El machine learning es una disciplina científica del ámbito de la Inteligencia Artificial que crea sistemas que aprenden automáticamente. Aprender en este contexto quiere decir identificar patrones complejos en millones de datos. Por ejemplo, el comportamiento de los usuarios.
Dicho esto, queremos poner en contexto su uso con el ejemplo de los usuarios-compradores. Por ejemplo los millennials, compran su ropa online y casi siempre esperan entregas rápidas y con descuentos.
Este comportamiento está modificando sus actitudes respecto a la moda, como se ve en la creciente popularidad de marcas que se hicieron un nombre a través de los eCommerce.:
- la moda sostenible
- la indumentaria vintage
- las marcas urbanas
Los desafíos que enfrentan las marcas de moda son un síntoma de la industria del retail en general. Cada vez más ha tenido que lidiar con un cambio de paradigma en la forma en que sus clientes seleccionan y adquieren bienes y servicios de consumo.
Esto ha obligado a los comerciantes a mudarse al mundo online. Y es justamente desde aquí donde se destaca el machine learning como una necesidad para alcanzar sus objetivos.
La disrupción en el retail, una necesidad
El vendedor online tiene la necesidad de administrar y rastrear una gran cantidad de productos en varias categorías. Así como conocer los hábitos de compra de los consumidores y, sobre todo, mantener una marca atractiva que haga que los consumidores regresen.
El consumidor de hoy desea mantenerse al día con las últimas tendencias. Pero también anhela la comodidad y aumentar el valor de cada experiencia de compra.
Una encuesta reciente de minoristas identificó las principales ventajas en las que la inteligencia artificial y el machine learning cobran protagonismo:
- el ahorro de costos
- la mejora en la toma de decisiones
- la automatización de procesos, entre otras
La generación de información tangible a partir de la información recopilada a través de múltiples canales requiere el uso de algoritmos. A partir de modelos que puedan procesar y aprender de grandes conjuntos de datos pueden hacer predicciones y recomendaciones.
Al utilizar técnicas de ciencia de datos como machine learning existe un increíble potencial para mejorar la clasificación, la optimización y la previsión dentro de los espacios comerciales.
Además de segmentar mucho más a los consumidores, podés impulsar que se generen nuevas conversaciones entre clientes con gustos afines y que buscan recomendaciones.
Aplicado con un ejemplo real
Amazon tiene uno de los mejores motores de recomendación en el mercado hoy en día, con el 55% de sus ventas impulsado por las opiniones de otros compradores.
Sus algoritmos de recomendación tienen en cuenta tu comportamiento de compra y el de otros consumidores similares a vos. En qué artículos hacés clic, la frecuencia con la que realizás los pedidos, lo que buscás, etc. Así podrá ofrecerte algo acorde a tus gustos.
Todo esto es posible gracias al filtrado colaborativo de elementos desarrollado por Amazon para resolver el problema de los algoritmos existentes limitados al volumen.
¿Qué puede hacer el Machine Learning por tu negocio?
Mejoras en la cadena de suministro
Tradicionalmente, la planificación del inventario ha involucrado una cantidad significativa de ensayo y error. Se manejan muchos factores que son inherentemente de incertidumbre. ¿Cuántas personas comprarán el próximo mes? ¿Habrá situaciones inesperadas que alteren el comportamiento de compra?
Con el machine learning se pueden estudiar varios parámetros para tomar decisiones informadas respaldadas por un extenso análisis de datos.
El análisis de la raíz del problema, que ayuda a identificar el motivo de las fallas dentro de un sistema existente, es una de las áreas principales que puede automatizarse para aumentar la rentabilidad del negocio.
Los algoritmos de machine learning pueden contar una historia más completa de qué fue exactamente lo que salió mal. Se pueden identificar anomalías, como datos incompletos o fallas en la comunicación. Y además podrías señalar exactamente dónde ocurrió cada una de estas a lo largo de la cadena de suministro.
Optimización de los SKU
Con el uso de SKU (Stock-Keeping Unit), un código único para la identificación de cada producto en el stock, ya hay una cantidad significativa de datos disponibles para los minoristas. La clave es poder procesar y analizar esos datos de manera útil.
La sofisticación ofrecida por los algoritmos de machine learning permite una mayor segmentación. Esto brinda una visión más detallada y descriptiva.
Esta tecnología permite combinar datos históricos en tiempo real e identificar patrones que los humanos y las herramientas tradicionales de pronóstico no habrían podido.
Además, el machine learning puede automatizar el proceso de llenado de bases de datos, en particular campos de datos fijos. Así puede utilizarse para proporcionar información más detallada sobre cada producto.
De esta manera, los algoritmos pueden asumir el proceso de comparar elementos entre sí y realizar un seguimiento de su rendimiento en diversas situaciones, e incluso hacer sugerencias para respaldar decisiones empresariales clave.
Esto reduce significativamente los costos al minimizar los errores en la gestión de inventario y evitar situaciones de stock excesivo o insuficiente.
Optimización de estrategias
Con el uso creciente del machine learning y la inteligencia artificial, los comercios pueden aumentar la eficiencia y productividad al tiempo que se involucran activamente con los consumidores a través de plataformas digitales y móviles. Estas son la herramientas que funcionan detrás de las aplicaciones de inteligencia de negocios que se aplican en las empresas.
Business Intelligence es una herramienta de IA implementada para desarrollar el potencial de tu negocio. El sesgo y las conjeturas humanas se eliminan al identificar la raíz de cada problema, esto es aplicable para cualquier etapa, ya sea el procesamiento en el almacén, la administración de proveedores o el análisis de las ventas.
Existe una necesidad real de automatización y un análisis de datos más profundo para identificar patrones que apoyen decisiones rentables y precisas. La tarea del mundo del retail es utilizar estas herramientas para conectarse de manera significativa con los consumidores que esperan una experiencia de compra positiva.
