Mejora de las sustituciones en los pedidos online

«Pedí frambuesas y me enviaron coliflores». Así describió un comprador californiano su experiencia al comprar comestibles online en Walmart utilizando la aplicación Instacart. Nuestro trabajo de campo ha revelado contratiempos similares. Estas sustituciones inadecuadas se han convertido en un símbolo de un problema más profundo, uno que erosiona silenciosamente la rentabilidad, daña la confianza de los clientes e impide el crecimiento de los pedidos online en el comercio minorista. A medida que crece el comercio electrónico, cada vez más minoristas están adoptando modelos de cumplimiento en tienda, utilizando sus tiendas y personal existentes para preparar los pedidos online. Recientemente hemos realizado una encuesta en colaboración con la ECR Retail Loss Community. De los 25 minoristas internacionales que respondieron y cuyos ingresos anuales representan más de un billón de dólares, el 61 % de ellos ahora prepara los pedidos online desde tiendas físicas, y en esas tiendas, las ventas online representan aproximadamente el 15 % de las ventas totales. La preparación de pedidos online en las tiendas ofrece una forma de evitar los elevados costes fijos de los centros de distribución especializados o las tiendas oscuras, locales minoristas que no están abiertos al público y se utilizan exclusivamente para preparar pedidos online, pero conlleva importantes inconvenientes, especialmente en lo que se refiere a las sustituciones. A diferencia de los minoristas que cumplen con los pedidos desde almacenes centralizados o tiendas oscuras con un inventario estrictamente controlado y una precisión en los procesos para el envío inmediato, la recogida en tienda introduce un retraso crítico. Un cliente puede realizar y pagar su pedido horas antes de que un empleado de la tienda comience a prepararlo. Para entonces, el inventario de las estanterías puede haber cambiado. Un artículo marcado como «en stock» en el sitio web puede haber desaparecido: vendido, extraviado o nunca haber estado allí. Cuando eso ocurre, el encargado de la preparación de pedidos se enfrenta a una elección: sustituirlo por otra cosa, ponerse en contacto con el cliente o descartar el artículo por completo. Ninguna de estas opciones es ideal. Cada una de ellas conlleva un coste, un retraso o el riesgo de insatisfacción del cliente. A partir de nuestro trabajo de campo y nuestras conversaciones con líderes de operaciones minoristas, queda claro que la sustitución ya no es una molestia menor, sino un problema importante. Como dijo un vicepresidente de comercio electrónico: «Las sustituciones están acabando con nuestros márgenes. Están a la altura de las devoluciones y los gastos de envío». Nuestra encuesta respalda esta afirmación. Cuando un minorista no puede recoger un artículo que se ha pedido, pierde el margen de beneficio de dicho artículo. Por otro lado, para recuperar este margen, los encargados de recoger los artículos en la tienda dedican más tiempo a buscar el producto deseado en el almacén y en otros lugares. Para evitar costosos reembolsos tras la entrega por sustituciones no deseadas, pueden incluso ponerse en contacto directamente con el cliente y preguntarle cuál es el mejor sustituto, lo que les hace perder aún más tiempo. Los minoristas que ofrecen sustitutos más caros sin cargos adicionales pierden margen de beneficio adicional. Según nuestra encuesta, los minoristas incurren en un promedio de 2,66 dólares en costes de mano de obra y margen perdido por cada dólar de margen de beneficio recuperado. En conjunto, estos costes ocultos de sustitución representan casi el 2 % de sus ventas anuales en línea, lo que supone una importante reducción del margen en un canal en el que la rentabilidad ya es muy escasa. No es de extrañar que los ejecutivos del sector minorista nos pregunten qué se puede hacer al respecto. En los últimos años, hemos trabajado con los principales minoristas de tres continentes para estudiar esta cuestión, mediante encuestas globales, visitas a las instalaciones, entrevistas en profundidad y un experimento de campo a gran escala con una plataforma online europea. Lo que hemos aprendido es que, aunque las sustituciones pueden ser inevitables, su impacto puede mitigarse si los minoristas adoptan un enfoque más estratégico y basado en datos. En todas las cadenas que hemos estudiado, hay tres palancas que han demostrado ser eficaces de forma sistemática: Reducir la necesidad de sustituciones mejorando la disponibilidad en los estantes. Aumentar la aceptación de las sustituciones por parte de los clientes mediante la personalización. Reducir el coste de las sustituciones haciendo que los procesos de selección sean más inteligentes y rápidos. Estas tres palancas abordan diferentes etapas del problema de la sustitución, pero funcionan mejor en conjunto. La mejora de la disponibilidad reduce el número de sustituciones necesarias. La personalización aumenta las probabilidades de que las sustituciones sean aceptadas cuando se producen. Y la eficiencia operativa reduce el coste de gestionarlas, independientemente de su frecuencia. Los minoristas que gestionan con éxito las sustituciones no se limitan a arreglar una parte del proceso, sino que coordinan las tres. Reducir la necesidad: mejorar la disponibilidad en los estantes La mejor sustitución es no sustituir nada. La causa principal de las sustituciones es la falta de existencias. Eso significa que la mejor prevención es garantizar una alta disponibilidad en los estantes cuando el recolector va a buscar un artículo pedido. Pero a pesar de décadas de inversión en, por ejemplo, sistemas de previsión, reposición y ERP, la disponibilidad en los estantes (OSA) sigue siendo frustrantemente baja en los principales minoristas. Nuestra investigación muestra que la disponibilidad en los estantes ronda el 93 %, con pocos avances en las últimas dos décadas. Las razones son estructurales. Los registros de inventario a nivel de tienda suelen estar plagados de errores debido a robos, deterioro, artículos extraviados o escaneos incorrectos. Las revisiones de los estantes requieren mucho tiempo y, a menudo, se omiten durante las horas punta. El inventario fantasma, es decir, cuando los sistemas indican que un artículo está en stock pero no es así, sigue siendo una realidad cotidiana para los equipos de las tiendas. Para cerrar esta brecha, muchos minoristas están probando señales adicionales en los estantes. Algunos, como Walmart o Morrison's, están probando cámaras montadas en los estantes que supervisan los huecos en tiempo real y activan alertas. Otros, como Kroger o Schnuck's, han probado robots que patrullan de forma autónoma los pasillos para detectar roturas de stock. Un tercer grupo, que incluye a Asda y Target, aplica el aprendizaje automático a los datos de los puntos de venta y del inventario para inferir algorítmicamente las posibles roturas de stock y el inventario fantasma. Estas herramientas son prometedoras, pero solo si los minoristas pueden actuar en función de las señales. Con demasiada frecuencia, las alertas requieren una intervención manual antes de que los sistemas ajusten los registros o activen nuevos pedidos. Los empleados deben revisar los estantes, verificar los niveles de existencias y reponerlos, actualizar los registros del sistema o escalar los problemas, lo que aumenta los costos de mano de obra. Este cuello de botella humano hace que incluso la mejor tecnología sea lenta de escalar. El verdadero avance se producirá cuando los minoristas confíen lo suficiente en los datos de inventario de sus estantes como para automatizar las acciones: actualizar registros, activar reposiciones e incluso ajustar los indicadores de disponibilidad en línea sin esperar a la confirmación manual. Aceptación creciente: personalización de la sustitución En nuestra encuesta, dos tercios (64 %) de los minoristas preguntan a sus clientes si aceptarían sustitutos y algo más de dos tercios (70 %) de los clientes de estos minoristas permitirían sustituciones si su primera opción no estuviera disponible. Pero, ¿quién debería elegir el sustituto? Está claro que no hay mejor sustitución que la que elige el propio cliente. Sin embargo, solo una quinta parte (23 %) de los minoristas de nuestra encuesta animan a los clientes a registrar previamente sus sustitutos favoritos antes de pasar por caja, para que los encargados de preparar los pedidos sepan cuál es su sustituto preferido en caso de que un producto se agote más adelante en el proceso. A falta de preferencias reales de los clientes, la mitad de los minoristas se basan en datos sobre la popularidad o las ventas de artículos similares (50 %), lo que difícilmente puede considerarse una función de personalización, y casi un tercio (31 %) se basa en árboles de decisión o en una lógica basada en categorías que sustituye una marca de yogur por otra, o un tamaño de pasta por otro. Pero lo que es «similar» para un gestor de categorías o para el cliente medio puede no ser aceptable para usted o para mí. Menos de un tercio (31 %) de los minoristas de nuestra encuesta aprovechan el historial de compras de los clientes, así como el aprendizaje automático o los modelos de inteligencia artificial para la personalización. Para personalizar mejor los sustitutos, nos asociamos con una plataforma europea de comestibles en línea (que opera con un modelo similar al de Instacart). Cuando nos reunimos por primera vez, experimentaban una tasa de agotamiento de existencias de hasta el 10 % en algunas cadenas minoristas de las que se abastecían, y más de la mitad de los pedidos tenían al menos un sustituto. Según su CEO, esta era la principal razón de la rotación de clientes, incluso más que los retrasos en las entregas. El punto de inflexión fue darse cuenta de que las consecuencias de los sustitutos inadecuados no se medían en términos de pérdida de márgenes, sino en términos de valor del ciclo de vida del cliente. «No se trata del impacto en el margen del coste de la sustitución», afirmó el CEO. «Se trata de si el cliente vuelve». Nuestro enfoque consistió en generar sugerencias de sustitución personalizadas antes incluso de que comenzara el proceso de selección. En primer lugar, utilizamos los datos históricos de la cesta de la compra de cada cliente para crear un sistema que clasifica las preferencias de los clientes y sugiere sustitutos cuando los productos preferidos están agotados. Aplicamos un novedoso marco de modelización de elecciones, que capta patrones de preferencia estables entre los compradores incluso a partir de datos escasos. Por ejemplo, puede inferir que un cliente que compra con frecuencia leche sin lactosa es poco probable que acepte un sustituto lácteo, aunque ambos pertenezcan a la misma categoría. Añadimos un filtro contextual para garantizar que los sustitutos sugeridos no solo fueran preferidos, sino también relevantes, dentro del mismo rango de precios o subcategoría. A continuación, probamos este modelo en un experimento de campo a gran escala que abarcó a más de 47 000 clientes y 2000 oportunidades de sustitución. Los resultados fueron sorprendentes. En comparación con el sistema de aprendizaje automático existente del minorista, nuestras sugerencias personalizadas y filtradas por contexto dieron lugar a un aumento del 26-32 % en la tasa de aceptación. Las mayores ganancias provinieron de clientes con pocas transacciones anteriores, tradicionalmente el grupo más difícil de personalizar. Es importante destacar que un simple filtro de relevancia, como sugerir solo artículos dentro de un ±50 % del precio del artículo original, mejoró las tasas de éxito en más de 12 puntos porcentuales. Reducción del coste: hacer que el proceso sea más eficiente Cada sustitución implica un coste, no solo en los márgenes del producto, sino también en mano de obra. Cuanto más tiempo tarda un preparador de pedidos en darse cuenta de que un artículo está agotado, buscar alternativas y, tal vez, incluso llamar al cliente, más costoso resulta el pedido. Si multiplicamos eso por miles de pedidos diarios, la carga operativa se vuelve significativa. Los minoristas que logran contener los costes de sustitución no dependen del esfuerzo heroico de los recolectores. Rediseñan el proceso para reducir la fricción en la toma de decisiones y eliminar pasos innecesarios. A partir de nuestras visitas a las instalaciones y entrevistas, hemos identificado cuatro prácticas recurrentes que resultan útiles. En primer lugar, aceptan que los registros de inventario no son muy precisos. Mediante el uso del aprendizaje automático para comparar los datos de los puntos de venta con los registros de inventario, señalan cuando los registros de inventario muestran un inventario positivo mientras que los datos de las transacciones no muestran ningún indicio de actividad comercial. Esto sugiere que los registros de inventario están inflados por un «inventario fantasma» y desencadena una «puesta a cero» automática de los registros de inventario. Con el tiempo, esto mejora la precisión y la credibilidad de los registros de inventario. Cuando los recolectores pueden confiar en lo que les dice el sistema, no pierden tiempo y cometen menos errores. En segundo lugar, la misma clasificación que se utiliza para orientar a los clientes con sugerencias personalizadas y comprobar la disponibilidad puede ayudar a los recolectores en los estantes. Si el primer sustituto está agotado, los recolectores no necesitan improvisar ni llamar a los clientes; disponen de una lista seleccionada y simplemente eligen el sustituto siguiente en la clasificación que esté disponible. En tercer lugar, mejoran sistemáticamente la calidad del proceso de selección. Realizan un seguimiento de la «tasa de selección a la primera», una métrica clave que mide la diferencia entre entregar los artículos originales o sus sustitutos. Nuestra encuesta muestra que incluso los mejores minoristas solo alcanzan una tasa de selección previa a la sustitución de alrededor del 94 %. Con las sustituciones, alcanzan un cumplimiento del 97 %, recuperando la mitad de las ventas que de otro modo se perderían. Pero esa ganancia de 3 puntos tiene un costo, ya que los seleccionadores dedican más tiempo a encontrar el reemplazo adecuado. Mejorar la disponibilidad en los estantes equivale a cerrar esta brecha. En cuarto lugar, comparten activos críticos, como el acceso a las trastiendas, la ubicación de los productos, el inventario y las lógicas de sustitución, con los recolectores externos. A pesar de que, en nuestra muestra, el 6 % de las ventas totales de las tiendas son recogidas por plataformas de comestibles en línea, el 70 % de los minoristas no les dan acceso a la trastienda, el 45 % no comparte la lógica de sustitución y el 40 % no comparte los planos de la tienda y los niveles de inventario. Esto es miope, ya que los clientes responsabilizan tanto a los minoristas como a los servicios de entrega de terceros por los artículos que faltan y las sustituciones inadecuadas. Los minoristas deben darse cuenta de que el coste de la sustitución no es solo una función de lo que se selecciona, sino también de cómo se selecciona. Unos datos precisos, unas funciones más claras y una orientación inteligente sobre la sustitución pueden hacer que el proceso sea más rápido, más barato y más coherente. . . . Las sustituciones de pedidos online que se tramitan en tiendas físicas ya no son un pequeño inconveniente, sino una prueba de madurez operativa. A medida que las ventas minoristas se trasladan a Internet y la recogida en tienda sigue siendo la norma, los minoristas deben diseñar la gestión de sustituciones en sus sistemas, en lugar de añadirla al final. Nuestra investigación muestra que hay tres factores que marcan la mayor diferencia: mejorar la disponibilidad en las estanterías para reducir las sustituciones, personalizar las alternativas para aumentar las tasas de aceptación y agilizar el proceso de recogida para aumentar la velocidad y la eficiencia. Ninguna de ellas requiere una reinvención radical, pero todas exigen coordinación entre la cadena de suministro, las operaciones de la tienda y la comercialización. Si bien la inteligencia artificial ampliará la capacidad de los minoristas para anticipar las preferencias y automatizar las decisiones, la tecnología por sí sola no solucionará lo que nadie posee. Los minoristas de alimentación con mejor rendimiento tratan las sustituciones como una tarea de todos, porque dominarlas puede marcar la diferencia entre un crecimiento rentable y quedarse atrás en el cambio hacia la venta minorista online.

Mejora de las sustituciones en los pedidos online

Resumen.

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