Existen diversas fechas clave para el retail como fiestas decembrinas, día de las madres, San Valentín, Cyber Monday, Hot Sale, entre otras, que derivan de un importante aumento en el consumo minorista reflejado en los tickets de compra de estas cadenas. Actualmente las soluciones basadas en Inteligencia Artificial (IA) y analítica avanzada de datos se han convertido en aliados estratégicos para las tiendas, pues permiten optimizar operaciones y aumentar su rendimiento.
Pese a que en México y la región latinoamericana las cadenas de retail enfrentan retos como la volatilidad en la demanda, robo hormiga o devoluciones legítimas o fraudulentas de productos, entre otras.
La aplicación correcta de la IA como las de SAS puede aminorar sus efectos e incluso anticiparlos para tomar acciones que potencien las ventas y su margen, al tiempo de reducir mermas en contextos de alta demanda. Enriquecer surtidos, mejorar estrategias de precios y hasta análisis inteligente de las cámaras de video en tiendas serán empleados para mejorar la experiencia del consumidor.
Ante este panorama, los retailers requieren eficiencia para maximizar ventas, optimizar inventarios y satisfacer las demandas de los consumidores, donde la implementación de IA y analítica avanzada ha demostrado ser un factor diferenciador al predecir comportamientos de compra y personalizar ofertas, lo que contribuye a un incremento en las ventas y una mayor eficiencia en la gestión de inventarios
¿Qué herramientas utilizan los retailers en fechas de alta demanda?
Durante esta temporada, el sector retail implementa Pronósticos de Demanda Avanzados para predecir los productos que se venderán mejor, evitando tanto el exceso de inventario o desabasto; Optimización de Precios y Ofertas Especiales para maximizar los márgenes y responder a la competencia; Segmentación Predictiva de Clientes utilizando IA para identificar patrones de compra y personalizar las ofertas para grupos de clientes específicos; así como Análisis de Canasta de Compra, para identificar productos relacionados y mejorar las estrategias de ventas online y offline durante temporadas altas.
Aunque todo puede ser perfectible, el hecho de aplicar herramientas de IA en las tiendas no darán resultados por sí solas, ya que se requiere de asesoría profesional y adaptada a las necesidades de cada cadena, producto o giro de negocio, por ello que se recomienda a las empresas de cualquier tamaño buscar, más allá de sólo herramientas estandarizadas, y urge a los empresarios a buscar la asesoría que mejores resultados les brinde, acorde a sus objetivos, generando mayor confianza sobre estas nuevas tecnologías.
Principales retos de la IA en el retail mexicano
Las temporadas de alta demanda, además de ser una gran oportunidad para incrementar ventas, también representan algunos desafíos, cuatro principales retos para el mercado mexicano que pueden ser aminorados o anticipados con el uso correcto de la IA:
- Gestión de Datos: La infraestructura adecuada y la capacitación del personal son fundamentales para aprovechar al máximo los datos generados por las herramientas de IA.
- Volatilidad de la Demanda: La incertidumbre en las ventas de productos populares puede generar problemas de sobrestock o escasez en el inventario.
- Devoluciones de Productos: Un aumento en las devoluciones puede impactar negativamente tanto en las ventas como en la satisfacción del cliente. Estas pueden ser legítimas o incluso de un orden fraudulento y malintencionado.
- Robo hormiga: Puede tener un impacto significativo en los márgenes de las empresas.
La IA puede procesar grandes volúmenes de información en tiempo real, optimizando decisiones y asegurando que los equipos tomen acciones informadas. Los modelos predictivos anticipan tendencias y ajustan inventarios, evitando tanto el sobrestock como la escasez. Además, el análisis del comportamiento de compra ayuda a identificar patrones y prever problemas antes de que ocurran, mientras que la detección de irregularidades en las transacciones permite a los retailers implementar medidas preventivas de manera más eficiente, reduciendo las pérdidas por robo.
El papel del IoT
La integración de datos internos con los externos a través del Internet de las Cosas (IoT) está revolucionando la analítica de retail. Sensores en tiendas y análisis de tráfico a través de cámaras permiten obtener correlaciones entre comportamientos de compra y factores externos como el clima, lo que optimiza la experiencia del cliente en tiempo real.
Los datos de sensores pueden definir correlaciones entre las compras y los gustos de los consumidores. Hoy en día, es posible analizar el tráfico en una tienda a través de cámaras y análisis de calor, o incluso tener datos macroeconómicos relacionados con el clima a partir de medidores de temperatura, presión atmosférica, velocidad del viento y humedad relativa. Esto permite optimizar la experiencia del cliente en ciudades inteligentes, detectar patrones de compra y ajustar estrategias de marketing en tiempo real durante temporadas de alta demanda.
Las fechas de alta demanda representan una oportunidad invaluable para las cadenas de retail, y la adopción de IA y analítica avanzada se ha convertido en un pilar esencial para el éxito. A medida que el entorno económico cambia, las empresas deben estar equipadas con tecnologías que no solo les permitan aprovechar al máximo estas fechas clave, sino también gestionar de manera eficiente cualquier desafío que surja.
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