Parte 1: Analítica Avanzada de Datos en Empresas de Productos de Consumo Masivo

En el sector de Productos de Consumo Masivo, el cual está en constante evolución, los datos y la analítica (D&A) se presentan como una fuerza pivotal para las empresas que buscan mantenerse competitivas e innovadoras.

En este primer artículo de esta serie, exploraremos el papel destacado de la analítica avanzada y sus casos de uso transformadores dentro de la industria de Productos de Consumo Masivo (CPG por su sigla en inglés).
La industria de bienes de consumo ha adoptado tradicionalmente una postura cautelosa hacia la innovación digital, ubicándose debajo de otras industrias en adopción digital según el análisis del Índice Digital de McKinsey.¹ Un análisis de Harvard Business School de 150 empresas en varios sectores reveló de manera similar que las empresas de consumo masivo están generalmente al inicio de su viaje de transformación digital.²

Sin embargo, en cuanto a la madurez analítica, la industria ha aprovechado la oportunidad y se encuentra en una posición mucho mejor, posicionándose entre las cinco primeras. Esto tiene sentido, ya que las empresas de bienes de consumo suelen concentrarse en prácticas analíticas bien establecidas, como estrategia de precios, que no dependen de tener acceso a datos directos de los consumidores. En contraste, sectores como la banca y el comercio minorista, que tienen un contacto directo con los consumidores, invierten más en capacidades digitales para innovar en modelos de negocio o crear experiencias omnicanal superiores.

El 'Por qué' de la Analítica Avanzada en CPG

En una industria que carece de la información directa de datos transaccionales de otros sectores como finanzas y retail, las empresas de CPG han recurrido a la analítica avanzada para comprender dinámicamente el mercado y sus consumidores. La analítica avanzada cierra esta brecha de conocimiento al aprovechar diversas fuentes de datos para ensamblar una vista compuesta del comportamiento del consumidor y las tendencias del mercado.

Esta industria tiene una "intensidad transaccional" muy alta en todo su modelo operativo, desde la producción hasta las ventas y la distribución. Ahorrar incluso fracciones de centavo en costos, optimizar precios o agilizar la logística—cuando se multiplica por millones o miles de millones de instancias—puede acumularse y tener un impacto significativo. Esto crea un entorno prolífico para hallazgos basados en datos que conducen a decisiones y acciones a gran escala.

La capacidad de adaptarse rápidamente a los cambios en las necesidades y expectativas de los consumidores es otra razón convincente por la cual las empresas de CPG están recurriendo a D&A. Con el crecimiento de los canales digitales y el cambio de preferencias de los consumidores, la analítica provee agilidad para responder a estos cambios de manera efectiva y en tiempo real.

La segmentación de mercado se ha vuelto más fragmentada, requiendo un enfoque analítico que solo puede ser sostenido por una comprensión profunda de los datos. La Ciencia de Datos permite a las empresas de CPG atomizar el mercado en espacios cada vez más granulares en lugar de segmentos tradicionales, facilitando el desarrollo de marcas, productos y estrategias de comercialización con una especificidad, enfoque y velocidad sin precedentes.

La personalización ha trascendido de ser simplemente una palabra de moda en marketing para convertirse en un imperativo estratégico e impulsor de beneficios. La analítica avanzada de datos capacita a las empresas de CPG para personalizar a escala, creando productos y campañas dirigidas que resuenan tanto con los consumidores individuales como con los socios de canal, generando demanda orgánica y alejándose de iniciativas costosas enfocadas en incentivos económicos de corto plazo.

A largo plazo, el uso estratégico y metódico de la analítica de datos sustenta el crecimiento e innovación constante. Al proporcionar información sobre las expectativas de los consumidores y la utilización eficiente de recursos, D&A ayuda a las empresas de CPG a innovar de manera sistemática y rentable.

Casos de uso significativos en CPG

Las aplicaciones de la analítica avanzada son muchas y muy diversas, impactando procesos y prácticas críticas.

Más allá de ser un proceso repetitivo, la Planificación Empresarial Integrada (IBP, por sus siglas en inglés), una evolución expansiva de la Planificación de Ventas y Operaciones (S&OP), se ha convertido en un componente estructural de planificación y ejecución impulsada por datos y analítica. Integrando datos históricos, de mercado, proyecciones, objetivos financieros y planes operativos en múltiples escenarios, las plataformas de IBP, alimentadas con datos cuidadosamente seleccionados y procesados, permiten a las empresas anticipar cambios en el mercado y gestionar recursos de manera eficiente.

Normalmente un proceso muy bien establecido, IBP ha allanado el camino para avances en analítica descriptiva y predictiva, sembrando una cultura de liderazgo, colaboración y toma de decisiones basada en datos. Implementado de manera holística, es un proceso horizontal y una plataforma distribuida sustentada por datos, ingeniería y talento, un foco de innovación para inspirar, acelerar y conectar otros proyectos centrados en datos.

Planificación de Portafolio

La analítica permite identificar patrones en las tendencias de consumo, ayudando a las empresas a gestionar sus portafolios de productos basándose en descubrimientos más profundos. Identifica qué productos innovar, cuáles retirar del mercado y en qué nuevos segmentos ingresar, asegurando relevancia y rentabilidad.

Gestión del Crecimiento de Ingresos (RGM, por sus siglas en inglés)

La Gestión del Crecimiento de Ingresos (RGM), como solución de analítica avanzada, consiste en componentes interrelacionados que incluyen precios, promociones, canasta de productos e inversión en "Trade". Como trataremos en el próximo artículo sobre mejores prácticas, es esencial desarrollar estos elementos individualmente y como componentes de un portafolio de proyectos. La ciencia de datos puede madurar estas prácticas de la especulación a la precisión. Sin embargo, su naturaleza interconectada requiere un enfoque integrado para tener un impacto óptimo en la gestión de oferta y demanda.

Precios de Precisión
En un entorno altamente competitivo, la analítica avanzada provee una perspectiva basada en hechos para formular las estrategias de precios, permitiendo a las empresas de CPG navegar la compleja interacción entre la demanda, los precios de la competencia y las condiciones del mercado, lo que lleva a optimizar márgenes y volumen de ventas.
Mayor precisión en fijar precios, con impacto directo en ganancias, permite vender el producto adecuado, al cliente adecuado, en el momento adecuado y, crucialmente, al precio adecuado, aprovechando conocimiento extraído de datos para alinear eficientemente los intereses de los consumidores, los canales y la empresa.

Efectividad de Promociones 
McKinsey, una consultora global de renombre, informa que las empresas en el sector de bienes de consumo destinan aproximadamente el 20% de sus ingresos anuales a promociones comerciales. A pesar de esta enorme inversión, más de la mitad experimenta pérdidas en estas acciones. En marcado contraste, las promociones más efectivas en estas empresas generan un retorno que quintuplica al de las menos efectivas.³
La analítica avanzada ha evolucionado hasta el punto en que permite a los líderes de CPG comprender de manera más predecible la dinámica del mercado y refinar la segmentación de consumidores y canales. Esta mayor granularidad no solo aumenta la efectividad de las inversiones en promociones, sino que también permite que estas inversiones estén más estratégicamente y precisamente alineadas con las prioridades comerciales.

Canasta de productos
Los estantes en locales comerciales no son infinitos, y la analítica ayuda a descubrir qué es más conveniente colocar en ellos. Al predecir qué productos atraerán la atención de los consumidores, la analítica asegura una mezcla de productos que motiva a los clientes y acelera ventas.

Optimización de Canales
La analítica avanzada mejora la optimización de canales al utilizar insights basados en datos para evaluar el desempeño de los canales, las preferencias de los consumidores y los patrones de compra. Esto permite a los equipos de marketing asignar recursos estratégicamente, personalizar campañas y distribuir los productos a través de los canales más rentables, maximizando tanto cobertura como ingresos.

Sugerencias y Recomendaciones
Las órdenes sugeridas y las recomendaciones de productos, derivadas de aplicar ciencia de datos a historias transaccionales y datos complementarios, activan las marcas y productos en los canales, ubicaciones y consumidores apropiados. Esta precisión mejora el desempeño de cada local, multiplica la productividad de los equipos de venta, y mejora tanto la transacción promedio como la experiencia del cliente en modelos autoservicio basados en comercio electrónico.
Como la última milla en el proceso de gestión de ingresos, estas herramientas típicamente comienzan con funcionalidades básicas para empoderar a los agentes de ventas o facilitar la transición a plataformas de comercio electrónico de autoservicio, eventualmente evolucionando a ser un componente fundamental en la estrategia de gestión de ingresos.

Ejecución Comercial
Las estrategias avanzadas en surtido, precios, promociones e inversiones comerciales deben desplegarse a gran escala a lo largo de los calendarios, canales y puntos de contacto tanto cara a cara como digitales, lo que presenta un desafío significativo de implementación.
Las herramientas de analítica pueden orquestar y enfocar los procesos de marketing, ventas y comercio electrónico, mejorando la efectividad al priorizar y direccionar actividades, automatizar seguimiento y medir la efectividad de la ejecución, ayudando a los gerentes de ventas a optimizar la calidad de atención y productividad de sus equipos.

Transparencia en la Cadena de Suministro
La analítica aporta claridad a la cadena de suministro, desde la compra de insumos hasta que el producto llega a la estantería del supermercado. Predice el riesgo de disrupciones, optimiza rutas y garantiza que las empresas puedan cumplir con la promesa del producto adecuado, en el lugar adecuado, en el momento adecuado.

Eficiencia en la Producción
En el corazón de las empresas de consumo masivo, los procesos de producción pueden ser una carga en los costos o una oportunida de crear valor. La analítica optimiza las líneas de producción, garantizando mínimo desperdicio, óptima planificación y reacción rápida a cambios de mercado.

Próximamente en la serie

El uso de analítica avanzada en el sector de bienes de consumo no se trata sólo de adoptar nuevas tecnologías; se trata de integrar los datos en el ADN de los procesos de negocio para guiar a las empresas hacia un futuro de crecimiento, resiliencia y adaptabilidad. Los programas digitales y de datos se han vuelto esenciales; sin ellos, a las empresas se les dificulta competir y ganar en los ecosistemas empresariales modernos. Desarrollar capacidades estructurales de ciencia, ingeniería y despliegue de productos de datos es crucial para utilizar estas herramientas de manera efectiva en toda la organización, garantizando así una ventaja competitiva sostenible.
En la próxima entrega, exploraremos las mejores prácticas para superar estos desafíos y los posibles impactos económicos de esta transformación basada en datos.

References

1. Solving the digital and analytics scale-up challenge in consumer goods, McKinsey & Co., March 2020

2. Democratizing transformation, Harvard Business Review, May-June 2022

 3. How analytics can drive growth in consumer-packaged-goods trade promotions, McKinsey & Co., October 2019