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El análisis predictivo y la inteligencia artificial activa en el sector retail

Publicado el 18/8/16 8:00

Gracias al análisis predictivo hoy las empresas de cualquier sector pueden experimentar las ventajas del modelado predictivo, el aprendizaje automático e incluso la inteligencia artificial. De hecho, es algo tan común en plena Transformación Digital, que incluso los ciudadanos de a pie ya nos hemos acostumbrado. Es una nueva realidad y una manera diferente de vivir. Y eso se nota en todo, hasta en el hecho de comprar una bebida refrescante, un libro o una pasta de dientes.

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Créditos fotográficos: istock NastassiaBas

El uso del análisis predictivo en el sector retail no es nuevo, debe rondar ya una década desde la primera vez que leímos o escuchamos la anécdota de los pañales y la cerveza, uno de los clásicos de predictive analytics, igual que el de las tres Vs lo es del imaginario de Big Data; pero lo que sí puede considerarse como novedad es lo que sucede cuando la inteligencia artificial participa en el proceso... de forma activa.

 

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El análisis predictivo que nos ayuda a vivir en el futuro

Hoy día, lo extraño sería entrar en un establecimiento físico o en un comercio online y no sentir los efectos de una experiencia optimizada. Como clientes nos hemos acostumbrado a encontrar los artículos ordenados de determinada forma, el supermercado estructurado siguiendo un plan donde nada es fruto de la casualidad y las recomendaciones bajo la imagen del artículo del e-commerce que nos interesa.

Sin embargo, a la vez que el entorno se sofistica, también lo hacemos nosotros. El cliente aprende. Antes miraba las fechas de caducidad de los productos a consumir, consciente de que las que contenían alimentos más próximos a expirar se hallaban en las posiciones delanteras, más próximas a la mano que, con las prisas, cogía la primera que veía y la tachaba de la lista de la compra, sin más. Ahora, sabe más.

Y esto hace que las empresas necesiten recurrir a la expresión más ágil del análisis predictivo, la que presenta el nivel de automatización más elevado, al inteligencia artificial. Esta rama del aprendizaje automático consigue liberar a los empresarios del sector retail de algunas de las presiones que con mayor crudeza habían soportado durante años. ¿Cómo hacer una gestión eficiente del abastecimiento antes de periodos festivos o vacacionales? ¿De qué modo saber qué se necesitará y dónde? ¿Dónde interesa más abrir un nuevo establecimiento y por qué?

La inteligencia artificial permite a las organizaciones de este sector dar respuesta a sus problemas más urgentes, como los relacionados con:

  1. Ubicación del comercio: si hasta ahora ya se empleaba el análisis predictivo para determinar dónde abrir una tienda, hoy día, este tipo de decisiones se pueden optimizar con la ayuda de la inteligencia artificial. Así, en base a datos históricos, tales como las ventas, la demografía o la distancia a los competidores se puede conocer, no sólo la localización exacta donde comenzar a hacer caja, sino el momento más oportuno para abrir la persiana y lo mismo aplicado al comercio electrónico. Y esto no es lo más importante, sino que el hecho que verdaderamente marca a diferencia con predictive analytics es que IA puede, además de este conocimiento, proporcionar a los minoristas una comprensión del porqué de esa decisión, en base a la identificación de los impulsores más importantes y las variables críticas que contribuyen al marcar la opción recomendada, como idónea.
  2. Dotación de personal: durante el año no hace falta análisis predictivo para conocer cuántos empleados se necesitan en el establecimiento para cubrir las necesidades de los clientes. Pero ¿qué sucede en épocas de rebajas? ¿Y en las semanas previas a la Navidad o a las vacaciones de verano? Para prevenir la insatisfacción de los clientes que sienten que están perdiendo el tiempo en una cola, es necesario saber cuáles serán las exigencias de cada jornada en materia de recursos humanos. Y esto no es fácil de calcular. No hay que arriesgarse a aumentar el coste del servicio en esos días, ni la motivación de los empleados,; pero tampoco puede tomarse a la ligera el asunto y dejarse en manos de la suerte. Usar predictive analytics puede dar una idea del aumento (o disminución)del tráfico en la tienda, pero con la inteligencia artificial se va más allá y se consigue conocer con exactitud cuántos trabajadores extra harán falta cada día y en qué áreas serán más necesarios. El resultado es un menor coste para el minorista y una mejor experiencia en la tienda para el cliente.
  3. Gestión de inventario: éste es un desafío tradicional para los responsables de empresas de retail. Encontrar el equilibrio es difícil, y cualquier error puede causar un impacto significativo sobre los flujos de ingresos. Para evitarlos hacen falta modelos de predicción que muestren qué artículos se precisarán y dónde serán requeridos. Épocas del año, establecimientos, ubicaciones... todo cuenta y para lograr el ajuste es necesario un trabajo previo de conexión de datos. Son tantas las variable a cotejar que no cabe plantearse otra posibilidad que el uso de la inteligencia artificial para resolver el asunto. Así, en base a aplicaciones que construyen modelos de predicción, los minoristas encuentran respuestas que les garantizan la efectividad en sus cálculos.

Pero esto no es todo. Lainteligencia artificialy otras formas avanzadas de análisis predictivo pueden ayudar a los minoristas a optimizar sus esfuerzos de marketing, mejorando la efectividad y rentabilidad de sus campañas y promociones; a afinar sus pronósticos de ventas, para una asignación de recursos más eficaz e, incluso, a mejorar los procesos de contratación, para evitar la rotación y centrarse en los candidatos más idóneos y mejor cualificados para el puesto y la organización.

 

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