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Machine Learning en Route to Market (RTM): Revolucionando la Segmentación de Tiendas


Machine Learning en Route to Market (RTM)

En un mercado altamente competitivo, las empresas de consumo masivo necesitan optimizar su estrategia de Route to Market (RTM) para mejorar la rentabilidad y satisfacer la demanda del shopper. Sin embargo, los modelos tradicionales de segmentación de tiendas ya no son suficientes para adaptarse a la complejidad actual del mercado.


Aquí es donde Machine Learning en Route to Market marca la diferencia, permitiendo segmentaciones más precisas, optimización de inventarios y estrategias de distribución más eficientes.


¿Por qué la segmentación tradicional para la optimización del modelo de Route to Market ya no funciona?


Los modelos tradicionales de segmentación de tiendas, basados en variables como ubicación o tamaño, presentan varias limitaciones:


  • Datos Estáticos: No reflejan cambios en el comportamiento del shopper ni en las tendencias del mercado.


  • Falta de personalización: Ignoran factores como misiones de compra, demografía y preferencias del consumidor.


  • Obsolescencia rápida: Datos desactualizados generan decisiones menos acertadas, afectando la ejecución comercial.


Ejemplo Real:

Unilever detectó una creciente demanda de productos sostenibles en Europa. Al integrar Machine Learning en Route to Market, ajustó su surtido en puntos de venta clave, logrando un 18% de incremento en ventas en su línea sustentable. (Fuente: Unilever Sustainability Report, 2021).



Cómo funciona Machine Learning en Route to Market


Machine Learning en RTM utiliza algoritmos avanzados para analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificando patrones y segmentando tiendas de manera más precisa.


Claves del Machine Learning en RTM:


  1. Identificación de variables críticas: Se analizan perfiles de shopper, misiones de compra y comportamiento de ventas.

  2. Segmentación Dinámica: Los algoritmos segmentan tiendas según patrones reales de consumo, ajustándose a cambios del mercado.

  3. Mejora Continua: Los modelos se actualizan automáticamente con cada interacción, ofreciendo resultados más precisos.



Beneficios del Machine Learning en Route to Market para empresas de consumo masivo


  • Optimización de Recursos Comerciales: Prioriza inversiones en tiendas con mayor potencial de crecimiento.

  • Reducción de Inventarios Obsoletos: Ajusta el surtido según la demanda real, minimizando desperdicios.

  • Estrategias Basadas en Datos: Permite campañas de marketing y promociones más efectivas y personalizadas.



Casos de éxito: Empresas que usan Machine Learning en Route to Market (RTM)


  • Coca-Cola: Segmentación avanzada con Machine Learning

Coca-Cola utilizó Machine Learning en RTM para identificar misiones de compra como “consumo inmediato” y “compra familiar”. Esto optimizó su distribución y personalización de promociones, logrando un 12% de incremento en ventas en Latinoamérica. (Fuente: Forbes, 2022).


  • Diageo: Optimización de Trade Marketing con Machine Learning

Diageo implementó modelos de Machine Learning en Route to Market para priorizar inversiones en trade marketing, enfocándose en tiendas con mayor potencial de conversión. ¿El resultado? Un 20% de aumento en ventas de su línea premium en Reino Unido y una reducción del 25% en costos de promociones ineficaces. (Fuente: Diageo Annual Report, 2022).


  • Walmart: Personalización del surtido usando Machine Learning

Walmart ajustó su surtido y promociones según datos de tráfico y patrones de compra. Esto generó un 15% de crecimiento en ventas de categorías clave y redujo el 8% de inventarios obsoletos. (Fuente: Harvard Business Review, 2021).


  • Grupo Bimbo: Optimización de rutas y distribución

Grupo Bimbo analizó el comportamiento de sus clientes en miles de tiendas del canal tradicional. Gracias a Machine Learning en RTM, optimizó la distribución y aumentó un 18% sus ventas en puntos clave. (Fuente: McKinsey, 2023).



Cómo implementar Machine Learning en Route to Market para optimizar la segmentación de tiendas


1. Definir Objetivos para Machine Learning en RTM:

¿Quieres aumentar la participación de mercado, reducir costos o mejorar la distribución? Define métricas concretas.


2. Recolectar y Procesar Datos:

Integra fuentes internas (ventas, inventarios) y externas (patrones de tráfico, demografía, comportamiento del shopper).


3. Desarrollar modelos de Machine Learning Personalizados:

Colabora con expertos en inteligencia artificial aplicada a ventas, para crear algoritmos adaptados a tu negocio.


4. Monitoreo y Mejora Continua en Machine Learning en RTM:

Revisa regularmente los resultados para ajustar los modelos según las tendencias del mercado.



 

Conclusión: Machine Learning en Route to Market es el futuro


Machine Learning en Route to Market está revolucionando la forma en que las empresas de consumo masivo segmentan tiendas, optimizan inventarios y diseñan estrategias de distribución.


Las empresas que adopten esta tecnología tendrán una ventaja competitiva significativa, maximizando su impacto en el mercado y optimizando la eficiencia operativa.


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