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Uno de los grandes retos del retail reside en la planificación de la demanda. Para anticipar, de manera fiable, qué productos se necesitan en cada punto (tienda, almacén, centro de distribución), se deben gestionar una serie de variables. Aquí entran en juego dos avances tecnológicos, basados en los datos, que deben recopilarse, clasificarse y analizarse con la mayor exactitud posible.
En esta labor, el machine learning permite prever el impacto detallado, favoreciendo la planificación y agilizando, en gran medida, este trabajo. Por eso, no es de extrañar que cada vez más retailers adopten la tecnología a la hora de realizar su previsión de la demanda.
Se trata del uso y desarrollo de sistemas informáticos capaces de aprender y adaptarse sin seguir instrucciones explícitas. Es decir, mediante el uso de algoritmos y modelos estadísticos, las máquinas analizan y extraen deducciones a partir de patrones en los datos.
Las nuevas tecnologías permiten que el comercio minorista sea más inteligente. Entre la última gama de tecnologías inteligentes, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son las que más capacidades tienen para un cambio de paradigma.
Gracias a la capacidad del machine learning en la recopilación de datos a gran escala y a las herramientas analíticas, obtener información en tiempo real sobre los clientes y las empresas se ha vuelto más fácil que nunca. Actualmente, la tecnología in-memory y el procesamiento de datos a gran escala permiten millones de cálculos de pronóstico por minuto.
La inteligencia artificial es la combinación de algoritmos para acercar, lo máximo posible, el procesamiento de las máquinas al de la inteligencia humana.
El aprendizaje automático es una rama de la inteligencia artificial. Se basa en la idea de que los sistemas pueden aprender de los datos, identificar patrones y tomar decisiones con una mínima intervención.
Ejemplos de inteligencia artificial:
La fidelización de los clientes es otro de los objetivos a los que contribuye la Inteligencia Artificial. Si la predicción del comportamiento facilita la incorporación anticipada de las características deseadas en cada producto, satisfacer las necesidades del cliente resulta más sencillo.
¿Por qué la industria minorista necesita el aprendizaje automático? La capacidad de predecir es la base de su supervivencia. Con la IA y las herramientas de aprendizaje automático, un retailer puede anticiparse a la demanda; ahorrando tiempo y dinero, y minimizando riesgos.
Este avance tecnológico del sector retail se emplea para escalar modelos en tareas de automatización y optimización. Pero, también para: realizar evaluaciones de riesgo más consistentes y precisas, hacer recomendaciones con fines de inteligencia empresarial, y realizar tareas predictivas mediante el análisis predictivo.
¿Cómo podemos implementar el aprendizaje automático en el comercio minorista?
Un empresario debería escoger con cuidado, y de manera estratégica, el lugar en el que desea ubicar su empresa. La ciencia de datos y el aprendizaje automático resuelven esta pregunta. Y lo hacen a través del aprendizaje con datos sobre las tiendas más famosas del mundo y sus patrones.
¿Y si los algoritmos pudieran predecir las necesidades y preferencias de un cliente, basándose en el historial de su comportamiento anterior en la tienda? Esta idea no solo es aplicable en los motores de recomendación en línea. También lo es en las tiendas físicas que utilizan Computer Vision para escanear y analizar a los clientes.
Cómo comercializamos, fijamos el precio y vendemos puede cambiar con la previsión de la demanda. Los ingenieros de aprendizaje automático pueden usar métodos históricos y de regresión para predecir los montos de ventas esperados para un artículo. Por ejemplo, pueden predecir las ventas de un tipo de zapato en un período de tiempo determinado.
Las decisiones de precios más precisas se logran mediante el análisis de los consumidores, los costes y la competencia. Con datos logísticos y de almacenamiento, es posible estimar los requisitos futuros de inventario, mantener la disponibilidad de los artículos en demanda y tomar decisiones sobre los precios.
El sector retail ha comprendido la necesidad de conocer el comportamiento de compra de sus clientes, de tener acceso a datos y de realizar acciones que, hasta hace algunos años, no eran posibles. A través de la Inteligencia Artificial, así como del resto de avances, el sector retail puede desarrollar estrategias dirigidas a fidelizar a los clientes y diferenciarse de la competencia.
En el sector retail, el servicio de atención al cliente se apoya, cada vez más, en la inteligencia artificial sumada al machine learning.
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