Identifica las tiendas donde es más probable que estés perdiendo ventas.
ROSA analiza tus datos EPOS semanales a nivel de punto de venta para detectar automáticamente problemas de disponibilidad en el lineal (OSA). En lugar de enviar a los equipos de campo a todas partes, te ayuda a centrarte en las tiendas donde la acción tendrá mayor impacto.
Los equipos de campo no deberían guiarse por la intuición.
Los equipos de campo tradicionales dependen de horarios fijos. Los comerciales visitan las mismas tiendas con una frecuencia establecida, mientras que roturas de stock repentinas, etiquetas mal colocadas o inventario fantasma pasan desapercibidos en otros puntos — hasta que se refleja en la caída semanal de ventas.
- ✕Rutas fijasVisitar tiendas que funcionan bien mientras las tiendas problemáticas pierden ingresos.
- ✕Puntos ciegos a nivel nacionalDetectar una caída de ventas sin saber qué tienda o SKU está bloqueado.
- ✕Presupuesto desperdiciadoDedicar tiempo de desplazamiento y personal a tiendas que no lo necesitan.
- ✓Priorización basada en datosLas visitas solo se activan donde existe un problema y donde resolverlo resulta rentable.
- ✓Precisión a nivel de tiendaIdentifica con precisión las tiendas y SKU con caídas de ventas inusuales.
- ✓Rentabilidad focalizadaDirige los recursos de campo únicamente a las ubicaciones que necesitan intervención.
Cómo funciona
ROSA convierte tus datos EPOS semanales en un programa de campo priorizado y verificado — de forma automática.
Analiza tus datos de ventas para detectar problemas
ROSA revisa tus datos EPOS semanales a nivel de punto de venta e identifica las tiendas con un comportamiento de ventas inusual.
Prioriza las tiendas que más atención necesitan
Cada tienda recibe una puntuación basada en la probabilidad de un problema de disponibilidad, lo que permite a tu equipo centrarse primero en las tiendas de mayor prioridad.
Resuelve los problemas con una ejecución de campo específica
Las tareas se envían automáticamente a nuestros merchandisers o a tu propio equipo de campo. Cada visita se verifica mediante fotografía, creando un ciclo de mejora continua.
Descubre dónde actuar primero.
Qué podemos corregir en tienda
No nos limitamos a detectar problemas: los resolvemos. Nuestros merchandisers pueden actuar en horario comercial, por las tardes y los fines de semana para resolver problemas en tienda en el momento en que más importa.
Un ejemplo real
Basado en 1500 visitas realizadas en un programa en el Reino Unido a lo largo de nueve semanas.
Preguntas frecuentes
Q ¿Qué datos necesita ROSA para funcionar?
ROSA trabaja principalmente con datos EPOS semanales a nivel de tienda — los datos de ventas que los distribuidores proporcionan a sus proveedores. Es la fuente de datos más completa y rentable, ya que cubre todas las tiendas y SKU sin necesidad de visitas físicas. Cuando los datos EPOS del distribuidor no están disponibles, ROSA también puede funcionar con datos de reconocimiento de imagen en tienda recopilados mediante colaboración distribuida.
Q ¿Cómo identifica ROSA las situaciones de rotura de stock a partir de los datos de ventas?
ROSA analiza los patrones de venta a nivel de tienda y SKU individual, comparando las ventas recientes de cada tienda con su propia referencia histórica. Una tienda que muestra ventas significativamente más bajas de lo esperado para un SKU determinado — especialmente un periodo de ventas casi nulas — se marca como un probable fallo de disponibilidad. Este enfoque de detección de anomalías saca a la luz problemas que no serían visibles en datos agregados de sell-in o de panel.
Q ¿Qué ocurre después de que ROSA identifica una tienda problemática?
Las tiendas marcadas se priorizan según el impacto estimado en los ingresos del fallo de disponibilidad, y las tareas correctivas se generan y envían automáticamente a los equipos de merchandising de Roamler o al equipo de campo interno de la marca. Cada visita se verifica mediante fotografía, creando un ciclo cerrado desde la detección hasta la resolución.
Q ¿En qué se diferencia ROSA de una herramienta estándar de analítica retail?
Las herramientas de analítica estándar te indican que tienes un problema — una caída de ventas visible en los datos. ROSA va más allá: identifica qué tiendas y SKU concretos son probablemente la causa del problema, los prioriza según su impacto comercial y despliega una acción correctiva física para resolverlo. Combina la detección de datos con la ejecución de campo en un único flujo de trabajo.