Aprendizaje automático en el comercio minorista: más que la última tendencia

El aprendizaje automático en el comercio minorista lleva a la industria más allá de los conceptos básicos de big data. Durante años nos han dicho que los datos son los reyes y que se debe aprovecharlos para todas las decisiones; qué almacenar, cuánto comprar, qué productos sugerir a los clientes habituales. Pero hacer más con esos datos mediante el aprendizaje automático es justo lo que los minoristas necesitan para tener realmente éxito en el mercado actual.

Un estudio de McKinsey encontró que las operaciones de la cadena de suministro de los minoristas estadounidenses que han adoptado datos y análisis han experimentado un aumento de hasta el 19 % en el margen operativo en los últimos cinco años.

Los datos son claramente efectivos para los minoristas, pero se trata de ponerlos a trabajar en las áreas correctas y agregar capacidades predictivas.

McKinsey cita la optimización de precios en tiempo real como un caso de uso de alto potencial para el aprendizaje automático según las respuestas de 600 expertos en 12 industrias. El estudio señaló actividades minoristas que podrían utilizar eficazmente el aprendizaje automático, que incluyen el reconocimiento de patrones conocidos y la optimización y planificación. Repasemos algunos de los usos clave del aprendizaje automático en el comercio minorista.

Casos de uso de aprendizaje automático en el comercio minorista

Existen numerosas formas en que se han empleado los datos en el comercio minorista. Algunos casos de uso incluyen:

1. Personalización
2. Predecir la demanda
3. Optimización de precios
4. La gestión del inventario
5. Soporte logístico

Una de las principales prioridades de los minoristas hoy en día es la personalización. Todos los minoristas quieren conocer a su comprador objetivo, pero comprender el pasado y el presente de sus interacciones simplemente no es suficiente.

La siguiente pieza del rompecabezas es poder proyectar lo que los clientes harán y necesitarán a continuación para optimizar el surtido y las ofertas. Después de todo, la mayoría de los compradores no necesitarán protector solar durante todo el año. Por lo tanto, sería un desperdicio seguir sugiriéndolo en invierno después de que ya lo compraron varias veces en verano.

Además de eso, la demografía de los compradores no es permanente. El hecho de que alguien tenga un bebé y le compre juguetes para la dentición en línea no significa que deba seguir recomendándolos para siempre.

Las necesidades de los clientes cambian con el tiempo y los minoristas necesitan los datos para entender lo que un cliente compró en el pasado, cuáles de esos artículos es probable que vuelva a necesitar pronto (en comparación con sugerir que compren champú una y otra vez cuando una botella durará un tiempo). y cuáles de esos artículos son claramente una compra temporal o única.

Con el aprendizaje automático, los minoristas pueden dar el salto de los datos pasados ​​y presentes al futuro para comprender y satisfacer mejor las necesidades de sus clientes.

Si alguien derrocha en un maletín de lujo durante la temporada de graduación, pero su comportamiento de compra suele ser más modesto, cambiar de tema para recomendar artículos de moda en su nivel de precios más alto no será efectivo.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden generar sugerencias de artículos que los clientes realmente podrían querer, en lugar de impulsar cosas que no les interesan o que simplemente compraron.

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El precio está bien

Otro caso de uso clave del aprendizaje automático en el comercio minorista es la fijación de precios dinámica. Lo que se considera el “precio correcto” cambia con el tiempo y un algoritmo puede tener en cuenta variables clave de precios, como la estacionalidad, la oferta y la demanda.

Esto brinda a los minoristas la flexibilidad de generar el precio correcto en el momento adecuado, mientras se mantienen encaminados hacia objetivos específicos, como la optimización de ganancias o ingresos. Los algoritmos aprenden en función del rendimiento a lo largo del tiempo, por lo que se adaptan fácilmente a los cambios del mercado.

También existe la ventaja adicional de eliminar el sesgo humano, ya que pequeños errores pueden tener un gran impacto en el resultado final.

Ya sea que se emplee el aprendizaje automático para mejorar promociones, recomendaciones o precios, es extremadamente efectivo para encontrar patrones. Una vez que los minoristas cuentan con los datos y la capacidad para actuar sobre los hábitos de gasto, el comportamiento y las tendencias del mercado, pueden personalizar sus ofertas para crear una experiencia que impulse las ventas.

Con información sobre los patrones de compra, los minoristas pueden optimizar las operaciones de su cadena de suministro, la gestión de inventario y la logística. Los compradores pueden obtener lo que necesitan y los minoristas no tienen que cargar con existencias que no se mueven.

Más allá del big data

El aprendizaje automático permite a los minoristas automatizar el análisis de datos e ir más allá de la superficie para conocer realmente a sus clientes, descubrir patrones detrás de los datos y hacer que los datos sean procesables mediante la incorporación de análisis predictivos.

En lugar de simplemente comprender en qué consisten los surtidos de sus competidores y qué han comprado sus clientes en el pasado, pueden descubrir cómo planificar mejor sus ofertas para ofrecer lo que los compradores quieren antes de que sepan que lo quieren.

El aprendizaje automático en el comercio minorista lleva el big data al siguiente nivel y arma el rompecabezas fragmentado que hemos estado analizando durante años.

Lo logra combinando datos de clientes con tendencias del mercado para brindar a los minoristas un plan de acción integral para dirigirse mejor a los clientes. Entonces los minoristas pueden optimizar los precios y predecir el comportamiento de compra con un mayor grado de precisión.

El objetivo final del aprendizaje automático en el comercio minorista es impulsar el crecimiento de los ingresos de una manera más eficiente y, sin duda, es eficaz para lograrlo. Por decir lo menos, el aprendizaje automático está cambiando el comercio minorista para siempre. Hace posible la hiperpersonalización, ya que lleva más allá los big data basados ​​en la demografía. El aprendizaje automático mejora la toma de decisiones al incorporar datos más precisos para informar decisiones comerciales cruciales.