Localizacion de los Productos en función de su segmentación: Analisis ABC
La tienda gourmet shopmyseke decidió utilizar el análisis ABC para organizar mejor sus artículos y vender más productos. El análisis ABC es una herramienta utilizada para segmentar los productos en función de su volumen de ventas y rentabilidad.
La tienda gourmet shopmyseke aplicaba sus descuentos a determinados productos, pero los visitantes acababan comprando otros. Tras dos años de desajustes entre los productos a la venta y los productos vendidos, la tienda gourmet quiso analizar sus datos y encontrar respuestas a esta situación. La tienda gourmet descubrió que, utilizando el análisis ABC, podía segmentar mejor sus productos y vender más de los artículos que estaban a la venta.
Datos Ecommerce:
Basándome en el análisis, he formulado algunas recomendaciones a la tienda Gourmet para aumentar sus ventas durante la temporada de rebajas.
En primer lugar, es importante tener en cuenta que los productos con mayores ventas no generan necesariamente mayores beneficios. Por tanto, es importante segmentar los productos para identificar qué categoría de productos genera más beneficios.
Clasificación de los productos:
C-A / B-A (EXPENSIVE ITEMS - Luxury expensive items ). A-A / A-B (BEST SELLERS - Fast moving and good margin in them - están a la altura de la visión del cliente). A-C / B-C / C-C (Fast Moving Cheap items).
Tras estudiar detenidamente los datos, he llegado a la conclusión de que la categoría de productos A_A es la que genera mayores beneficios y debería ser la categoría en la que la tienda Gourmet debería centrarse más.
Para maximizar los beneficios de esta categoría, la tienda Gourmet debería asegurarse de estar siempre bien surtida de productos de esta categoría y también promocionarla eficazmente mediante diversas estrategias de marketing.
Además, la tienda Gourmet debería considerar la posibilidad de ofrecer descuentos y promociones en los productos de esta categoría para aumentar aún más sus ventas.
La categoria con el mayor numero de ventas es la categoria C.
La categoria A es la categoria que genera ventas con un mayor volumen.
Los productos con más operaciones de venta son los que están clasificados como C_C ( Fast Moving Cheap items)
Los productos que más ventas generan son los productos que están clasificados como A_A, B_A (A-A / A-B (BEST SELLERS )
Los productos que más ingresos generan son los productos que están clasificados como A_A, B_A (A-A / A-B (BEST SELLERS )
La tienda debe centrarse en los artículos de movimiento lento, pero de alto margen (C-A) para maximizar sus beneficios.
Los artículos que la tienda debe colocar a la altura de los ojos de los clientes son "Best Sellers A-A / A-B" para garantizar la máxima visibilidad y, por tanto, ventas.
La tienda también debería colocar los productos de rápida rotación, pero de escaso margen y proponer su exposición cerca de la caja/página de compra final (A-C) para fomentar las compras por impulso.
Como se trata de productos alimenticios, la tienda podría poner a los productos que están cerca de su caducidad un fuerte descuento, ya que esto ayudará a vaciar las existencias y hacer espacio para artículos más nuevos.
Además, podría hacer paquetes de productos para ofrecer a los clientes un mayor valor y animarles a comprar varios artículos. Todas estas estrategias deberían ayudar a la tienda a maximizar los beneficios e impulsar las ventas.
El aprendizaje automático es una herramienta inestimable para la segmentación de productos basada en los precios.
Aprovechando datos como la demanda y la oferta, los precios históricos y otros factores que contribuyen a la fijación de precios, el aprendizaje automático puede ayudar a las empresas a comprender el panorama de precios de su sector.
Esta comprensión puede utilizarse para crear una estrategia de segmentación eficaz basada en el precio, que permita a las empresas maximizar sus ventas.
El análisis de los datos también puede ayudar a identificar correlaciones entre la demanda y la oferta, que pueden utilizarse para informar las estrategias de fijación de precios.
Por ejemplo, si una empresa descubre que la demanda de un producto es mayor en determinadas épocas del año, puede ajustar sus precios en consecuencia. Utilizando el aprendizaje automático para analizar los datos de precios, las empresas pueden conocer mejor su sector y crear una estrategia de precios más eficaz que, a su vez, puede aumentar sus ventas.
Los servicios de análisis de datos son cada vez más importantes para las empresas en nuestra economía moderna.
Al proporcionar información precisa y oportuna sobre las operaciones, los clientes y los productos de una empresa, la analítica de datos puede ayudar a la empresa a tomar decisiones basadas en datos que optimicen los recursos, mejoren el rendimiento y aumenten los beneficios.
Además, la analítica de datos puede ayudar a identificar posibles áreas problemáticas antes de que se conviertan en problemas importantes, así como desbloquear nuevas oportunidades de negocio e identificar tendencias emergentes.
Según un estudio realizado por la Universidad de Harvard, la analítica de datos puede mejorar los resultados de un servicio de análisis de datos en un impresionante 38% a 72%, dependiendo del tipo de industria. Esto convierte a la analítica de datos en una herramienta inestimable para las empresas que quieren seguir siendo competitivas y maximizar sus beneficios.
Los servicios de análisis de datos también pueden proporcionar información valiosa sobre las tendencias y preferencias de los clientes.
Analizando los datos de los clientes, las empresas pueden comprender mejor su base de clientes y utilizar esa información para crear estrategias de marketing más eficaces. Además, la analítica de datos puede utilizarse para predecir el comportamiento de los clientes, lo que permite a las empresas anticiparse a sus necesidades y satisfacerlas con mayor eficacia. Esto puede mejorar la satisfacción y la fidelidad de los clientes, dos factores esenciales para el éxito de una empresa.
En conclusión:
Los servicios de análisis de datos pueden ser una poderosa herramienta para las empresas de cualquier sector. Al proporcionar información precisa y oportuna sobre las operaciones, los clientes y los productos de una empresa, la analítica de datos puede ayudar a la empresa a tomar decisiones basadas en datos que optimicen los recursos, mejoren el rendimiento y aumenten los beneficios. Además, la analítica de datos puede ayudar a identificar posibles áreas problemáticas, desbloquear nuevas oportunidades de negocio e identificar tendencias emergentes. Por último, la analítica de datos puede utilizarse para obtener información valiosa sobre las tendencias y preferencias de los clientes, con la consiguiente mejora de su satisfacción y fidelidad.
コメント