¿Cómo una cadena de retail eliminó la saturación en caja en su franja de mayor tráfico?
Conoce cómo una cadena de retail recuperó la conversión de su hora de mayor afluencia sin sumar personal y sin instalar hardware.
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El problema
En una sucursal, la conversión caía exactamente cuando subía el tráfico: la hora que debía concentrar la mayor parte de la facturación era la que más venta perdía. Nada señalaba un problema. Las ventas mensuales cerraban dentro de lo previsto, la dotación era la habitual y la operación no había escalado ninguna incidencia. La pérdida estaba escondida dentro de una franja horaria.
La causa no era el volumen de tráfico, sino la falta de visibilidad sobre él: el patrón llevaba meses repitiéndose en los datos sin que nadie lo hubiera identificado.
Hallazgo clave - 02
Cómo se resolvió
Los datos de KSI localizaron el patrón: un día de la semana, en una franja horaria concreta, la operación se saturaba en la línea de caja y no en la superficie de venta en general. No era falta de personal; la información llegaba en el reporte del día siguiente.
- ✓Alertas en tiempo real por umbral sobre el flujo en caja, sin que nadie tenga que vigilar una pantalla.
- ✓Previsión sobre el histórico para conocer la hora exacta del pico antes de que ocurra.
- ✓Personal existente reasignado a la línea de caja antes del pico.
La alerta resuelve el incidente en curso; el histórico evita que se produzca.
Enfoque - 03
Resultados
- ✓El pico de tráfico se absorbió sin saturación ni cola.
- ✓La franja registra actividad normal, sin la caída de conversión de las semanas anteriores.
- ✓Sin personal adicional y sin hardware nuevo.
La mayoría de los problemas de conversión en tienda no son de dotación de personal. Son de información.
Aprendizaje