Oigo esta objeción a menudo. Un vicepresidente de operaciones de tienda, que suele gestionar una red de 200 o más establecimientos, se recuesta en su silla y dice: «Nuestros recuentos son lo bastante precisos. Unos pocos puntos porcentuales de diferencia no van a cambiar nada».
Entiendo ese instinto. Cuando te encargas de gestionar el personal en cientos de tiendas, optimizar las negociaciones de los contratos de alquiler y llevar a cabo revisiones semanales del rendimiento, la precisión de los datos de afluencia puede parecer un detalle técnico. Algo de lo que debe ocuparse el equipo de análisis.
Sin embargo, no se trata solo de un detalle técnico... Es un problema de ingresos. Y quiero explicarte exactamente por qué.
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Las matemáticas que cambian la forma de ver las cosas
Pensemos en un ejemplo sencillo, pensado específicamente para el sector de la moda rápida, donde el valor medio de las transacciones ronda los 50 dólares.
Imagina una tienda con 1.000 visitantes al día. Si unos datos de tráfico inexactos hacen que tu tasa de conversión medida baje 3 puntos porcentuales, piensa en las consecuencias. Quizá tus contadores estén contando mal las entradas. Quizá estén contando dos veces lo mismo. Quizá tu sistema se quedó sin conexión durante un rato y los huecos se rellenaron con estimaciones. Las razones pueden ser varias. El efecto es siempre el mismo.
Tres puntos porcentuales sobre 1.000 visitantes diarios suponen 30 transacciones adicionales al día. Con un valor medio de transacción de 50 dólares, eso son 1.500 dólares al día. A lo largo de todo un año, eso supone 547 500 dólares de ingresos por tienda que, según tus informes actuales, o bien no se tienen en cuenta en absoluto, o bien se atribuyen a algo distinto de un problema de medición del tráfico.
Ahora multiplica eso por el número de tiendas que tienes. Si tienes una red de 200 establecimientos, te enfrentas a un posible «punto ciego» en los ingresos de más de 109 millones de dólares al año. No es que tus tiendas tengan un rendimiento inferior al esperado, sino que tus datos sí lo tienen.
Cómo afectan los datos erróneos de la tienda a la gestión de personal
El impacto en la conversión es la parte más visible del problema. El impacto en la mano de obra es menos visible, pero se agrava igual de rápido.
La planificación de turnos en el sector minorista se basa en los patrones de afluencia. La mayoría de los sistemas de gestión de personal usan datos históricos de afluencia para generar recomendaciones de dotación de personal por hora y por día (o, si eres usuario de RetailNext, ya sabrás que esto se puede hacer directamente desde la plataforma). Si los datos de afluencia que alimentan esos modelos son inexactos, los resultados sobre la dotación de personal también lo serán.
En la práctica, surgen dos problemas clave: en primer lugar, las tiendas contratan a más personal de lo necesario en momentos en los que parece que hay más movimiento del que realmente hay, lo que reduce los márgenes, ya que esa mano de obra extra no genera ingresos proporcionales. En segundo lugar, durante los picos de actividad reales que se subestimaron, las tiendas se quedan sin personal suficiente, lo que lleva a que la experiencia del cliente se vea afectada justo cuando un servicio de alta calidad es más importante que nunca.
Ninguno de los dos resultados se puede recuperar a posteriori. No puedes devolver las horas en las que había exceso de personal. Tampoco puedes recuperar a los clientes que se fueron porque la cola era demasiado larga o porque no había nadie en el probador. La pérdida es permanente y se refleja en la cuenta de resultados de formas que son realmente difíciles de atribuir a un problema de precisión en los datos.
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La pregunta de diagnóstico que la mayoría de los equipos se saltan
Cuando baja la tasa de conversión de una tienda, el análisis habitual se centra en el producto, la presentación, las promociones y el rendimiento del personal. Esos son los puntos por donde hay que empezar.
Pero hay una pregunta que a la mayoría de los equipos de operaciones no se les ocurre hacer: ¿Es correcta la cifra de tráfico en sí misma?
Si el denominador de tu cálculo de conversión es incorrecto, todas las conclusiones que saques de esa métrica serán erróneas. Podrías estar distribuyendo el personal de una tienda de forma diferente, ajustando los precios de los productos o añadiendo actividades promocionales para solucionar un problema de conversión que, en realidad, es un problema de recuento. Ese es un error muy caro a nivel de tienda. Y es un error extremadamente caro si se comete en toda una cartera.
Disponer de datos precisos sobre el tráfico no es solo un requisito para la elaboración de informes. Es la información que determina la calidad de todas las decisiones operativas posteriores.
La escala es lo que lo convierte en algo estratégico
Aunque la precisión a nivel de cada tienda es importante, la precisión a nivel de cartera es lo que marca la diferencia. Permite a las organizaciones gestionar de forma estratégica, en lugar de estar siempre reaccionando ante datos en los que no pueden confiar del todo.
Cuando tus datos de afluencia son fiables y coherentes en todas las ubicaciones, las comparativas cobran sentido. Puedes identificar qué tiendas tienen realmente un rendimiento inferior en cuanto a conversión, frente a aquellas cuyos resultados se ven distorsionados por recuentos erróneos. Puedes tomar decisiones sobre la inversión en personal basándote en patrones de demanda reales. Puedes aportar datos fiables a las negociaciones de renovación de los contratos de alquiler. Puedes dar a los equipos regionales una base sobre la que orientar al personal que sea realmente defendible.
Nada de eso es posible cuando los datos de tráfico subyacentes no son fiables.
Una norma sencilla de aplicar
No digo que los comercios necesiten datos totalmente precisos. Lo que digo es que el nivel de precisión de tu plataforma de análisis de tráfico debería ajustarse al uso real que se le da a esos datos. Si sirve para planificar la dotación de personal, analizar la conversión, evaluar las promociones y tomar decisiones sobre el espacio comercial, entonces hay que tratarla como una infraestructura fundamental para el negocio, no como una simple herramienta operativa de fondo.
En RetailNext, la precisión y la continuidad de los datos son la base sobre la que construimos todo lo demás. Porque sabemos lo que pasa cuando fallan, y hemos visto lo que se puede conseguir cuando no fallan.
Las cifras lo dejan claro. La cuestión es qué decide hacer tu organización al respecto.
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