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La inteligencia artificial en retail

19 abril, 23
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Como el software con Machine Learning junto con Inteligencia Artificial ayuda a resolver retos en el sector de la moda. Poder saber cuáles estilos y tendencias afectan a la moda puede requerir una cierta cantidad de suposiciones, pero saber cómo y dónde conseguir esos productos y llevarlos al mercado lo antes posible no tiene que ser una adivinanza. Cuando la cantidad de datos disponibles se combina con inteligencia artificial (IA) y Machine Learning (ML), las empresas de retail tienen más posibilidad de poder predecir y determinar cómo adaptarse y cumplir con las demandas cambiantes de los clientes.

Infor menciona como la IA y el ML pueden ayudar a revolucionar la forma en que los minoristas de moda manejan la demanda previsión, asignación, reabastecimiento, planeación de surtido de productos y mucho más.

¿Qué son la IA y el Machine Learning?

En su esencia, la IA brinda a las máquinas “inteligencia” que les permite adaptarse a medida que cambian las circunstancias. Frecuentemente, la idea es crear “máquinas que pueden tomar decisiones similares a los humanos y utilizar esas decisiones para completar las tareas”, según Forbes. Las máquinas pueden evaluar muchos más datos y hacerlo mejor que los humanos. La meta de la IA es ayudar en la toma de decisiones en forma más informada y más rápido.

En cuanto al Machine Learning, Forbes menciona que es una forma específica de IA que utiliza “máquinas para procesar datos y que aprendan por su cuenta, sin supervisión constante”. El machine learning compila todos los datos disponibles, entiende y calcula las múltiples interacciones entre factores distintos para rápidamente descubrir las relaciones entre distintos impulsores de la demanda.

Algunos de estos factores pueden ser el historial de un ítem similar, asignando el inventario cuando se está por recibirlo, o cambiar los planes de reposición de un producto cuando se recibe la información de ventas de la semana anterior. Con el machine learning, todos estos procesos pueden automatizarse de manera que las empresas de retail puedan enfocarse en otras actividades más estratégicas como descubrir un nuevo color, identificar nuevos diseñadores, negociar mejores precios o desarrollar una presencia online más atractiva.

Creación de un surtido inteligente

El machine learning moderno incorpora los impulsores que potencialmente pueden hacer subir o bajar la demanda, incluyendo características y atributos de los productos y de las locaciones, datos competitivos, tiempo, precios, promociones, y datos de clientes. Los datos pueden hasta expandirse para incluir comentarios de clientes, compras iniciadas, datos de Instagram®, “likes” a productos similares y mucho más. No es raro que las empresas de moda creen un plan de surtido considerando el año anterior, pero con algunas mínimas adaptaciones considerando tendencias actuales.

El machine learning ayuda a contar con más datos analizando datos actuales e históricos que incluyen perfiles de los clientes, atributos del producto, mercados geográficos, comportamiento del comprador y mucho más. El machine learning no sólo puede recomendar a dónde enviar los ítems (considerando los múltiples atributos como el color tamaño, material, patrones y relación con otros ítems), el machine learning puede hasta hacer recomendaciones sobre en qué inventario se debe buscar. Las empresas pueden recrear escenarios “que sucede si” para estimar el impacto de la demanda de los cambios potenciales en el surtido, como también revisar el performance de los atributos estacionales, y hasta realizar análisis de conductas retrospectivas.

Pronosticar la demanda precisa

Cuando la empresa sabe qué productos venderá, el próximo paso es determinar el inventario ideal para cada una de las tiendas de retail. Cuando introducen nuevos productos, el machine learning puede evaluar una cantidad ilimitada de atributos de los productos, ubicaciones, y canales para anticipar con precisión la demanda. Por ejemplo, nuevos estilos, colores o su código de referencia, el machine learning puede automáticamente realizar un pronóstico considerando los atributos como color, tela, siluetas, largo, altura, tamaño, marca y más.

De hecho, la ciencia es tan penetrante que los pronósticos pueden actualizarse para nuevos estilos, colores y códigos de referencia que no se hayan vendido todavía.

Unificar la asignación y la reposición

Aunque la empresa textil sepa que venderá y donde, debe resolver qué cantidad enviará a cada lugar. El machine learning puede analizar muchos de los factores que impulsan la demanda y la planeación para desarrollar la asignación centrada en los clientes y las estrategias de reposición diseñada para mantener el nivel óptimo del stock, tanto en las tiendas, almacenes o centros de distribución, en todo el ciclo de vida del producto. Con retroalimentación en tiempo real, la estrategia de asignación y reposición puede ajustarse considerando la demanda real.

Con este modelo, los procesos de asignación y reposición están intrínsecamente vinculados. Tradicionalmente las herramientas de asignación y reposición eran aplicaciones independientes sin conexión entre ellas. Al unificar la asignación y la reposición junto como dos partes del mismo proceso, los productos pueden fluir entre dos etapas del ciclo de vida, desde la asignación inicial y la gestión de principio de estación a la reposición y final de estación desde el inventario, el almacén a las tiendas de ventas. Cualquiera sea el largo de la estación, una estrategia unificada funciona para optimizar el stock de todos los productos, las ubicaciones y los tiempos.

Optimizar la rentabilidad

Si el objetivo final es la rentabilidad, las empresas deben saber si el producto será rentable. Saber cómo y dónde se logra la rentabilidad es crítico para la toma de decisiones en cuanto al surtido, el precio el lugar y gestión.

El machine learning ayuda a desarrollar un plan único para alinear las decisiones sobre el surtido, precio, promociones, espacios, etc y luego alinearlas con el plan de ventas junto con las inversiones en el inventario. Los múltiples escenarios “que ocurre si” pueden operarse para determinar un plan óptimo para la cantidad correcta del inventario que ayude a disminuir los descuentos, reactivar las promociones y el stock muerto.

Fuente: Infor

La inteligencia artificial en retail

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