Pedro Reig: “La fidelidad del cliente ha muerto y hay que asumirlo”

Pedro Reig: “La fidelidad del cliente ha muerto y hay que asumirlo”

7 enero, 2019/

Un sector sin distinción entre on y off y con 3 caminos a seguir: el tecnológico, el humano/experiencial y el del precio. Así ve el futuro del retail Pedro Reig Catala, director de Coto Consulting, con el que charlamos hoy en Flame. Pedro visualiza un sector con menos tiendas pero mejores, con mucho más espacio para la experiencia y menos para el producto. Esto es lo que nos ha contado.

Buenos días, Pedro. Para muchos expertos en retail es sector está viviendo un momento dulce… ¿Tú cómo lo ves? 

Pues a nivel macro muy bien. Vemos que hay más proyectos interesantes que nunca en la historia, mucho online que se mueve al offline y empieza (por fin) a ganar dinero. Lo que sí sucede es que los proyectos son más líquidos, más volátiles, nacidos para cambiar. Pero las necesidades de las personas no han cambiado tanto: sentirse querido, sentirse importante para alguien y sentirse bien. De eso va el verdadero retail. Cuando veo el flagship de Primark en Madrid me recuerda exactamente a Le Bon Marché de París de hace dos siglos, pero entonces creo que incluso se cuidaba más la experiencia de compra (servicio) que ahora. Ese es el gran reto del sector: ser capaces de dotar de sentido y humanizar el acto de venta física, ser capaces de crear mejores vínculos y más duraderos, sin ataduras, exigencias ni limitaciones. La fidelidad ha muerto y esto también hay que asumirlo. A nivel micro lo que serían ventas/tráfico, etc.  te diría que en comercio minorista en España lleva un año o algo más con encefalograma casi plano. Se recuperó considerablemente tras la crisis pero a partir de 2016-2017 hemos estabilizado el crecimiento. Por otro lado, es algo normal, sobre todo en un contexto donde el precio seguirá siendo un factor determinante para todos los clientes.

Has dicho que hay mucho online que se empieza a mover al offline. Entonces no eres de los que opina que desaparecerá la tienda tradicional, ¿verdad?

Es que es algo imposible. Si desapareciesen las tiendas desaparecerían también las ciudades, las plazas… y dejaríamos de vivir en grupo. Sería el inicio del fin de la humanidad. El contacto físico y el intercambio personal son necesarios para sobrevivir y estar sanos. En cualquier caso, es necesario matizar que cuando hablamos de offlineno es lo mismo que cuando hablamos de tradicional. offline no es tradicional. Asimismo, tampoco tiene ya sentido hablar de online y offline como dos partes separadas. De hecho, los más grandes proyectos de retail en el mundo hoy tienen que ver con el offline. Y me refiero a JD.com, Alibaba o Amazon como nativos online y también con los principales retailers offline, que están impulsando los mayores proyectos de retail físico de la historia de la humanidad. Zara ha creado la 4ª sección para venta online en todas sus tiendas físicas

Hace dos siglos creo que se cuidaba más la experiencia de compra que ahora

Vemos que eres un gran defensor de la tienda física… ¿Cuáles dirías que son sus virtudes frente a la tienda online y defectos, si es que los tiene?

Pues si la tienda física es capaz de luchar contra el nivel de precios rabiosos y el almacén infinito que es Internet, son todo ventajas: Diseño, Estética, Espacio, Personas, Sentidos, Ver, Tocar, Probar, Seguridad, cercanía/proximidad…. Son muchos y lo malo es que siguen estando muchos por explotar.

¿Cuál es la mayor problemática o debilidad a la que la tienda tradicional tiene que hacer frente?

A sí misma. El principal problema tiene que ver con la resistencia al cambio, la inercia y a zona de confort.

Si desapareciesen las tiendas desaparecerían también las ciudades, las plazas… y sería el inicio del fin de la humanidad

En el contexto actual, ¿qué papel juega la tecnología en retail?

Debe servir para facilitar y agilizar la toma de decisiones y para mejorar la relación con el cliente, pero desde su punto de vista. Todo lo que sea añadir complejidad, procesos, gestión, complejidad, etc. fracasará. Y todo lo que no reemplace lo existente añadiendo simplicidad y optimización también.

Destaca una tecnología o innovación actual que creas que está marcando tendencia.

Pues creo que vivimos en un momento en el que emergen muchísimas tecnologías pero hay pocas certezas de cuales funcionarán. Vivimos una especie de totum revolutum en el que, sinceramente, no tenemos certeza de cuáles serán las que tengan éxito.

Me gusta la tecnología que aporta informacion útil, de un modo sencillo, a un precio competitivo y que sirva para tomar decisiones y Flame está en ese camino

¿Qué hace falta para que una tienda funcione? ¿existe alguna receta mágica?

En primer lugar liderazgo y personas que quieran que funcione, que estén abiertas (que no tengan prejuicios ni varitas) y que estén super motivadas para ello. Dicho esto, en Coto Consulting manejamos siempre un modelo en el que se contempla la creación de un concepto de marca/tienda (foco estratégico) en el centro de la toma de decisiones y a partir de ahí se definen los diferentes pilares sobre los que pivota la tienda: producto, precio, emplazamiento/presentación, promoción/participación, personas y procesos. La adecuada gestión de todo esto es lo que te puede llevar a tener éxito.

¿Cómo se consigue fidelizar al cliente?

Creo que es un concepto que ha muerto. Debemos empezar a olvidarnos de los clientes “fieles” porque fiel significa que lo que pueda comprarte a ti, solo te lo comprará a ti.

Vivimos una especie de totum revolutum en el que no tenemos certeza de qué tecnologías tendrán éxito

¿Cómo ves el futuro del retail?

Sin distinción entre on y off y con 3 caminos a seguir: el tecnológico, el humano/experiencial y el del precio. Se podrán mezclar o podrán funcionar separadamente. En cuanto a tienda física, en Occidente y, concretamente, en España, veo menos tiendas pero mejores. Y en general, mucho más espacio para experiencia y menos para producto, lo cual implica otro cambio necesario: el de la gestión del espacio y del surtido. Merchandising y Experiencia a tope.

¿Qué te parece nuestra herramienta de analítica Flame?

A mi me gusta mucho la tecnología que aporta informacion útil, de un modo sencillo, a un precio competitivo y que sirva para tomar decisiones. En este sentido considero que vuestra herramienta cumplen estos requisitos. Soy un amante de la información y creo que Flame está en ese camino. ¡A seguir en ese camino!.

Pues ahí seguiremos, ¡mil gracias!

Whole Foods Market donará parte del 10 de enero ventas de Florida a Farm Share - Orlando Sentinel

Whole Foods Market donará parte del 10 de enero ventas de Florida a Farm Share - Orlando Sentinel: Whole Foods Market’s Florida stores will donate five percent of their net sales on Jan. 10 to Farm Share, a Florida-based nonprofit, according to a news release from Farm Share.

Ámsterdam abre el primer pasillo de supermercado sin plástico en el mundo

Ámsterdam abre el primer pasillo de supermercado sin plástico en el mundo

Imagen: REUTERS/Srdjan Zivulovic
En colaboración conXataka
05 mar 2018
Sergio Parra


En Ámsterdam se va a inaugurar un pasillo de supermercado "libre de plásticos". Más de 700 productos estarán disponibles sin envoltorios de plástico en el pasillo que se está instalando en una nueva tienda piloto de la cadena de supermercados Ekoplaza en la ciudad holandesa, que incluye carne, arroz, salsas, lácteos, chocolate, cereales, fruta y vegetales.
El problema del pástico

En los Países Bajos, Ekoplaza lanzará pasillos libres de plástico en sus 74 sucursales para finales de este año. El pasillo se usará para probar nuevos materiales biológicos compostables, así como para usar materiales tradicionales, como vidrio, metal y cartón.

Y los productos dentro del pasillo llevarán la marca de plástico libre, una etiqueta presentada por A Plastic Planet para ayudar a los compradores a identificar fácilmente los productos que están completamente libres de envases de plástico.

El grupo ambientalista A Plastic Planet, que tuvo la idea, dijo que la introducción del primer pasillo libre de plásticos del mundo fue un "momento histórico" para la lucha mundial contra la contaminación por plástico. Un cofundador de Plastic Planet, Sian Sutherland, instó a los supermercados británicos a seguir el ejemplo de Ekoplaza e introducir pasillos sin empaques de plástico a la primera oportunidad. Según Plastic Planet, los pasillos libres de plástico son una forma realmente innovadora de probar los biomateriales compostables que ofrecen una alternativa más ecológica al embalaje de plástico.”

Discounters are a success story also in foreign markets and a guarantee for growth

Fuente: Linkedin

Discounters are a success story also in foreign markets and a guarantee for growth

Publicado el 7 de enero de 2019

Nils Brandes

Siguiendo
Consultant bei Institute for Simplicity

The German newspaper Lebensmittel-Zeitung quotes the French magazine Linéaire how it describes how the French full assortment retailers withdraw from foreign markets. According to Linéaire French retailers have left 30 countries. Tesco pulled back from South Korea and Taiwan and suffered in the USA. Walmart has not only not succeeded in Germany but also stopped its expansion into South Korea.

While especially hypermarkets struggle abroad, the discounters are also strong outside of their home countries. Not only ALDI and Lidl are celebrating great succcess in 17 and 26 foreign markets respectively. In addition, there are extremely successful Hard Discounters like BIM in Turkey, KOBA Tiendas D1 in Colombia and Biedronka in Poland. As consultants we had the pleasure to develop all of them to market leaders.

In Germany discounters stand for 50 % of the national grocery market, in Poland discounters occupy more than 30 % and even in Colombia discounters have grown to more than 10 % of the market - in only 10 years!

According to the German Food newspaper Lebensmittel-Zeitung (Retailytics) discounters are the fastest growing category in grocery retail in 2019. While ALDI and Lidl will grow by 6 – 8 %, Carrefour will grow only by very modest 0,7 %, Tesco by 3,6 % and the Metro Group will continue its poor performance with - 0,3 %.

The full assortment retailers will continue to play an important role in the retail market but especially hypermarkets are not the format of the future The disruptive format is discount. If not done so yet, it is about time to consider this.

Grupo Pan de Azúcar sigue como mayor minorista de Brasil; ver ranking

Fuente: Globo.co

Grupo Pan de Azúcar sigue como mayor minorista de Brasil; ver ranking

GPA facturó R $ 72,3 mil millones en 2014, seguido por el Carrefour, con R $ 37,9 mil.
En la lista de Ibevar es el Magazine Luiza que subió al 5º lugar.

Del G1 en Sao Paulo
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El Grupo Pão de Açúcar reúne redes Extra y Assaí, entre otros negocios (Foto: Ricardo Custodio / EPTV)

El Grupo Pan de Azúc

ar (GPA) sigue en el liderazgo del ranking de las mayores empresas del minorista brasileño, según un estudio anual realizado por Ibevar (Instituto Brasileño de Ejecutivos de Comercio al por menor y Mercado de Consumo).

Según el relevamiento, el GPA facturó R $ 72,3 mil millones en 2014, seguido por el Carrefour, con R $ 37,9 mil millones. En consecuencia, están Walmart, con R $ 29,6 mil millones, y tiendas americanas, con R $ 18,5 mil millones.

La novedad este año en la cima de la lista de los mayores de la venta al por menor es el Magazine Luiza, que asumió la posición, con una facturación de R $ 11,5 mil millones, superando el Cencosud (R $ 9,8 mil millones).

El Grupo Pão de Açúcar reúne las redes Extra, Pan de Azúcar y Assaí y también es controlador de la empresa de muebles y electrodomésticos Vía Varejo (Casas Bahia y Ponto Frío) y de la empresa de comercio electrónico Cnova. En total son más de 2.100 tiendas y cerca de 160 mil empleados.

Según el levantamiento, la facturación de las 120 mayores empresas del comercio al por menor creció el 11,8% en 2014, para R $ 424 mil millones. Sólo las 5 mayores respondieron por el 41% de la facturación total.

Ibevar listas de clasificación de las empresas más grandes en el mercado minorista de Brasil (Reuters)

Cómo el aprendizaje profundo resuelve los desafíos del pronóstico minorista

Cómo el aprendizaje profundo resuelve los desafíos del pronóstico minorista

Yuan Shen Brand ContributorNVIDIABRANDVOICE




ONECLICK.AI

Todos hemos visto el impacto de estar obsesionados con los datos en la industria minorista. Mientras que Amazon configura el futuro de su negocio y de la industria en general utilizando información obtenida de grandes cantidades de datos, muchos minoristas están luchando por implementar una mentalidad basada en los datos en toda la organización.

La inteligencia artificial es la clave para liberar valor de los conjuntos de datos minoristas, en particular los utilizados para pronosticar la demanda futura. Los pronósticos precisos son críticos para los minoristas (y las industrias que dependen de ellos para la distribución, como los bienes de consumo empaquetados), ya que dependen de estas predicciones para los ingresos y la gestión operativa. Prevea demasiada demanda y quedará con un exceso de inventario, mientras que un pronóstico a corto plazo puede dejar al consumidor con las manos vacías. Las ganancias en la precisión de los pronósticos tienen efectos positivos generalizados, pero factores como la estacionalidad, los ciclos de vida cortos de los productos y un alto volumen de SKU hacen que sea difícil predecir las ventas futuras.


Los datos ahora son más ricos: tradicionalmente, las empresas se basaban únicamente en conjuntos de datos estructurados, como las cifras de ventas. Sin embargo, los datos no estructurados, como descripciones de productos, detalles del fabricante o copia promocional, se presentan más fácilmente como texto en lugar de en forma numérica. El texto descriptivo del producto como "Apple Watch Series 3 42mm GPS Space Grey Aluminium Black Sport Band MQL12LL / A" proporciona mucha más información que solo el SKU. Las similitudes y diferencias entre nombres de productos o descripciones dan pistas sobre qué productos comparten las mismas tendencias o compiten por el mismo segmento de clientes.

Modelos de pronóstico obsoletos: el software de pronóstico tradicional y los métodos estadísticos tradicionales, ARIMA (promedio móvil integrado autorregresivo) y otros, solo pueden manejar datos numéricos y son lineales por naturaleza. Los modelos lineales no pueden manejar la complejidad o descubrir patrones sutiles en los datos. Incluso los algoritmos tradicionales de Aprendizaje Automático, como los árboles de expansión o SVM (máquinas de vectores de soporte) requieren grandes esfuerzos de ingeniería de características para capturar los matices dentro de los datos, lo que es un proceso largo y laborioso.

El problema del "arranque en frío" para los nuevos productos: el pronóstico de la demanda de nuevos productos es notoriamente difícil debido a la falta de datos históricos. Sin embargo, el lanzamiento exitoso de nuevos productos es fundamental para el crecimiento del negocio, ya que representa en promedio el 27% de las ventas en todas las industrias .

El aprendizaje profundo, un subconjunto del aprendizaje automático que imita la forma en que el cerebro aprende, es primordial para resolver estos desafíos comunes de pronóstico. Mientras que el diseño de algoritmos de aprendizaje automático tradicionales requiere una intervención frecuente por parte de un humano con experiencia en el dominio, los modelos de aprendizaje profundo aprenden y entrenan sin un gran esfuerzo de ingeniería mientras producen modelos con una precisión sin precedentes.

El aprendizaje profundo permite el desarrollo de modelos de pronóstico sofisticados y personalizados que incorporan conjuntos de datos minoristas no estructurados. Se basa en unidades de procesamiento gráfico (GPU) para procesar tareas complejas a escala. Las GPU vienen a jugar en dos áreas de aprendizaje profundo: capacitación, de modo que el modelo puede aprender información de los datos en bruto existentes, e inferencia: aplicar el modelo a nuevos conjuntos de datos.
Las soluciones basadas en el aprendizaje profundo pueden encontrar patrones complicados en conjuntos de datos. Para los minoristas más grandes, el aprendizaje profundo admite millones de SKU al mismo tiempo, lo que es beneficioso ya que permite a los modelos aprender de las similitudes y diferencias para descubrir correlaciones para la competencia o la promoción. Los guantes de invierno generalmente se venden bien cuando las chaquetas puff se venden bien. El lanzamiento de teléfonos inteligentes con pantallas más grandes probablemente perjudicará las ventas de tabletas de tamaño similar. En el caso de datos faltantes, el aprendizaje profundo también puede determinar mejor si un artículo estaba agotado o simplemente no se vendió. Esto último podría indicar un problema mayor con la forma en que se vende o comercializa ese producto, o que simplemente no es atractivo para los consumidores.

En el caso de un "arranque en frío", los datos históricos son limitados o no existen, y el aprendizaje profundo puede aprovechar otros atributos. El aprendizaje profundo es capaz de encontrar SKU similares y utilizar esa información para iniciar el pronóstico. Por ejemplo, los SKU pueden asociarse con una categoría de nivel superior como "vestimenta", o con un nivel inferior como "abrigo" o "abrigo oculto". O puede estar relacionado con el tipo de material, el precio, la descripción, etc.

A pesar del gran potencial del aprendizaje profundo, existen desafíos para utilizarlo en las operaciones comerciales diarias. El desarrollo de aplicaciones de IA no es una práctica de ingeniería bien establecida. Los proyectos de AI a menudo se asocian con largos ciclos de desarrollo, altas tasas de fracaso, resultados impredecibles y desafíos en el mantenimiento.

El éxito de las aplicaciones de IA depende en gran medida de la experiencia y las habilidades de los científicos de datos involucrados. Encontrar un científico de datos calificado en el mercado actual es difícil para la mayoría de las empresas. Aprovechar las tecnologías de aprendizaje profundo impone desafíos adicionales. Además de la laboriosa limpieza de datos y la ingeniería de características, el proceso de diseño manual de modelos de redes neuronales es difícil dado que existen muchos diseños de modelos potenciales, según la aplicación. Puede llevar una cantidad significativa de tiempo, recursos computacionales y experimentos realizados por científicos de datos para trabajar a través de las posibles combinaciones.

Ingeniería de mejores soluciones con AutoDL

La mayoría de los usuarios de negocios a los que se les asigna la tarea de realizar pronósticos simplemente no tienen conocimientos de codificación o ciencia de datos. Diseñar, entrenar y desplegar modelos de IA de alto rendimiento requiere un conocimiento profundo que es difícil de encontrar con la escasez actual de científicos de datos. Una nueva generación de tecnología llamada AutoDL (aprendizaje profundo automatizado) puede construir, entrenar y seleccionar automáticamente modelos de alto rendimiento sin intervención manual, lo que a menudo conduce a mejores resultados que los científicos de datos humanos en una fracción del tiempo. Esencialmente, los usuarios se centran en el problema de negocios en lugar de sentirse abrumados por la complejidad del modelado de AI. Traen su propio conjunto de datos, identifican el objetivo de predicción y AutoDL procesa los datos y genera los modelos. Este enfoque reduce significativamente el costo y el riesgo de desarrollar proyectos de IA y permite a los usuarios no técnicos.

AutoDL acelera el desarrollo de modelos de redes neuronales al imitar a un científico de datos experimentado. Examina los datos de los usuarios y realiza múltiples intentos para mejorar los modelos de redes neuronales según el rendimiento de los modelos anteriores, solo hace todo automáticamente en horas en lugar de meses. AutoDL y el aprendizaje profundo requieren más poder computacional que todas las tecnologías de aprendizaje automático que las preceden. Una configuración típica de AutoDL a menudo incluye múltiples GPU implementadas en un entorno informático distribuido. Sin las GPU, la formación de redes neuronales tardaría entre 20 y 30 veces más en completarse.

Los avances en el aprendizaje profundo están marcando el comienzo de una nueva ola de plataformas de software, y OneClick.ai, el socio de NVIDIA Inception, utiliza AutoDL para permitir que los usuarios comerciales encargados de la previsión usen la última tecnología de inteligencia artificial sin necesidad de conocimientos de codificación o ciencia de datos. Un cliente de OneClick.ai CPG, uno de los 10 principales productores lácteos del mundo, utilizó la plataforma para generar pronósticos de ventas diarios que superaron a los métodos tradicionales.

"Proporcionamos a OneClick nuestros datos históricos y predicciones fáciles de generar para las ventas diarias que son mucho más precisas que los puntos de referencia de la industria, lo que nos da una ventaja sobre los competidores", dice Shuangli Chen, Gerente General de la Unidad de Negocios de Productos Lácteos Frescos en Mengniu Dairy. Mayor productor y distribuidor de productos lácteos a nivel mundial. "Estamos muy emocionados. "Estos resultados se obtuvieron en una fracción del tiempo que tomaron anteriormente, y también nos inspiraron para expandirnos a nuevas aplicaciones de inteligencia artificial en otras áreas de nuestro negocio".

Si bien los pronósticos basados ​​en el aprendizaje profundo pueden dar como resultado ganancias significativas en la precisión, los obstáculos a la adopción generalizada sugieren la necesidad de invertir en soluciones de aprendizaje profundo que automaticen el proceso integral de desarrollo de modelos de pronóstico de IA. Con este enfoque, los minoristas pueden armar las unidades de mercadotecnia, S&OP, finanzas y otras unidades de negocios con la información basada en datos que ahorrará dinero y aumentará los ingresos, no en el futuro, sino en la actualidad.

COLOMBIA - Ingresos de Cencosud en Colombia crecieron 4,7% durante el año pasado

Fuente: La Republica.co

EMPRESAS
Ingresos de Cencosud en Colombia crecieron 4,7% durante el año pasado

Viernes, 3 de marzo de 2017

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Carlos G. Rodríguez

Pese a que en el informe, la empresa destacó el “escenario económico más desafiante” que hubo en el país, aseguró que los resultados se vieron compensados por el buen rendimiento en la sección de alimentos, la consolidación de la marca propia y la mejora del surtido.

En solo la sección de los supermercados, las ventas de la empresa crecieron 11,5%, “como resultado del arriendo de las farmacias vendidas durante el mismo periodo del anterior”.

En su documento anual, Cencosud insistió en el buen desempeño que tuvieron los supermercados y la unidad de mejoramiento del hogar, a pesar de la devaluación que sufrió el peso colombiano durante el año pasado.

En la región, las ganancias que obtuvo la minorista tuvieron un crecimiento de 67,2%, en comparación con 2015, pese a las disminuciones que se vieron en el último trimestre por menores ingresos debido a la debilidad económica de la región. La compañía, además de Colombia, tiene presencia en Argentina, Brasil, Chile y Perú.

Pese al aumento en las ganancias, los ingresos de la compañía cayeron 6% y se ubicaron cerca de los US$15.485 millones. Cencosud tiene 933 supermercados y en Colombia completó 103, luego de realizar la apertura de dos más el año pasado. Inauguró un Metro en Neiva, con una inversión de $11.000 millones, y Jumbo en Plaza Central, con una inversión de $10.550 millones. La empresa genera 14.000 empleos.

((Lea:Utilidad de minorista chilena Cencosud salta 67,2% en 2016, pese a debilidad último trimestre))