Categoría: Retail & CPG,Noticias
Autor: Felipe Barragán
Claves para pronosticar demanda en Retail con Inteligencia Artificial
Hoy en día muchas cadenas y tiendas de retail usan la Inteligencia Artificial para análisis prescriptivo y plantear diferentes escenarios.
Una de las búsquedas más frecuentes de las cadenas y tiendas de retail, es estar en sintonía con las necesidades de sus clientes y saber reaccionar a los cambios mediante un pronóstico de la demanda.
La pregunta insistente es: ¿Se puede pronosticar la demanda en Retail?, y la respuesta apunta como tendencia en estos días a aplicar y aprovechar la Inteligencia Artificial (IA) para conseguirlo.
Hacer un análisis del negocio de retail únicamente con los datos e información histórica, hoy en día no es suficiente.
Para determinar un estimado más riguroso es necesario contar con tecnología que facilite predecir las nuevas tendencias de los produtos, sino también que ayude a definir las acciones comerciales que debe tomar la empresa consciente de las metas y resultados esperados.
Aplicar la Inteligencia Artificial, además de ser un tendencia, se presenta como un excelente aliado para la toma de mejores decisiones; no sólo con agilidad y precisión, sino también como un elemento para permanecer en el mercado enun mercado de neocios cambiante y altamente competitivo.
Es una realidad, hoy en día muchas cadenas y tiendas de retail están implementando la Inteligencia Artificial como una herramienta de análisis descriptivo y prescriptivo para plantear diferentes escenarios, y de este modo elegir el que mejor resultados ofrezca.
En términos de pronosticar la demanda, la Inteligencia Artificial ayuda en factores como:
Demanda Estacional – Información histórica de la demanda en cada ubicación (de preferencia varios años).
Tendencia – Crecimiento o decrecimiento que ha tenido cada período.
Incrementales – Eventos promocionales que se programan para los periodos a evaluar.
Residuales – Impactos que ha tenido por eventos como cambio de precio y/u otros factores exógenos.
Antes no debemos perder de vista hacer una planeación y fijar objetivos. Aquí te damos un ejemplo:
Incrementar ventas
Incrementar margen bruto
Mejorar GMROI
Eliminar stock out (agotados)
Assortment - variedad y mezcla
Cumplir con estacionalidad
Mejorar relación con proveedores
A pesar de las diferentes ventajas que proporciona la Inteligencia Artificial, no debemos perder de vista que el objetivo central es contar con información precisa y confiable, como la de pronóstico de la demanda; y así tomar decisiones precisas de manera ágil.