En la Argentina actual, con hábitos de consumo que cambian a gran velocidad y variables económicas que obligan a ajustes permanentes, las marcas enfrentan un desafío complejo: definir cuánto producir, cómo fijar precios y de qué forma distribuir sus productos sin margen para equivocarse. La caída o la recuperación del consumo no sigue patrones claros, mientras que la sensibilidad al precio y la fragmentación de los canales suman más presión a la toma de decisiones.
En ese contexto, el uso de datos dejó de ser una ventaja para pasar a ser una condición básica. El avance de soluciones apoyadas en analítica, inteligencia artificial y captura de información en tiempo real transforma la manera en que las compañías leen la demanda y ponen en marcha sus estrategias. Ya no alcanza con analizar lo que pasó: la clave está en entender qué ocurre ahora y actuar en consecuencia.
En términos concretos, el valor de los datos se vuelve visible en la gestión del inventario. Hoy, las herramientas de analítica e inteligencia artificial permiten anticipar cambios en la demanda, corregir desbalances entre sucursales y ajustar la reposición con mayor precisión.
Según Accenture, las compañías que aplican sistemas de demand sensing y rebalanceo inteligente de inventario pueden reducir entre 20% y 30% los costos asociados al stock, bajar entre 35% y 45% los quiebres de mercadería y mejorar en 40% la precisión de sus pronósticos. A eso se suma una reducción del 60% en las tareas manuales de reordenamiento, un punto clave para cadenas que operan con márgenes ajustados y alta rotación.
En supermercados y consumo masivo, ese impacto no se limita a evitar faltantes. También ayuda a reducir mercadería inmovilizada, pérdidas por vencimiento y errores de reposición, tres problemas que en escenarios volátiles pueden erosionar rentabilidad en muy poco tiempo.
Accenture también señala que la automatización aplicada a depósitos y fulfillment puede elevar hasta 15% la precisión del inventario y recortar hasta 22% los costos de almacenamiento, lo que confirma que el dato dejó de ser una herramienta de diagnóstico para convertirse en una palanca operativa.
El otro gran frente es el de los precios y descuentos. Cuando las promociones se apoyan en información en tiempo real —rotación, fecha de vencimiento, comportamiento de la demanda o flujo en tienda— dejan de ser una respuesta generalista y pasan a ser una herramienta de eficiencia.
McKinsey destaca que los supermercados más avanzados logran reducir el shrink o merma entre 20% y 30%, y que en América del Norte algunas cadenas que probaron descuentos dinámicos para productos próximos a vencer consiguieron recortes de merma superiores al 20%.
En la misma línea, Strategy& señala que Tesco redujo en 40% las horas de trabajo manual dedicadas a actualizar precios tras incorporar una plataforma de pricing apoyada en señales en tiempo real.
En diálogo con InnovaciónDigital360, referentes de Napse, Moova y Sensify detallan cómo las empresas del sector en la Argentina, utilizan datos para mejorar la toma de decisiones, qué desafíos enfrentan en su implementación y qué impacto tienen en la operación diaria.
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De datos históricos a decisiones en tiempo real
Uno de los cambios más profundos en el consumo masivo tiene que ver con el pasaje de modelos basados en información histórica a esquemas apoyados en datos en tiempo real. Este giro no es solo tecnológico, también es cultural: implica dejar de lado decisiones sostenidas en la intuición o la experiencia para avanzar hacia modelos más dinámicos y respaldados en evidencia.
Desde Napse explicaron que este proceso impacta directamente en la forma en que se definen estrategias comerciales. “Impacta de manera directa porque permite dejar de fijar precios ‘por regla general’ y pasar a una lógica mucho más fina: por tienda, zona, categoría, elasticidad, competencia, rotación, stock y perfil de cliente”, señaló Martín Malievac, Director de Investigación y Desarrollo.
Este nivel de detalle permite ajustar cada decisión al contexto específico en el que se aplica, algo clave en un mercado heterogéneo como el argentino, donde una misma categoría puede tener comportamientos muy distintos según la región o el canal.
En paralelo, la transformación también alcanza a la operación logística. En Moova destacaron que el análisis de datos permite dejar atrás esquemas rígidos y avanzar hacia modelos mucho más flexibles. “Permite pasar de una logística reactiva a una mucho más predictiva. Con datos se pueden anticipar volúmenes, optimizar capacidad y tomar decisiones operativas con más precisión”, afirmó Antonio Migliore, fundador y CEO.
Este esquema mejora la eficiencia y, a la vez, reduce la exposición a errores en contextos de alta variabilidad, donde una mala previsión puede generar costos logísticos altos o pérdidas de ventas.
A esto se suma la información que llega directo desde el punto de venta. Desde Sensify sostuvieron que la visibilidad en tiempo real redefine la lectura del negocio. “Ya no se trata de estimaciones o reportes diferidos, sino de entender lo que realmente está ocurriendo en cada punto de contacto con el consumidor, en el momento exacto en que sucede. Esto transforma por completo la lectura del negocio”, explicó Eugenio Harraca, CEO y cofundador.
El acceso a datos como niveles de stock, aperturas de equipos, cumplimiento de planograma o estado técnico de los activos permite construir una visión mucho más precisa de lo que pasa en el terreno y, de ese modo, acorta la distancia entre la planificación y la ejecución.
¿Cómo se optimiza la demanda en un contexto volátil?
La optimización de la demanda es uno de los principales desafíos para las empresas de consumo masivo, sobre todo en mercados inestables. En ese punto, la integración de datos pasa a ser determinante.
Martín Malievac remarcó desde Napse que analizar únicamente las ventas puede generar una visión sesgada del negocio. Incorporar variables como stock disponible, quiebres, comportamiento del consumidor y contexto permite anticipar con mayor precisión qué productos se van a demandar y en qué condiciones, teniendo así “una foto completa”.
Este esquema gana peso cuando se combina con información capturada en tiempo real. Sensify aporta datos concretos que permiten entender la demanda real en el punto de venta: desde niveles de stock hasta aperturas de puertas —que funcionan como proxy de ventas—, junto con condiciones del producto y el cumplimiento de la estrategia comercial en góndola.
Este tipo de información permite detectar tanto oportunidades como desvíos. Por ejemplo, una alta rotación en un punto de venta sin reposición adecuada puede traducirse en pérdida de ventas, mientras que una baja interacción con un producto puede dejar en evidencia problemas de ubicación, precio o visibilidad.
La logística también ocupa un rol central en este proceso. En Moova, Migliore explicó que la combinación de datos históricos y en tiempo real permite prever picos de demanda y reorganizar la operación de manera dinámica: “Los datos históricos ayudan a identificar patrones de demanda y estacionalidad, mientras que la información en tiempo real permite ajustar rutas y capacidad sobre la marcha”.
De esta manera, la demanda deja de ser una variable incierta y pasa a ser un proceso gestionable, en el que cada área —comercial, logística y operación— puede actuar con mayor previsibilidad.
Precios y promociones: decisiones cada vez más precisas
El pricing es otro de los aspectos donde el Big Data impulsa cambios relevantes. La posibilidad de segmentar decisiones y analizar múltiples variables en simultáneo permite dejar atrás esquemas uniformes y avanzar hacia estrategias más precisas.
Según Malievac, en la práctica el Big Data mejora tres dimensiones clave: la velocidad para reaccionar ante cambios del mercado, la precisión para proteger márgenes y la capacidad de personalizar promociones sin destruir la rentabilidad. Esto resulta especialmente importante en un contexto en el que los precios cambian con frecuencia y los consumidores comparan de forma constante.
Si bien el pricing dinámico está más desarrollado en el comercio electrónico, en el canal físico comienzan a consolidarse prácticas. “En el retail físico, la estrategia de pricing aún no es tan dinámica, aunque si se aplican promociones segmentadas, o precificación por región”, agregó el Director de Investigación y Desarrollo de Napse.
En el punto de venta, la información en tiempo real también empieza a jugar un rol más activo. En Sensify, Harraca subrayó que las marcas pueden ajustar precios, promociones y estrategias comerciales en función del comportamiento observado:
“Habilita a las marcas a testear y ajustar estrategias de reposición y ejecución en base a datos concretos, dejando atrás decisiones basadas en supuestos. Esto no solo reduce significativamente los quiebres de stock, sino que también mejora la calidad de ejecución en toda la cadena comercial”.
Además, el vínculo entre pricing y logística gana peso. La eficiencia en la distribución, la optimización de rutas y la reducción de costos operativos tienen un impacto directo en la estructura de precios. En este sentido, la visibilidad en tiempo real, como plantean desde Moova, ”permite optimizar rutas, reaccionar ante imprevistos y mantener informado al cliente para mejorar la experiencia de entrega”.
Distribución y ejecución: del centro logístico a la góndola
La transformación basada en datos no se limita a la planificación: también redefine la ejecución en cada punto de la cadena.
En el plano logístico, la necesidad de adaptarse a una demanda cambiante obliga a repensar los modelos tradicionales. “Los modelos logísticos rígidos funcionan cada vez peor con una demanda tan cambiante. Hoy las empresas necesitan redes más flexibles y tecnología que permita reasignar capacidad o rutas casi en tiempo real”, adviertió Migliore.
En este contexto, indicadores como tiempo de entrega, costo por envío y nivel de servicio siguen en el centro de la escena, pero se suman nuevas variables como la visibilidad operativa y la capacidad de gestionar excepciones antes de que impacten en el cliente.
La información en tiempo real también pasa a ser un factor clave para mejorar la experiencia del consumidor. El seguimiento de entregas, la capacidad de anticipar problemas y la optimización dinámica de rutas permiten cumplir con expectativas cada vez más exigentes.
Al mismo tiempo, la ejecución en el punto de venta gana un rol estratégico. Sensify aporta datos que permiten garantizar disponibilidad de productos, mejorar la reposición y asegurar que cada equipo o espacio cumpla con la estrategia definida. Esto reduce quiebres de stock y, a la vez, mejora la calidad de ejecución comercial.
Además, la integración de datos entre áreas comienza a mostrar resultados concretos. Harraca detalló este impacto directo en todo el road to market:
- 45% menos visitas técnicas
- 70% menos desvíos logísticos
- 22% de ahorro energético
- +18% de incremento en sell-out en puntos de venta estratégicos
“Esto demuestra cómo los datos, cuando se integran correctamente, no solo optimizan operaciones, sino que también impulsan resultados comerciales”, deslizó.
Transformación basada en datos en logística, ejecución y experiencia del cliente
| Eje | Qué cambia | Impacto / indicadores |
|---|---|---|
| Logística | La demanda cambiante obliga a repensar los modelos tradicionales y avanzar hacia redes más flexibles, con tecnología capaz de reasignar capacidad o rutas casi en tiempo real. | Siguen siendo clave el tiempo de entrega, el costo por envío y el nivel de servicio. También ganan peso la visibilidad operativa y la capacidad de gestionar excepciones antes de que impacten en el cliente. |
| Experiencia del consumidor | La información en tiempo real se vuelve central para mejorar la experiencia del cliente. | El seguimiento de entregas, la anticipación de problemas y la optimización dinámica de rutas permiten responder a expectativas cada vez más exigentes. |
| Punto de venta | La ejecución en el punto de venta adquiere un rol estratégico gracias al uso de datos para asegurar disponibilidad, mejorar la reposición y alinear equipos y espacios con la estrategia definida. | Reduce quiebres de stock y mejora la calidad de la ejecución comercial. |
| Integración de datos | La integración de datos entre áreas empieza a mostrar resultados concretos en todo el road to market. | 45% menos visitas técnicas; 70% menos desvíos logísticos; 22% de ahorro energético; +18% de incremento en sell-out en puntos de venta estratégicos. |
Por su parte, las soluciones de analítica de Napse contribuyen a alinear inventario, demanda y estrategia comercial, lo que disminuye tanto quiebres como sobrestock. Este equilibrio resulta clave para sostener la rentabilidad en un entorno donde cada decisión impacta de forma directa en los resultados.
“Nuestras soluciones analizan compras, precios, demanda por ubicación y temporalidad y el target de consumo. Esto permite reducir al máximo eventos no deseados con el stock”, expresó Malievac.
Big Data como condición para competir
El avance del Big Data en consumo masivo refleja un cambio estructural en la forma en que operan las empresas. La posibilidad de integrar información de distintas áreas —comercial, logística y punto de venta— permite construir una visión más completa del negocio y tomar decisiones con mayor precisión.
En un contexto como el argentino, donde la incertidumbre forma parte del día a día, la capacidad de anticiparse, ajustar estrategias y ejecutar con eficiencia pasa a ser determinante. Las empresas que logran aprovechar el potencial de los datos no solo mejoran su desempeño operativo, también ganan capacidad de adaptación frente a escenarios cambiantes.
Lejos de tratarse de una tendencia aislada, la adopción de estas tecnologías marca el rumbo de una industria que busca ser cada vez más ágil, eficiente y orientada a la demanda real. En ese camino, el Big Data deja de ser una herramienta complementaria para convertirse y pasa a ser el eje sobre el que se construyen las decisiones clave del negocio.
