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Inteligencia Artificial Predictiva en Retail

Inteligencia Artificial
Predictiva en Retail

Entremos en detalle sobre Inteligencia Artificial Predictiva en Retail:

Cada día vemos como los potenciales consumidores se van de una tienda sin comprar nada porque no hay en stock el artículo que buscaba, disminuyendo de forma importante el índice de satisfacción de nuestros clientes y provocando pérdidas que pueden llegar al 40% de las ventas. Por otro lado, un exceso de los inventarios puede ocasionar problemas de liquidez, debido el aumento del capital de trabajo necesario para disponer de este inventario sobre estimado, para eso necesitamos Inteligencia Artificial Predictiva en Retail.

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Los desafíos a los que habitualmente se enfrentan los retailers son:

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  • La volatilidad de la demanda es un proceso intrínseco al mercado, y las organizaciones no tienen la flexibilidad para adaptar sus procesos productivos a ésta volatilidad.
  • Las organizaciones enfrentan constantes cambios a fechas de entrega.
  • El exceso de inventario no es un foco en el proceso de producción.
  • Se enfocan los esfuerzos predictivos en establecer requerimientos de producción (en lugar de enfocarse a estimaciones de ventas).
  • Altos costos asociados a la mercancía no vendida por errores en la previsión de la demanda.
  • Altos costos provocados por demanda no satisfecha.
  • Mucho tiempo enfocado al desarrollo de cálculos y poco al análisis profundo de información.
  • Dependencia de metodologías cualitativas de planeación de demanda.

Dado este escenario, es muy importante que las organizaciones puedan contar con pronósticos acertados de ventas de sus productos en cada punto de venta, para poder alinear inventario con los peaks de demanda para todas sus sucursales, evitando mercancía no vendida, inversiones innecesarias o demandas insatisfechas.

Usualmente las organizaciones, utilizan promedios móviles, información agregada y la experiencia de los empleados para realizar sus estimaciones, pero que en la mayoría de los casos no son suficientes para resolver esta problemática.

¿Cómo podemos entonces llegar a un buen equilibrio
entre la demanda y el stock de productos?

Con una adecuada estrategia de estimación y planeación de la demanda que impacte en la reducción de costos, la satisfacción de clientes y en una mayor producción.

Realizando una certera planeación de la demanda, que permitirá una mejora entre del 15-30% de mejora en el cumplimiento satisfactorio de pedidos.

Detectar y reaccionar en forma oportuna ante eventualidades y excepciones en el desempeño de la organización en relación con la demanda esperada.

Disponer de una solución que incorpore las tendencias, las condiciones del mercado y la estacionalidad de los productos y evalúe de forma inteligente todos éstos factores para determinar cuántos productos distribuir en cada punto de venta sin que signifique una importante carga operativa para la organización.

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Integrar esta solución con el backoffice, de tal forma que las recomendaciones que parten de dicho análisis sean ejecutadas por repartidores y áreas de producción y compras.

Axity Chile, ha desarrollado una solución basada en Inteligencia Artificial Predictiva, que incorpora distintas técnicas como series de tiempo, redes neuronales, máquinas de soporte vectorial y modelos híbridos compitiendo para generar la mejor estimación de demanda futura y pedido sugerido de cada producto en cada punto de venta, considerando tendencias, segmentos y estacionalidades, que entrega a nuestros clientes múltiples beneficios:

  • Contar con una mayor certeza sobre la demanda de productos
  • Fortalecer el proceso de planeación de la cadena de suministro y administración de inventarios.
  • Una adaptación más ágil a cambios de mercado.
  • Aumento en ventas y disminución de devoluciones

Conocer productos o puntos de venta de bajo desempeño.

¿Tienes un proyecto de Inteligencia Artificial Predictiva en Retail?

En Axity, hemos desarrollado soluciones que incorporan distintas técnicas, con el fin de mejorar la estimación de la demanda futura para cada punto de venta.