en el techo de las tiendas, Amoobi registra las rutas, paradas y patrones de navegación de los compradores sin capturar videos ni comprometer la privacidad. Esto permite identificar:
- Rutas principales: Dónde se detienen los compradores y por cuánto tiempo.
- Zonas calientes y frías: Áreas con mayor o menor tráfico dentro de la tienda.
- Complementariedades: Cómo las categorías se relacionan entre sí en términos de comportamiento del shopper.
- Conversión: Porcentaje de visitantes que realizan una compra.
El caso de éxito: cuidado masculino en Europa
Durante su presentación, Tavera expuso un caso práctico llevado a cabo en un retailer europeo, centrado en la categoría de cuidado masculino dentro del departamento de belleza. Este proyecto, desarrollado en 16 meses, incluyó la instalación de sensores, análisis de datos y pruebas iterativas para optimizar el diseño y la gestión de esta categoría.
Etapas del proyecto
- Diagnóstico inicial:
Durante tres meses, se recopilaron datos que revelaron insights clave:
- El 30% de los compradores que visitaban la categoría de cuidado masculino no exploraban otras áreas del departamento.
- Existía una fuerte relación complementaria entre cuidado masculino y las categorías de productos para el cabello y gel de ducha, con un 19% y 11% de visitas compartidas respectivamente.
- Pruebas y ajustes:
Con base en los hallazgos, se realizaron tres pruebas principales:
- Test 1: Se integraron productos complementarios como gel de ducha y shampoo masculino dentro del planograma de cuidado masculino. Esto aumentó las visitas un 8% y las ventas en un 2%. Sin embargo, la disposición de algunos productos resultó subóptima, lo que condujo a nuevos ajustes.
- Test 2: Se cambió la disposición de horizontal a vertical para subcategorías como desodorantes y cuidado de barba, lo que incrementó las ventas en un 12% y 23%, respectivamente.
- Test 3: Se reubicaron productos clave como desodorantes y gel de ducha, junto con nuevas estrategias de comunicación visual. Esto resultó en un aumento general del 5% en las ventas de las subcategorías.
- Implementación Nacional:
Los aprendizajes del proyecto llevaron a la creación de directrices replicables a nivel nacional, optimizando la disposición de las categorías y mejorando significativamente la experiencia del comprador.
Hallazgos clave y recomendaciones
A partir del análisis, Amoobi ofreció recomendaciones concretas que marcaron un antes y un después en la gestión de esta categoría:
- Integración de productos complementarios: Agrupar todos los productos dirigidos al público masculino en un espacio cohesivo.
- Segmentación horizontal y vertical: Utilizar técnicas de exhibición específicas según la subcategoría para mejorar la navegación y las ventas.
- Comunicación visual: Incorporar materiales publicitarios para destacar productos clave y captar la atención del shopper.
Estos cambios no solo mejoraron la experiencia de compra, sino que también impulsaron el desempeño financiero del retailer.
El futuro del Category Management en tiendas físicas
La solución de Amoobi demuestra cómo la IA y la analítica avanzada pueden transformar el retail tradicional, permitiendo decisiones más informadas y alineadas con el comportamiento real de los consumidores.
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