“Es un error mayúsculo teorizar antes de tener datos”. Sherlock Holmes (Sir Arthur Conan Doyle)
…especialmente desde que el surgimiento de los llamados “Big Data” hace que el problema de la escasez de datos sea cosa del pasado. La captura de datos y su transformación en información comercial como parte central de la estrategia ha ayudado durante mucho tiempo al minorista español Zara a aumentar la productividad, mejorar la toma de decisiones y obtener ventajas competitivas. Como resultado, superó a Gap como el minorista de ropa más grande del mundo en 2008.
Zara a été une figure de proue de l’excellence de la chaîne d’approvisionnement en raison de sa capacité à repérer les tendances à mesure qu’elles émergent et à livrer rapidement de nouveaux articles aux magasins pour satisfaire les besoins de ses clients soucieux de la moda. En una industria donde el tiempo de entrega estándar (diseño, producción y entrega de ropa nueva) es de alrededor de nueve meses, Zara está liderando el camino con tan solo dos o tres semanas. Sin embargo, el motor de esta cadena de suministro eficiente es el uso de datos y análisis para una previsión y toma de decisiones precisas. Está habilitado por procesos y sistemas diseñados para reunir datos, análisis, herramientas de primera línea y personas para crear valor comercial. Los principales usos diferenciadores de la analítica de Zara son:
– institucionalizar la recopilación y el uso de datos estadísticos de mercado en tiempo real. Los equipos de diseño multifuncionales de Zara analizan los informes diarios de ventas e inventario para ver qué se vende y qué no, y actualizan continuamente su visión del mercado. Los pedidos quincenales de los gerentes de las tiendas brindan información adicional en tiempo real sobre lo que podría estar vendiendo;
– completar los datos estadísticos del mercado con datos brutos finos en el mercado. Los gerentes minoristas capacitados envían regularmente comentarios de boca en boca sobre los deseos y preferencias de los clientes, que van desde “el largo de esta falda es demasiado largo” hasta “a nuestros clientes no les gusta la tela de este vestido”. Los gerentes también pueden sugerir cambios a un estilo existente o crear elementos o diseños completamente nuevos. La ventaja del conocimiento de la tienda se ilustra con el ejemplo de una línea de ropa ajustada que no se estaba vendiendo. Los comentarios de las tiendas fueron que a las mujeres les gustaba el aspecto de la ropa ajustada, pero no podían ajustarse a sus tallas habituales cuando se probaban la ropa. Zara retiró los artículos y reemplazó las etiquetas con los tamaños más grandes y las ventas explotaron;
– crear un proceso de planificación adaptable e informal. Está integrado en la cadena de suministro flexible de la empresa, ya que mantiene estrechos vínculos con sus 1.400 proveedores externos, que trabajan en estrecha colaboración con sus diseñadores y distribuidores. Según los datos del mercado, Zara está experimentando con una amplia variedad de ofertas de lotes pequeños. Si tiene éxito, la producción aumenta en respuesta a las condiciones locales mientras se mantiene un inventario reducido y bajas rebajas;
– difundir la información ampliamente en toda la organización. Diseñadores, creadores de patrones, gerentes de marketing y comerciantes, así como todos los demás involucrados en la producción, se encuentran en un solo piso de oficinas de planta abierta. Esto permite discusiones frecuentes, encuentros casuales e inspección visual. Todo el equipo puede diagnosticar todo el mercado, ver cómo su trabajo encaja en el panorama general y detectar oportunidades que de otro modo podrían quedar entre las grietas de los silos organizacionales;
– construir un sistema informático simple y eficiente accesible a todos. La TI interna de Zara refleja la forma en que opera la organización. No tiene silos y es accesible para vendedores y proveedores que dicen que es fácil de usar y rápido para brindar respuestas; y
– construir una cultura de uso de datos para aprender cosas nuevas y descubrir las respuestas correctas. El análisis de datos es la base del modelo de Zara y se fomenta su uso para la toma de decisiones porque las malas decisiones no se castigan con dureza. Se dice que las tasas de falla de los nuevos productos de Zara son solo del 1% frente a un promedio de la industria del 10%.
Hace unos años, Zara entró en el terreno del comercio electrónico virtual en Estados Unidos, Europa y Japón. Con esta decisión, ingresó a la próxima generación de análisis de uso para la toma de decisiones y el marketing en tiempo real: rastrear el comportamiento de los clientes individuales a partir de flujos de clics en Internet, actualizar sus preferencias y modelar su comportamiento probable en tiempo real, además de monitorear las redes sociales. -conversaciones e interacciones en red con teléfonos inteligentes específicos de la ubicación.