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Máximo provecho a los Datos que envía Distribuidor (Sell Out / Data Sharing)


¿Eres KAM, Category, Trade, Shopper o Insight Manager? OK, ya has negociado con Carrefour, Eroski, El Corte Inglés, Dia, Sonae, etc, etc. que te pase los datos de venta por tienda.


Estos son 15 básicos exigibles en tu Sell-Out que debes tener actualmente. ¿Los tienes?


  1. Velocidad Entrega: La información procesada y entregada Antes de 12 horas después de haber recibido el fichero original.

  2. Maestros de Productos y Tiendas Perfectos: Olvídate de las horribles descripciones de tiendas y productos que te envía el distribuidor en los ficheros. Todos los maestros deben usar tu denominación interna correcta y todas las clasificaciones de análisis: Marca, sabor, formato, tamaño, etc. y para las tiendas, direcciones normalizadas, geoposicionamiento, estructura regional o comercial interna, clusters, etc.

  3. El resumen rápido más completo: Entérate en 5 minutos.

  4. Máximo Nivel de Detalle Analítico: Recibe excel con el máximo detalle para analizar con total flexibilidad. Optimizado para poder analizar millones de líneas de datos.

  5. Todos los KPIs o Indicadores incluidos: Los análisis deben contener como mínimo Unidades Vendidas, Volumen, Ventas en Euros, Número de Tiendas, Número de SKU, Precios por Volumen, Precios por Unidad, Rotación por tienda y periodo. Así como evoluciones y variaciones de cada indicador.

  6. Velocidad en el análisis: Por ejemplo: ¿Está el distribuidor cumpliendo su acuerdo de surtido? Para ello, un Kam no debería tardar más de un minuto en conocer el número de tiendas en las que está disponible cualquier sku (o marcas, o formato, etc). Y generar un listado con las tiendas que "no disponen" de esa referencia para poder hablar con el comprador.

  7. Personalización: Los Key Account Regionales, Especialistas en categorías o canales deberían poder recibir versiones de informes para sus áreas de responsabilidad (ya sea geográfica, o solo de las marcas que gestionan, o solo datos de las tiendas eCommerce del distribuidor, o cualquier combinación requerida).

  8. Sell Outs Combinables: Con independencia del distribuidor, todos los maestros serán comunes, por lo que se pueden realizar análisis combinando sell-outs de diferentes distribuidores.

  9. Integración en Business Intelligence: El cliente debe poder disponer de ficheros totalmente adaptados para poder integrarlos en sus sistemas de Business Intelligence habituales si así lo requieres y sin coste extra.

  10. Data Scientists, Insights Specialist: Los especialistas de datos internos requieren ficheros personalizados (csv, json, xlsx, etc) para ejecutar análisis o procesos completamente diferentes a los habituales, sin coste extra.

  11. Proveedores Externos de Análisis: El proveedor de preparación de sell-out debe atender cualquier petición de extracción de datos que requiere el cliente, sin coste extra.

  12. Alarmas y Avisos: Entrada de productos o tiendas, ventas poco habituales, etc. (Integración de algoritmos de machine learning para la detección de outliers).

  13. Acceso desde el Móvil a los datos: El KAM puede disponer de una versión de informe lista para ser utilizada desde su móvil para visitas a tiendas o en reuniones donde no puede usar su ordenador habitual.

  14. Integración del sell-out con otras fuentes habituales del cliente (Nielsen, IRI, Kantar, Focus, Audits de tiendas físicas o Audits Online).

  15. Entornos de Big Data para los analistas más techies: Acceso a los datos utilizando SQL o entornos Python/R.


De los 15 básicos, ¿Cuántos puedes usar actualmente?

Info2data.com "We work the data, You Analize"

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