Casos prácticos - Español
Determinar el impacto del cliente en el volumen de ventas
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FláviaB
Determinar el impacto del cliente en el volumen de ventas
Autor: Cesar Robles, Gerente de inteligencia comercial
Empresa: Bavaria S.A.
Publicación original: Selección para los Premios de excelencia de 2016
Describe el problema que necesitaba resolver:
El 30 de septiembre de 2015, un rumor difundido a través de whatsapp redujo nuestras ventas de Pony Malta a un 40 % de los niveles normales. Un Nuestra empresa ejecuto un plan de 1.° etapa que ayudo a difundir el rumor en las primeras semanas a más clientes, lo cual aumentó la crisis. En Colombia, una marca nunca había sufrido un ataque como este.
Describe la solución funcional
La solución de Alteryx se desarrolló para diseñar un árbol de decisión que definiera qué clientes tenían un impacto relevante en el volumen de ventas. Estos clientes se definieron en 5 grupos lo cual permitió definir protocolos diferenciados para recuperar nuestras ventas de manera saludable. Estos 5 grupos eran los siguientes:
1. Ciudadanos: Clientes reales sin ningún impacto en relación con la crisis de la red social.
2. Refugiados: Clientes que redujeron significativamente (menos del 50 %) su tasa de ventas en relación con la crisis de la red social.
3. Deportados: Clientes que no compraron nuestra marca en relación con la crisis de la red social.
4. Peregrinos: Clientes con dudas sobre nuestros productos en relación con la crisis de la red social.
5. Extranjeros: Nuevos clientes sin ningún impacto en relación con la crisis de la red social.
Nuestra brecha en la crisis fue de 180.000 PoS (punto de ventas, Point of Sales) con un impacto en 92 KHI (kilo hectolitros)
Este flujo de trabajo se ejecuta mensualmente y usa varias fuentes de información en el servidor SQL en relación con las propiedades del cliente y los niveles de ventas históricas. Informamos algunos resultados en aplicaciones Excel y Java para definir nuestro rendimiento en acciones de recuperación. Actualmente, estamos migrando a un proceso de base de datos para optimizar el rendimiento de los algoritmos y usar Tableau para administrar nuestro proceso de visualización.
Figura 1. Descripción del árbol de decisión
Figura 2. Resultados de los deportados del 1.° trimestre
Figura 3. Resultados de los refugiados del 1.° trimestre
Figura 4. Resultados de los ciudadanos del 1.° trimestre
Figura 5. Estado inicial y final de la distribución numérica
Figura 6. Cómo combinar flujos de trabajo
Figura 7. Flujo de trabajo de árbol de decisión
Figura 8. Flujo de trabajo por jerarquía y prioridad
Describe los beneficios que has obtenido:
El proyecto define una nueva manera de segmentación de clientes en nuestra empresa. Usamos el mismo algoritmo para definir no solo la contingencia de la crisis, sino también para la expansión de la marca y el proceso de control de precios, incluidas las variables geográficas y la información externa de nuestros proveedores (Nielsen, YanHass, Millward Brown).
La solución no se había implementado antes de Alteryx. Un cálculo estimado del ahorro de tiempo nos muestra que el estado inicial requiere 2 o 3 semanas para desarrollarse en comparación con los 4 o 5 días cuando usamos Alteryx (solo lo usamos hace 1 mes en la primera solución). En este momento, nuestro tiempo de respuesta es menos de 2 días en soluciones similares.
En términos empresariales, logramos recuperar 100.000 PoS (aproximadamente el 25 % de todo el mercado de Colombia) y aumentamos nuestras ventas en un 75 % de los niveles normales en los primeros 3 meses. En agosto de 2016, recuperamos nuestros niveles normales de ventas con las acciones de marketing comerciales y específicamente con el apoyo del flujo de trabajo de Alteryx.
