Cuando Jenny Ellis abrió nuestro último webinar de Retail & Hospitality Inspiration, comenzó mostrando una diapositiva que, a primera vista, parecía bastante compleja.
«Parece un poco compleja… incluso intimidante», reconoció. «Pero, a pesar de cómo pueda parecer, la previsión en retail no tiene por qué ser complicada. Los métodos sencillos basados en datos suelen ofrecer información precisa y práctica que ayuda a tomar mejores decisiones empresariales.»
Y esa fue precisamente la idea central de nuestra conversación. La previsión en retail no consiste en predecir el futuro con absoluta certeza, sino en tomar decisiones empresariales más inteligentes utilizando la información disponible hoy.
Pero esto plantea una pregunta importante: ¿qué hace que una previsión sea realmente útil?
Una previsión es solo el principio
Uno de los errores más habituales que observo es pensar que la previsión es el objetivo final. En realidad, es solo el punto de partida.
Una previsión muestra cómo será probablemente la demanda. El verdadero valor reside en convertir esa información en decisiones prácticas sobre la gestión de la fuerza laboral que mejoren tanto el rendimiento operativo como la experiencia del cliente.
Ahí es donde entra en juego un modelo de carga de trabajo. Actúa como puente entre la demanda de los clientes y la planificación de la plantilla, transformando las transacciones y el flujo de clientes en las personas, habilidades y horas necesarias para ofrecer el nivel de servicio que los clientes esperan.
Por supuesto, saber cuántas personas necesitarás es solo una parte de la ecuación. El siguiente reto consiste en saber cuándo las necesitarás.
Planificación a largo plazo frente a previsión a corto plazo
Esto dio pie a una de las preguntas del público:
«¿Se utiliza la misma herramienta para la previsión a largo plazo y la previsión a corto plazo?»
Es una excelente pregunta porque ambas responden a necesidades empresariales muy distintas.
La planificación a largo plazo ayuda a definir la plantilla necesaria mediante presupuestos, contratación, planificación contractual y desarrollo de capacidades. La previsión a corto plazo se centra en disponer de las personas adecuadas, con las competencias adecuadas y en el momento adecuado.
El impacto de equivocarse en una previsión depende completamente del horizonte temporal. Un error del 10 % en una previsión a largo plazo puede afectar a la planificación de la plantilla y a los presupuestos de los próximos meses. Sin embargo, un error del 10 % en una previsión a corto plazo puede significar que simplemente no haya suficientes empleados para atender a los clientes durante la hora punta del almuerzo del día siguiente.
No son prioridades enfrentadas, sino complementarias. Juntas permiten que los retailers se preparen para el futuro sin dejar de responder a las necesidades del presente.
Diseña pensando en patrones, no en la perfección
Ni siquiera las mejores previsiones pueden anticiparlo todo. El retail es, por naturaleza, impredecible.
El tiempo cambia. Una promoción supera todas las expectativas. Un evento local incrementa inesperadamente la afluencia de clientes. Como destacó Jenny durante el webinar, la demanda en retail puede cambiar en cuestión de segundos.
«Solo hace falta que alguien lleve una prenda concreta en redes sociales para que todo el mundo la vea y, de repente, los clientes acudan a las tiendas.»
Es un ejemplo perfecto de por qué hacer previsiones va mucho más allá de analizar datos históricos: se trata de comprender los factores que influyen en el comportamiento de los clientes.
Ningún modelo de previsión puede anticipar todas las sorpresas, ni debería intentarlo.
Como comenté durante la sesión:
«Los retailers que lo hacen bien no intentan crear un modelo que elimine toda la incertidumbre. Construyen un modelo que acierta en la tendencia general y diseñan su plantilla para absorber el resto.»
El objetivo no es eliminar la incertidumbre, sino construir una plantilla lo suficientemente flexible como para responder cuando la realidad difiera inevitablemente de la previsión.
La conclusión
La previsión no consiste en eliminar la incertidumbre, sino en reducirla lo suficiente como para tomar decisiones seguras e informadas.
Cuando la previsión, el modelado de la carga de trabajo y la planificación de la plantilla trabajan de forma conjunta, los retailers mejoran la productividad, ofrecen una mejor experiencia al cliente y proporcionan a los responsables la confianza necesaria para responder a cualquier situación.
Es entonces cuando una previsión deja de ser simplemente una predicción para convertirse en una ventaja competitiva.
Próxima sesión
Únete a nosotros el próximo 2 de septiembre a las 11:00 CEST en nuestra siguiente sesión de inspiración para Retail y Hospitality: “What does a future-ready retail workforce actually look like?”.