Sin datos fiables, incluso los operadores minoristas más talentosos se encuentran sin saber qué hacer. Hemos visto esto repetirse muchas veces: cuando la rentabilidad de una tienda cae, la dirección se paraliza, sin saber si se trata de una bajada estacional de los ingresos, ineficiencia del equipo o incluso fraude. Pero si los datos son tan importantes, ¿por qué los hemos utilizado tan poco y, por lo tanto, no hemos logrado crecer ni obtener beneficios?
Precisamente por eso, la confianza en los datos es una de las piedras angulares de las soluciones que miran hacia el futuro del comercio minorista. Precision Retail Uno de los objetivos principales es facilitar el acceso rápido a los datos relevantes, restableciendo la confianza que todo emprendedor necesita para prosperar.
Voy a contaros mi experiencia en Visio Me ha demostrado el potencial de esta transformación y cómo la falta de datos precisos ha provocado pérdidas económicas a muchos franquiciados y propietarios de tiendas.
Cuando la desconfianza en los datos paraliza.
Imagina que estás cerrando el mes, revisando las cifras, y te das cuenta de que tus ganancias han disminuido. Quieres mejorar el próximo mes, pero ¿por dónde empezar? ¿Se debieron a las condiciones del mercado? ¿A factores estacionales? ¿O a algún problema en tu operación?
Si el motivo es operativo, las preguntas se multiplican: ¿Está su equipo fallando en ofrecer productos adicionales? ¿El problema reside en la gestión del inventario? O —la pregunta que inquieta a todo propietario de un negocio minorista—¿Alguien te está robando?
Sin datos fiables, no se pueden responder estas preguntas. Si alguien vendió productos sin registros, esos datos simplemente no existen en el sistema.
Ante un sinfín de posibilidades y un exceso de información, te paralizas. Y la mera sospecha de fraude altera la forma en que interactúas con tu equipo, creando un ambiente tóxico donde la confianza plena se vuelve imposible.
Las tres categorías de fraude y sus patrones estadísticos.
Comprender qué buscar es el primer paso para garantizar la integridad de los datos. Existen tres categorías principales de fraude en cajas registradoras, cada una de las cuales genera patrones distintos en sus datos:
1. Ventas no registradas
Cuando no se registran transacciones en el sistema, se observarán discrepancias de inventario para productos específicos. Si bien algunas discrepancias son normales en operaciones de alto volumen (errores de proveedores, productos dañados), los patrones consistentes indican una situación diferente.
En las transacciones en efectivo, es posible que observe más dinero en la caja registradora del que indica el sistema, si el empleado no se lo queda inmediatamente. O bien, verá un promedio de ventas en efectivo menor si se lo queda. El fraude con tarjetas sigue patrones similares, pero con registros de pago electrónicos.
Entre los indicios de este tipo de desviación se incluyen un número de transacciones inferior al normal y una cantidad de pagos con tarjeta o en efectivo muy por debajo de la media diaria habitual de su tienda.
2. Venta de artículos distintos de los registrados
Este método fraudulento genera discrepancias en el inventario entre las distintas categorías de productos. Si se registran artículos de alto valor como alternativas más económicas, se observará que una categoría de productos se vende más de lo habitual, mientras que otra se vende menos de lo esperado.
Busque distorsiones en los márgenes como indicador clave. A diferencia de lo que ocurre con el fraude de ventas no registrado, en este tipo de fraude el número de transacciones se mantiene normal; es la combinación de ventas la que parece distorsionada.
3. Distribución gratuita de productos
Cuando los productos se venden sin ser cobrados ni registrados, las discrepancias de inventario se convierten en el principal indicador. Puede que ni siquiera notes una diferencia en el volumen de ventas, pero el stock desaparece sin que se generen los ingresos correspondientes.
Este tipo de fraude suele darse con clientes habituales concretos, a veces amigos de los empleados. Esté atento a aumentos repentinos en los indicadores de merma o rotura acompañados de discrepancias en el inventario.
Equilibrar el control y la confianza
La clave que muchos minoristas pasan por alto es que no se necesitan todos los datos operativos para identificar fraudes como los que mencioné. Lo que sí se necesita son datos estadísticamente fiables, suficientes para tomar decisiones de gestión acertadas y centrar la atención en lo que realmente importa.
En lugar de analizar cada transacción individualmente, céntrese en los patrones de comportamiento de los empleados. Las personas tienden a comportarse de manera consistentemente correcta o problemática; lo que el profesor y psicólogo estadounidense Dan Ariely denomina en sus estudios previsiblemente irracional.
Los errores individuales son normales y esperables. Lo importante es si los empleados cometen los mismos errores de forma consistente. Al centrarse en la coherencia del comportamiento en lugar de en la perfección de cada transacción, se crea una cultura más sana y se puede confiar en los datos con seguridad.
En otras palabras, se necesita menos inversión para monitorear a las personas y sus patrones que para verificar cada transacción. Cuando los comportamientos son consistentes, los datos se vuelven lo suficientemente fiables como para tomar decisiones con confianza.
Cómo detectamos un fraude mensual de R$15.000 en una tienda Subway.
Nos encontramos con un negocio minorista que generaba aproximadamente R$50.000 al mes, pero que presentaba un fraude mensual asombroso de R$15.000. El proceso de detección comenzó con el análisis de los datos de ventas, buscando anomalías estadísticas.
Lo más curioso es que el número de transacciones parecía normal; el fraude había durado tanto que alteró los promedios históricos. Sin embargo, surgieron discrepancias en el promedio de ventas en efectivo en fechas específicas, así como un volumen excesivamente alto de transacciones canceladas, un mecanismo de fraude común en el que los empleados simulan ventas y luego las cancelan, quedándose con el dinero.
Mediante la IA de Visio, analizamos las grabaciones de vídeo e identificamos a los empleados que no registraban correctamente las transacciones. El patrón era evidente: siempre eran los mismos empleados los que incurrían en comportamientos problemáticos.
La plataforma identifica automáticamente comportamientos inusuales en el proceso de pago.
Lo que sucedió a continuación revela el impacto positivo de resolver el problema de la confianza en los datos:
- Los empleados implicados en fraudes suelen dimitir de inmediato, al saber que su fuente de ingresos extra ha desaparecido y por temor a ser descubiertos.
- Otros empleados que no estaban involucrados suelen expresarse con alivio: «Ya lo sabía. Era horrible venir a trabajar. Me sentía fatal, pero no podía decir nada». El ambiente tóxico afectó a todo el equipo.
- Una vez que los implicados en el fraude rindieron cuentas, los empleados restantes ajustaron su comportamiento, sabiendo que cualquier irregularidad sería detectada.
Es importante destacar que lo que a menudo parece ser fraude puede deberse en realidad a una limitación del sistema o simplemente a falta de capacitación. En algunas tiendas, encontramos sistemas de punto de venta con botones averiados que requerían 10 clics para registrar correctamente los artículos, y los empleados recurrían a atajos. En otros casos, el equipo registraba productos similares como si fueran el mismo, sin comprender el impacto que esto tenía en el control de categorías.
La transformación se produce rápidamente una vez que se garantiza la integridad de los datos, lo que revoluciona el funcionamiento de la tienda. Con datos fiables, la toma de decisiones de los gerentes mejora significativamente, creando un ciclo de mejora operativa.
Cómo detectar el fraude y obtener datos fiables en su operación.
¿Confías en tus datos operativos? Si la respuesta es «más o menos», podrías estar perdiendo dinero sin darte cuenta. Hay dos maneras de detectar irregularidades en tu tienda: observar señales visuales y analizar patrones en los datos.
Señales que podrías ver:
- Los mismos "clientes" apareciendo varias veces a horas intempestivas.
- La impresora de recibos no imprime durante las ventas.
- Empleados que manejan la caja registradora fuera del horario laboral.
- Se registran productos sin que haya clientes en la tienda.
- Los estilos de vida de los empleados están cambiando mucho más allá de lo que permiten sus salarios.
A las personas les resulta difícil actuar de forma completamente aleatoria. Cuando alguien intenta engañar al sistema, termina creando un patrón que los observadores atentos detectan incluso antes de que los datos lo confirmen.
Pero los casos más comunes son los más sutiles, aquellos que evitan estas señales tan obvias. Ahí es donde disponer de datos accesibles y completos marca la diferencia, sirviendo como método de detección complementario.
Especialmente en estos casos, es posible que necesite soluciones de visión artificial con capacidades de IA que puedan relacionar con precisión lo que se vendió con lo que se detectó.
Cómo analizar tus datos de ventas sin perder tiempo.
Garantizar la integridad de los datos no requiere sistemas perfectos, sino un método que equilibre el esfuerzo y el impacto. Vea nuestro proceso probado:
1. Analizar patrones históricos.
Comprobar la coherencia en:
- Métodos de pago (las ventas en efectivo deben cumplir con las normas)
- Precio medio del billete (los cambios repentinos requieren explicación)
- Cancelaciones (un volumen elevado suele indicar problemas)
- Horario de ventas (cada día y período tiene su comportamiento típico)
Todo aquello que sea estadísticamente diferente destacará.
2. Utilice el vídeo de forma inteligente.
Cuando los datos muestren algo inusual, revise los vídeos de la caja registradora y céntrese en esos momentos específicos. Este enfoque selectivo ahorra tiempo y energía.
Si su tienda está perdiendo dinero por fraude, cualquier inversión en detectarlo generará un rápido retorno.
3. Fíjate en las personas, no solo en los números.
El cambio más importante consiste en verificar que cada empleado siga las normas correctas, y no solo investigar transacciones aisladas.
Si un empleado registra con frecuencia vodka premium como vodka normal, se ha detectado una necesidad de formación o un patrón de fraude.
4. Mantener un monitoreo continuo.
Tras borrar los datos, implemente:
- Análisis periódico de indicadores clave.
- Verificaciones de datos en vídeo aleatorias
- Investigación inmediata de anomalías
- Retroalimentación clara para los empleados
El objetivo no es vigilar a todo el mundo todo el tiempo, sino garantizar que los datos sean fiables.
Confianza en el equipo versus confianza en los datos.
Muchos empresarios confunden estos dos conceptos y terminan creando tensiones innecesarias.
Es imposible construir una cultura sana sin confianza, pero debemos distinguir:
- Confía en el equipo: creer que todos actúan correctamente
- Confía en los datos.Para garantizar que la información refleje la realidad.
Para generar el primer tipo de confianza, es necesario eliminar la posibilidad de fraude. Como afirma el psicólogo Dan Ariely, existen dos estados: la confianza plena (difícil de mantener) y la desconfianza (difícil de superar).
Una vez establecida esta base, los errores honestos pueden abordarse con refuerzo positivo y capacitación. Aquí es donde entra en juego el enfoque en los aspectos positivos: destacar lo que los empleados hacen bien.
Un comportamiento puede ser erróneo y requerir corrección sin quebrantar la confianza. El problema radica en los comportamientos que distorsionan repetidamente la relevancia estadística de los datos, impidiendo que la gerencia tome decisiones acertadas.
Transforme su negocio con datos fiables.
Los datos claros y fiables no solo sirven para prevenir el fraude: su función principal es aumentar el potencial de mejora de su operación, dentro de la lógica del Retail de Precisión.
Cuando confías en los datos de tu tienda, dejas de preguntarte qué ocurre en las operaciones diarias y puedes centrarte por completo en mejorar el trabajo de tu equipo y el rendimiento de la tienda.
En Visio, hemos presenciado transformaciones notables tras la implementación de un sistema que facilita la integridad de los datos:
- Las tiendas están duplicando sus ingresos ajustando sus horarios en función de la demanda real.
- Equipos que aumentan el valor promedio de las entradas hasta en un 14% con formación específica.
- Los gerentes identifican y replican patrones exitosos en sus tiendas.
El enfoque más eficaz consiste en utilizar datos limpios para identificar los puntos fuertes, es decir, las áreas donde las cosas funcionan excepcionalmente bien. En lugar de decir "necesitas mejorar", se estudian los casos de mejor desempeño, se comprende qué genera resultados y se replican esas buenas prácticas.
El equilibrio perfecto: ni perfección ni caos.
No necesitamos tener absolutamente todos los datos existentes: lo que importa para gestionar un negocio es contar con fiabilidad estadística que permita tomar decisiones acertadas.
El coste de la desconfianza en los datos va mucho más allá de las pérdidas inmediatas por fraude. Crea una parálisis que impide el crecimiento de la operación.
Cuando se facilita el acceso a datos fiables, la transformación es rápida: la energía que antes se desperdiciaba en incertidumbres y decisiones intuitivas (y a menudo erróneas) ahora se utiliza para generar un cambio positivo.
La pregunta sigue en pie: en 2025, ¿podrá permitirse el lujo de no invertir en la integridad de los datos de su tienda? El coste oculto de la falta de confianza podría ser el mayor gasto que afronta su negocio minorista en la actualidad.
En Visio, hemos ayudado a cientos de franquicias a transformar esta dinámica centralizando los datos operativos con precisión y practicidad. Mediante la tecnología de IA, hemos transformado las rutinas de las tiendas en datos que permiten identificar y corregir errores y eliminar el fraude.
Los resultados hablan por sí solos: las tiendas duplican sus ingresos, los equipos recuperan su motivación y los gerentes finalmente pueden tomar decisiones acertadas.
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