Herramientas como la analítica y la Inteligencia Artificial (IA) pueden ser grandes aliados para impulsar el crecimiento de los comercios minoristas en la región. Ello, principalmente a la hora de crear estrategias que les permitan competir y atraer a los consumidores para aumentar sus ventas, mediante la utilización de los datos e información. Los cuales, les permita conocer a los clientes de mejor forma.
Héctor Cobo, VP Regional para SAS México, Caribe y Centroamérica, señaló que, además de ofrecer un amplio surtido y promociones atractivas, los retailers minoristas también necesitan etiquetar sus mercancías con los precios justos. Estos deben invitar a los compradores a optar por su producto en lugar del de la competencia.
“Estos factores cobran especial relevancia cuando la economía de los consumidores comienza a recuperarse después de una seria crisis provocada por la pandemia”, afirmó Cobo.
Añadió que uno de los aspectos que los comercios minoristas requieren para ser competitivos son elementos como una estrategia de precios que les ayude a sincronizar la ejecución de los precios con los surtidos, campañas y disponibilidad de sus productos y servicios. Además, los directores de marketing, gerentes comerciales y responsables de la cadena de suministro requieren trabajar de forma coordinada a partir de una estrategia y plan de precios común.
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En este sentido, Cobo mencionó que las herramientas de analítica e IA, permiten a los comercios retail mejorar en la visibilidad de los precios en tienda y en línea. Además, identificar el riesgo y las oportunidades en torno al flujo de caja y los márgenes. Ello para alinear las estrategias de precios con las tendencias de la demanda y los comportamientos de compra. Esto último a la vez en que se gestiona el inventario para satisfacer a los clientes. Otro aspecto que aporta la analítica y la IA a los retailers es replantear las prácticas de precios ágiles y dinámicas acordes con las nuevas realidades de marketing y ventas.
En este sentido, “a través de la analítica avanzada, machine learning, inteligencia artificial y modelos predictivos, es posible optimizar los precios para el ciclo de vida completo de los productos. Con ello, diseñar estrategias alrededor de promociones, rebajas y descuentos a partir de datos confiables. Esto con el subsecuente incremento de las ventas y el mantenimiento de un inventario suficiente”, explicó Cobo.
Precisamente, con el afán de impulsar el crecimiento de los comercios minoristas, así como de mostrar el funcionamiento de las herramientas de IA y analítica para este sector, SAS participará en la nueva edición del NRF 2024. Este evento global se realizará del 14 al 16 de enero del 2024, en Nueva York, Estados Unidos. SAS se ubicará en el Stand 4809.
La NRF, o National Retail Federation, es una organización que se centra en representar los intereses de la industria minorista, proporcionando recursos, educación y advocacy para los minoristas y empresas relacionadas. La NRF organiza eventos y conferencias, entre ellos la NRF Retail’s Big Show, una de las mayores ferias comerciales para la industria minorista a nivel mundial.
Durante el evento, representantes de SAS mostrarán un caso de éxito que ha desarrollado la empresa. Ello específicamente con la cadena de comercio minorista de México, Calimax.
Cobo señaló que Calimax opera más de 20,000 artículos a la venta. De ellos, el 30% son productos importados, generalmente de Estados Unidos.
Cuando SAS analizó la situación de negocio de Calimax, la cadena presentaba un 56% de error en la predicción de Frutas y Verduras. Además, las categorías de Frutas y Verduras tenían un total de 350 SKU, y se realizaba de forma manual el promedio móvil para la predicción de la demanda, con una baja conexión entre el proceso de predicción de la demanda y los KPI empresariales, entre otras oportunidades de mejora.
Como objetivos, mediante la implementación de la herramienta de analítica e IA de SAS, se plantearon mejorar el proceso de reabastecimiento, disminuir el error en la predicción, y visibilidad sobre cómo afectar la predicción de la demanda y la colaboración, generando un proceso de reabastecimiento más proactivo para Frutas y Verduras. Además de generar pronósticos sugeridos semanalmente para cada SKU/tienda.
Con la implementación, en la Fase 0 (Prueba de Concepto), se redujo el porcentaje de error de un 56% a un 25%, pasando de pérdidas por US$409 mil a US$279 mil. Para la primera parte de la Fase 1 (Referencia Inicial), el porcentaje se redujo a un 18% y US$ 223 mil. Mientras que, para la segunda parte de la Fase 1 (Detección de la Demanda), esos porcentajes y montos se redujeron a un 12% de error, y pérdidas por US$133 mil.
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