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Analítica de inferencia causal para cadenas de tiendas
Descubra cuáles de sus cambios dieron resultado, tienda por tienda.
Sus reportes actuales muestran lo que vendió cada tienda. Una lectura muestra cuánto aportó un cambio a esas ventas, ya sea su programa de lealtad, una oferta, un programa de comida, productos nuevos, el personal o una remodelación. Lo hacemos comparando cada tienda con un gemelo construido con sus propias tiendas que no hicieron el cambio.
Las grandes cadenas construyen gemelos digitales con cámaras y sensores. Seurat construye un gemelo de cada tienda con los datos de venta que usted ya tiene.
Lecturas de rentabilidad
¿Nuestro programa de lealtad se paga solo, o solo subsidia a quienes ya iban a comprar?
Lo que el programa realmente aporta a la utilidad después de sus descuentos, tienda por tienda y oferta por oferta.
¿La oferta dejó ganancia o solo movió productos?
En qué tiendas cada oferta dejó ganancia y en cuáles perdió dinero, después del descuento.
¿Nuestro programa de comida está logrando más visitas repetidas y compras más grandes, o solo suma costos?
Lo que el programa de comida aporta en cada tienda después del costo de los alimentos, la merma y la mano de obra, y si genera visitas repetidas y compras más grandes.
¿Nuestra marca propia mejoró el margen, y los productos nuevos hicieron crecer la canasta o solo canibalizaron las ventas de los que ya teníamos?
Lo que su marca propia aporta al margen de la categoría, y si los productos nuevos y locales hacen crecer la canasta o solo canibalizan los que ya están en el anaquel.
¿El autopago se pagó solo, y dónde convendría agregar más cajas de autopago?
Mano de obra, ventas en horas pico, tamaño de la compra y merma, leídos juntos en cada tienda que lo instaló, para darle una visión completa del aporte del autopago.
¿El personal adicional y el aumento de sueldo recuperaron su costo con más ventas en las horas pico?
Lo que el personal adicional y los cambios de sueldo recuperan en cada tienda: en ventas en las horas pico, en clientes que vuelven más seguido, y en menos renuncias y menos horas extra.
¿Las cámaras cambiaron la conducta de clientes y empleados?
En qué medida la presencia de cámaras redujo los incidentes, frente a tiendas similares sin cámaras.
¿La remodelación recuperó su inversión, o solo hizo que la tienda se viera nueva?
Lo que cada remodelación aporta a la utilidad, cuánto tarda en recuperar la inversión y qué partes de ella dieron resultado.
¿Los cargadores están aumentando las ventas de la tienda, o solo venden electricidad?
Las visitas y las ventas que sumaron los cargadores, con la lectura preparada antes de que abran.
¿Un cambio de precio, un cambio de marca de combustible o un socio de entregas a domicilio?
Díganos qué cambió, y le diremos lo que una lectura puede mostrar.
Ambas tiendas son ilustraciones.
Todas las lecturas funcionan igual
Una película sin sonido de 75 segundos que se repite. Abre con $2.9 millones al año en ventas adicionales dentro de la tienda para una cadena de 42 tiendas, más o menos lo que vendería una tienda número 43, sin construirla. La inferencia causal le da a cada tienda un gemelo, mezclado a partir de las otras tiendas de la cadena, y cada gemelo muestra lo que una tienda es capaz de vender y cómo debería desempeñarse. La inferencia causal también aísla y ordena lo que está ayudando y lo que está perjudicando las ventas en cada tienda. La Tienda 27 sube 4% frente al año pasado, pero solo su nuevo lanzamiento de pizza ayudó, con $2,600 a la semana, mientras que un competidor nuevo cerca, la reorganización del pasillo de botanas y una oferta de bebidas energéticas le costaron $900, $400 y $150 a la semana, comparado con su desempeño esperado, según la predicción de su gemelo. Luego la película empieza con el reporte semanal de ventas de PDI de la cadena, tal como se reenvió, y pregunta si algo llama la atención. Las tiendas 13 y 14 bajan 2% frente al año pasado. El análisis de gemelos señala a la Tienda 14: otras tiendas como ella crecieron 2%, y su gemelo predijo +1.8%, no una caída. Cuando ese reporte marcado vuelve, los 3 reportes semanales que envió la cadena se eliminan, cuando lo pide o en la fecha programada, y el reporte marcado se queda con la cadena. Empezando por la bomba, las ventas de combustible de la Tienda 14 se mantuvieron frente a su gemelo, pero entraron menos conductores a la tienda: la conversión de bomba a tienda es 2% menor, las ventas dentro de la tienda son 4% menores, o $3,550 a la semana, la comida preparada es 17% menor y las bebidas y botanas son 6% menores. La comida preparada cayó especialmente rápido en la Tienda 14 desde el 3 de agosto, comparado con la predicción del gemelo y la tendencia en las otras tiendas de la cadena. Seurat le pregunta a la tienda si algo podría explicar la caída, y el gerente dice que nunca implementaron ahí la capacitación del personal para los sándwiches. El problema se detectó comparando las ventas por categoría con las ventas que predijo el gemelo. Luego, un tablero de las 42 tiendas muestra que este era 1 de 32 hallazgos y oportunidades, que juntos valen $2.9 millones al año: lanzar el burrito en 18 tiendas más, $554,000; poner los calentadores junto a la caja, $352,000; volver a capacitar al equipo de almuerzo de la Tienda 14, $185,000; una oferta para recuperar clientes cerca de los competidores, $160,000; terminar la oferta de bebidas energéticas, $125,000; y 27 hallazgos más, $1.5 millones. Durante toda la película, una franja de Datos usados muestra de cuál de 4 pasos vienen los datos de cada escena, qué incluye y qué deja fuera ese paso, y aclara que nada se conecta a los sistemas de la cadena. La tarjeta final dice que empiece con el reporte semanal que ya tiene, y enumera lo que Seurat usa, lo que hay que dejar fuera y qué pasa con ello.
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