Al revisar el panorama minorista de 2018, ciertamente ha habido desafíos y oportunidades que han impulsado la evolución del sector para satisfacer la demanda de un consumidor cambiante. La tecnología móvil, la velocidad de servicio / entrega y los precios bajos han sido sólo la punta del iceberg.
Para las empresas del sector hay presión por los consumidores que quieren un producto inmediato y variado (tamaño, sabor, longitud, forma, marca, peso, etc.) y por la rápida expansión de los mercados (globalización). Con Amazon invirtiendo en I + D a una tasa de US$ 22.6 mil millones en 2017 (fuente: Bloomberg), y Alibaba con un plan de inversión de US $ 15 mil millones en los próximos 3 años (fuente: CNBC), ambos con un enfoque de crecimiento en AI, no es comercialmente sostenible para los minoristas competir contra una variedad de artículos aparentemente interminable en inventarios y con políticas de entrega de entre 0 y 3 días.
La personalización y conocimiento del cliente es a menudo la manera en la que los minoristas suelen competir. Sin embargo, cuando se trata de administrar los costos laborales, el inventario, el cumplimiento de los proveedores y las entregas para dar valor al consumidor, hay una dependencia frente a la información que entregan los sistemas vinculados con los procesos administrativos, comerciales y logísticos de la empresa, los cuales no suelen estar integrados al momento de ofrecer atención multicanal al consumidor.
La Inteligencia Artificial (AI) y el Machine Learning (ML) podrían ser la respuesta
En el mercado minorista, el dolor de cabeza es la administración de grandes cantidades de datos que permitan crear correlaciones y a la vez obtener recomendaciones a partir de un análisis previo de patrones. Dichos análisis deben contemplar los datos almacenados a lo largo del tiempo, con el fin de prestarle un servicio de valor al consumidor.
Teniendo en cuenta lo anterior, la tecnología que aplica AI le permitiría a los minoritas tener la capacidad de:
- Dirigir a un cliente en la tienda para que encuentre el artículo que está buscando, habiendo confirmado su disponibilidad o identificado un producto sustituto, siempre en miras de cumplir con la solicitud.
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Aumentar la eficiencia en la cadena de suministro basada en:
- Mejorar la precisión de la demanda de cada producto en cada ubicación, teniendo en cuenta las promociones, eventos, canibalización, datos demográficos y pronósticos meteorológicos
- Elegir correctamente los proveedores, con entregas a tiempo, en las cantidades correctas, a un costo óptimo en tiendas almacenes o a cliente final
- Reducir costos laborales del personal en tiendas y almacenes, optimizando los horarios de los operarios de acuerdo con la demanda, calculada en flujo de ventas e inventario
- Proporcionar información analítica relevante a los usuarios del negocio, alertando sobre las posibles desviaciones y tomando acciones en su nombre
- Brindar chatbots para el consumidor y el personal que permita un fácil acceso a información y acciones como, por ejemplo: “pedir que los ingredientes para una receta estén empacados y listos para recogerlos en la tienda de camino a casa”
- Detectar fraudes en la cadena de suministro y almacenes
- Fijar precios o promocionar un artículo, maximizando el margen y alcanzando la tasa de venta directa
Aunque las anteriores prácticas han sido superadas tradicionalmente por el personal a través de la experiencia, estudios y prácticas diversas, no han dejado de tener un grado de intuición, dando espacio a las mejoras. Mejoras que están siendo abordadas por compañías asociadas como Infor y Cerca Technology, que aprovechan los algoritmos de AI y ML para optimizar la calidad de datos y análisis del negocio, llenado estos “vacíos” en la información y aumentando la relevancia y precisión de las herramientas de apoyo en la toma de decisiones.
¡Es el siglo XXI!, los cambios tecnológicos han sido prominentes y las soluciones y herramientas tecnológicas también. No hay excusas para que las empresas sigan retrasando el proceso de transformación digital.
Autor: Bryan Buitrago, Gerente General de Cerca Technology
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