Los picos de venta como el que acabamos de vivir en la temporada navideña siempre suponen un momento frenético para el sector retail, es el momento en el que los clientes desbordan las tiendas físicas y online, se amplían los horarios de apertura de las tiendas, previsiones de rebajas… Gestionar los recursos de manera eficiente se vuelve fundamental para satisfacer los picos de demanda y garantizar una buena experiencia a los clientes. Es el momento del año donde más importancia toman algunas decisiones clave del negocio: no queremos quedarnos sin stock en las tiendas, pero no podemos saturar nuestros almacenes nacionales y/o locales, queremos seleccionar el mejor producto para cada tienda, ya que no todos se venden de la misma manera y queremos acertar con la política de precios y promociones que hará que nuestro producto rote con el mayor margen posible manteniendo altos niveles de competitividad y no podemos olvidar que todo este producto ha de ser movido con el menor coste posible. Por otro lado, los recursos humanos suponen un reto en términos de planificación y coste.
En las tiendas online el problema no se simplifica: colocar productos donde tengan una rotación óptima en función de las necesidades de la compañía, elegir la gama de productos a ser mostrada a cada tipo de cliente para reducir las devoluciones o agilizar los procesos de venta son problemas en los que la IA puede ayudar en gran medida.
A continuación, se presentan algunas aplicaciones y oportunidades de la analítica avanzada para abordar los desafíos clave que enfrenta la industria del retail en general y que se agravan en fechas tan señaladas.
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1.1. Gestión de inventarios
Uno de los aspectos críticos para el éxito de las operaciones durante las festividades es una gestión efectiva de inventarios. La analítica avanzada proporciona información que puede ser directamente aprovechada en toda la cadena de suministro, desde la predicción de tendencias futuras y patrones de demanda (lo que nos ayudará a saber qué producir y qué cantidades), hasta la gestión de los niveles de stock y la planificación de suministros para reducir el riesgo de falta de existencias o excedentes y así evitar pérdidas de ventas potenciales o aumentos de activos financieros innecesarios con su consiguiente contrapartida en obligaciones de pago.
Gracias al análisis de datos históricos e información en tiempo real, la IA, mediante algoritmos de analítica avanzada, puede recomendar puntos de aprovisionamiento óptimos, permitiendo mantener un inventario ágil que se adapta a las demandas dinámicas de la temporada. Esto no solo garantiza que los artículos populares siempre estén en stock, sino que también permite redistribuirlo durante la temporada a los puntos de venta con mejores resultados, reduciendo los excedentes que se destinarían a la época de rebajas posterior y, por tanto, que serían vendidos con un margen menor al deseado.
No obstante, estas herramientas también pueden aplicarse al flujo inverso de productos: la gestión de intercambios y devoluciones en las tiendas. A priori, herramientas de analítica avanzada pueden emplearse para perfeccionar los procesos de control de calidad y reducir la incidencia de las devoluciones. Sin embargo, también podrían emplearse estos datos para la recomendación de ofertas personalizadas e incentivos de fidelización a los clientes.
1.2. Horarios extendidos y gestión de la plantilla
La decisión de extender las horas de apertura de las tiendas o el aumento del personal, ya sea de tienda o de operaciones y almacenes durante estos picos de venta, es un arma de doble filo. Si bien brinda más oportunidades de ventas, también plantea desafíos para gestionar la eficiencia operativa y los ratios de productividad y coste. La analítica avanzada ayuda al sector a encontrar el equilibrio adecuado al recomendar la cantidad óptima de horas basadas en datos históricos y tendencias actuales. Además, herramientas de IA como los Gemelos Digitales (Digital Twins) podrían permitir simular distintos escenarios para valorar el impacto de la aplicación de recursos en distintos procesos para elegir el escenario más interesante y desarrollarlo conociendo el resultado esperado con antelación.
Figura 1: Pirámide de soluciones basadas en Inteligencia Artificial, Big Data y Analítica Prescriptiva.
Al analizar el comportamiento de los clientes y los datos de ventas, se pueden identificar los intervalos de tiempo más rentables para extender el horario (analítica predictiva). Esto supone nuevos retos organizativos para la gestión del personal y la recepción de mercancías, pero proporciona nuevas oportunidades de aumentar los ingresos y, en ocasiones, diferenciarse frente a la competencia. El horario extendido de cada tienda y el aumento del tráfico de clientes exigen un enfoque estratégico para la gestión de empleados y la asignación de recursos.
La analítica prescriptiva ayuda a crear horarios eficientes al considerar datos de ventas históricos, patrones de afluencia/compra de los clientes y la disponibilidad y perfiles de la plantilla. Esto garantiza que las tiendas y almacenes tengan el personal adecuado durante las horas pico, minimizando los tiempos de espera de los clientes y mejorando la experiencia de compra en general.
Figura 2: Pantalla de planificación de horarios.
1.3. E-commerce
Lo primero que se viene a la cabeza sobre la operativa del comercio electrónico durante un pico de venta como el que originan las navidades es la compleja planificación que requiere toda la cadena de suministro. Desde la experiencia de compra en las páginas web hasta la distribución de todos los productos a sus clientes finales e incluso la gestión de devoluciones.
Otro aspecto menos conocido del comercio electrónico responde a la gestión dinámica de precios. Con este sistema, los precios de los productos pueden ajustarse en tiempo real siguiendo las condiciones del mercado, los precios de la competencia y las preferencias de los clientes. Herramientas de analítica avanzada pueden monitorizar estas fuentes de información en tiempo real y recomendar las estrategias de precio que maximicen los beneficios y se alineen con la demanda del mercado.
Además, un buen uso de las aplicaciones de IA, pueden sugerir el layout de la página web para cada cliente, ofreciendo mayor potencial de compra, reduciendo las posibles devoluciones, atendiendo a las necesidades de rotación de stock de la compañía para vender con el margen más adecuado.
1.4. Marketing y promociones
Durante todo el año, aunque especialmente en la temporada navideña, las campañas de marketing se planifican meticulosamente para adaptar mensajes y promociones a segmentos específicos de la población. El lanzamiento de ventas promocionales estratégicas, como productos de tiempo limitado y eventos exclusivos con acceso temprano, fomenta un sentido de urgencia, alentando la actuación inmediata de los clientes.
En el ámbito de las redes sociales, la IA se emplea para evaluar la efectividad de campañas festivas, utilizando insights para ajustar y mejorar contenido visualmente atractivo y elementos interactivos, optimizando así la planificación de ventas y liquidación de inventarios, así como la participación del cliente y la interacción comunitaria. Este enfoque basado en datos facilita una transición sin problemas hacia las próximas temporadas comerciales.
Figura 3: Panel de Google Analytics.
Para todos los casos anteriores, la analítica avanzada proporciona soluciones a decisiones de negocio que, durante la temporada festiva, pueden constituir un desafío para las empresas del sector retail. Ambas analíticas descriptiva y predictiva pueden ser muy valiosas para caracterizar todos los aspectos de la operativa que tienen incertidumbre. Modelos sobre el comportamiento de los clientes, la demanda esperada y el posicionamiento de los productos en las páginas web constituyen herramientas poderosas con las que abordar las complejas decisiones que surgen en estas fechas.
De la misma manera, la analítica prescriptiva permite ir un paso más allá para mejorar la satisfacción de los clientes y aumentar la eficiencia de las operaciones. Algunas de sus aplicaciones más típicas son la gestión de inventarios, la asignación de turnos del personal, la planificación de rutas para los envíos a domicilio o la recogida de devoluciones e incluso la asignación de precios a los productos.
En un mercado competitivo, la capacidad de tomar buenas decisiones basadas en datos con ayuda de aplicaciones de IA ya no será solo fuente de una ventaja competitiva, sino una necesidad operativa. En el sector retail, con un volumen de información tan amplio, hay mucho camino por explorar y las aplicaciones de BI empiezan a quedarse cortas. Con las herramientas adecuadas de IA, el potencial de las tiendas / supermercados físicos u online adquiere cotas que aún están por definir.
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