Equipo de Merchandiser
Un minorista con tiendas físicas tiene dos registros de lo que compran los clientes. El sitio web suele ordenar según uno de ellos. El otro, a menudo el mayor, se queda en el ERP. Este artículo trata de ponerlo a trabajar.
Por qué las ventas online por sí solas pueden engañar
Una página de categoría se ordena con evidencia, y para muchos productos la evidencia online es escasa. Un producto que vendió cuatro unidades en el sitio web la semana pasada puede ser un producto de venta discreta, o puede ser uno de los mejores productos de la cadena que resulta estar en la página tres, donde nadie lo ve.
Esa es la parte circular de ordenar por ventas online: los productos se venden donde se muestran, y se muestran donde se vendieron. Un producto que empieza abajo se queda abajo, porque nunca recibe las visualizaciones que producirían las ventas que lo harían subir.
Las ventas en tienda física rompen el círculo. En una tienda, el producto está en un perchero junto a todo lo demás. Lo que los clientes eligen allí es una evidencia que no depende del orden actual de tu sitio web.
Tres cifras, no una
La estructura útil consiste en mantener tres cifras por producto y periodo:
- ventas online, del sitio web,
- ventas offline, de las tiendas,
- el total de ambas.
Mantenerlas separadas significa que la elección se hace en la regla de ordenación, por colección, y no una sola vez para todo el catálogo cuando se preparan los datos.
Así está construida la API de métricas de producto de Merchandiser. Tu sistema envía, para cada SKU, las ventas del último día, la última semana y el último mes como ventas online, ventas offline o totales. Cuando envías una cifra online o una offline, el total de ese periodo se recalcula a partir de las dos. Cuando envías un total, se toma tal cual.
Cuándo los totales son la señal adecuada
Clasifica por totales cuando los clientes de tienda y de web son, a grandes rasgos, las mismas personas comprando las mismas cosas. Las gamas principales, los básicos y todo aquello cuyo atractivo no depende del canal son buenos candidatos.
Los totales ayudan sobre todo con:
- Productos nuevos. Un producto que lleva dos semanas en las tiendas llega a la web con evidencia en lugar de con nada.
- Catálogos profundos. Donde las ventas online por producto son bajas, los totales dan al ranking más con lo que trabajar.
- Cambios de temporada. Las tiendas suelen mostrar el paso a una nueva temporada antes que el sitio web.
Cuándo quedarse con las ventas online
Los totales engañan cuando los canales difieren.
- Favoritos solo de tienda. Algunos productos se venden en tienda porque están junto a la caja, o porque los clientes quieren probárselos. Online puede que no se muevan en absoluto.
- Surtidos distintos. Si las tiendas tienen líneas que el sitio web apenas ofrece, sus ventas dicen poco sobre qué mostrar online.
- Clientes distintos. Una cadena cuyas tiendas atienden a una región y cuyo sitio web atiende a todo el país tiene dos públicos.
En estas categorías, clasifica por ventas online y trata las ventas en tienda como una segunda opinión que consultar, no como parte de la puntuación. Como las cifras se mantienen separadas, ambas opciones pueden convivir en la misma tienda.
Cómo llegan los datos
Las ventas ya existen, en el ERP o en el almacén de datos. Lo que hace falta es una pequeña tarea programada que las envíe:
- Reúne las unidades vendidas por SKU del último día, la última semana y el último mes, desglosadas por canal.
- Envíalas a la API de métricas de producto por lotes.
- Comprueba la respuesta. Indica cuántos productos se actualizaron y enumera los SKU que no reconoció, lo que suele ser señal de que los dos sistemas nombran un producto de forma distinta.
Los SKU son el nexo. Si el ERP y el sitio web usan códigos distintos para el mismo producto, resuelve eso primero; ninguna lógica de ranking compensa un desajuste ahí.
Cómo usar las cifras
Una vez cargados los totales, son señales de ranking como cualquier otra. Una regla puede usarlos directamente, por ejemplo las ventas totales semanales ajustadas según la disponibilidad de tallas. Merchandiser AI aprende de los totales cuando están presentes, de modo que el modelo ve la demanda de ambos canales.
Un primer paso sensato es cambiar una categoría grande a una regla que use totales, previsualizar el orden y compararlo con el actual. Los productos que saltan son los que tus tiendas conocían y tu sitio web no. Mira unos cuantos. Si son productos que te alegraría ver más arriba, amplía el cambio. Si son favoritos solo de tienda, es mejor dejar esa categoría con las ventas online.
Para elegir entre una regla y el modelo para una categoría, consulta Reglas de ordenación o ranking con IA.