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Cuatro pasos para mejorar la prevención de pérdidas en las tiendas

July 18, 2019 porDel personal

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La tecnología actual ha revolucionado la experiencia de compra y, para gestionar la merma en este mundo permanentemente conectado, los retailers necesitan una poderosa estrategia de prevención de pérdidas (LP) que se anticipe a nuevas tácticas delictivas de hurto de mercancía.

Las innovaciones en RFID, análisis de vídeo y big data se han convertido en los instrumentos favoritos de los profesionales de LP para conocer mejor las causas de la merma.

La cantidad y calidad de los datos que los retailers obtienen de estos instrumentos de negocio reflejan las necesidades del complejo entorno retail actual.

La devolución de prendas usadas, los hurtos internos y el fraude con recibos de compra son solo algunos de los métodos empleados para hurtar en tiendas retail. Se trata de patrones delictivos especializados que se han de evaluar por incidencia y catalogar para saber dónde, cuándo y cómo se produce merma.

¿Así que, cómo puede saber si su programa de prevención de pérdidas está funcionando? Lo primero es saber qué ocurre de verdad en las tiendas.

Paso uno: creación de los cimientos – Recopilar los datos

Las empresas de retail empiezan a obtener datos de los clientes nada más abrir las puertas de las tiendas. Constantemente recogen estadísticas sobre empleados, inventario, transacciones y clientes.

En muchos casos los retailers disponen de esta información con facilidad. En otros, ni siquiera son conscientes de que los datos existen. El tipo de datos recopilados incluye información y análisis sobre los casos de merma y los puntos donde fallan la tecnología y los controles de seguridad con las causas de merma habituales, como hurtos de empleados, clientes y grupos delictivos organizados, errores administrativos, fraudes de proveedores o distribuidores y fraudes en devoluciones.

Todos estos motivos obligan a los retailers y a sus departamentos de prevención de pérdidas a indagar medios más hábiles e ingeniosos para identificar las causas de merma y detectar patrones delictivos con objeto de proteger sus mercancías y construir casos judiciales sólidos. La tecnología de análisis de prevención de pérdidas les puede ayudar.

Paso dos: desarrollo de indicadores clave de rendimiento – Priorizar mediciones

En los últimos años, las empresas de retail han empezado a desarrollar, vigilar y medir indicadores clave de rendimiento (KPI) de manera sistemática para reducir la merma. Una vez analizados los datos obtenidos en el paso uno, tanto el departamento de Prevención de Pérdidas como el proveedor de la solución de prevención tendrán una comprensión más clara de la situación de la merma de la compañía. Los indicadores más efectivos reducen el tiempo necesario para identificar los nuevos desafíos que se presentarán para prevenir las pérdidas en el futuro. Los especialistas en análisis de prevención de pérdidas recomiendan concentrarse solo en los siete u ocho primeros durante las fases iniciales. La mayoría de los KPI requieren el uso simultáneo de datos de toda la empresa.

Entre los KPI definidos están:

  • Descripción de alarmas
  • Alarmas por hora
  • Índice de alarmas según afluencia
  • Merma por región
  • Página de estado de la tienda
  • Desactivación de sensores
  • Actividad del crimen organizado en el sector retail

Paso tres: comprensión de las tendencias y desarrollo de conclusiones – Determinar qué significa

Nuestras ofertas de prevención de pérdidas están evolucionando estrechamente con los avances en la nueva generación de herramientas de inteligencia de negocio (Business Intelligence, BI) para conocer mejor las tendencias en prevención de pérdidas y evaluar la información valiosa. Uno de los usos iniciales de estas herramientas es generar volúmenes ingentes de datos compilados que luego un empleado de la compañía tiene que evaluar a mano para determinar qué significan. Por ejemplo, en el caso de los hurtos internos ello supondría identificar tendencias de fraude oculto y evaluar estadísticas de conducta inferida y uniforme de los empleados. Una herramienta BI que está cobrando fuerza en el contexto de prevención de pérdidas es el Software como Servicio (SaaS). Por ejemplo, la plataforma SMaaS o Shrink Management as a Service de Sensormatic ofrece una solución en nube que efectúa análisis predictivo de datos detallados para identificar y romper patrones de hurto en las tiendas. SMaaS es una tecnología inteligente que combina un conjunto definido de indicadores clave de rendimiento (KPI) por distrito, región y empresa para identificar:

  • La eficacia de la vigilancia electrónica de artículos (EAS)
  • Información sobre merma procesable y útil para la prevención de pérdidas
  • Corrección instantánea de los equipos con fallos
  • Notificaciones de excepciones por correo electrónico; y se puede integrar adaptándose en la mayoría de los sistemas heredados.

Si se utiliza la nueva generación de tecnología LP a través de la nube, para operar no hay que instalar software de análisis en un servidor interno ni depender del Wi-Fi de la tienda. Tampoco se necesitan licencias caras, además no hay retrasos ni deficiencias ocasionados por instalar el software por separado en cada terminal informático. Como las nuevas versiones se actualizan automáticamente cuando están disponibles, no hace falta instalar parches de seguridad ni actualizaciones. También requiere menos personal informático, porque la gestión la realiza un centro de datos externo que puede reducir los costes de explotación y corregir los fallos de los equipos con mayor eficacia. Así mismo, simplifica y acelera el proceso de generación de informes y el tiempo de respuesta con un panel de análisis fácil de usar.

En lugar de generar enormes informes repletos de estadísticas, métricas y actividades, los retailers pueden conocer claramente las métricas y conclusiones más relevantes. Estos paneles pueden resumir la información necesaria para identificar patrones en múltiples ubicaciones, departamentos y productos, y explicar así qué está ocurriendo en la tienda. Dado que es posible utilizar análisis predictivos para identificar correlaciones y patrones atípicos, la aparición de ciertos datos sobre empleados que se han saltado los procedimientos automáticos, ratios de devoluciones, ajustes de las cantidades disponibles de inventario y los horarios de los empleados en ciertos establecimientos pueden disparar alarmas sobre hurtos internos y conductas cuestionables.

Paso cuatro: utilización de la última tecnología – Moldear las soluciones

La seguridad y fiabilidad de la plataforma de nube ofrece modelos de soluciones “como servicio” para simplificar los entornos retail y obtener información predictiva y preventiva para gestionar proactivamente la merma y fomentar con mayor eficacia la aplicación de la ley.  

En lugar de tener que recurrir al cómputo cíclico para identificar y resolver los problemas relacionados con la pérdida desconocida (que, en muchos casos, puede llevar hasta seis meses y considerables inversiones en términos de tiempo y esfuerzo de los empleados), el análisis predictivo permite a los retailers identificar las relaciones que hay entre múltiples factores de retail mientras conectan las conclusiones con casos de pérdida anteriores.

Las empresas de retail ahora pueden tomar decisiones más ágiles, estratégicas y basadas en datos para corregir los problemas.

Las tiendas de hoy dicen muchas cosas a lo largo del día y pueden compartir información sobre la forma de minimizar las pérdidas y maximizar el crecimiento. Todo lo que tienen que hacer los retailers es escuchar.
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