Lograr un surtido de producto óptimo en tiendas minoristas que satisfaga la demanda, incremente las ventas y maximice márgenes es crucial. Es aquí donde las soluciones de inteligencia artificial (IA) y análisis avanzado de datos están marcando una gran diferencia.
Un reciente reporte de SAS indica que implementación de modelos predictivos para la optimización del surtido (assortment planning) ha permitido a minoristas mejorar su margen de contribución hasta en un 3% e incluso alcanzar ahorros en costos de inventario de 20 millones de dólares.
Retos en el surtido para minoristas
Uno de los principales obstáculos radica en determinar la mejor combinación de productos para los anaqueles, considerando factores como temporadas, ubicaciones geográficas y pronósticos precisos de demanda. También es clave la presentación visual y estratégica de los estantes.
A esto se suma la necesidad de negociar los espacios en tienda con los proveedores a cambio de compras de volumen, lo que limita las posibilidades de exhibición. Resolver manualmente esta problemática resulta casi imposible.
Es aquí donde entran en juego potentes soluciones de inteligencia artificial y análisis de grandes volúmenes de información. Al aplicar sofisticados modelos matemáticos es factible optimizar todos los factores del surtido de producto de forma altamente efectiva y rentable.
Si bien los sistemas internos de tiendas minoristas, como CRM y ERP, son muy valiosos para control de inventarios y operaciones, carecen de capacidades proyectivas y tácticas necesarias en temporadas críticas. Es el momento de aprovechar la IA y el big data.
Beneficios de la IA aplicado en el surtido en retail
La incorporación de assortment planning, impulsado por IA, ya ha demostrado enormes beneficios, entre los que destacan los siguientes, según SAS:
- Aumento del margen de contribución hasta en 3%
- Reducción de mermas por 4%
- 20 millones de dólares en ahorro de inventarios
- Mejor rotación y velocidad de venta
- Mayor satisfacción de clientes
Dado que la optimización del surtido de producto se encarga de planificar el surtido de temporada, asignándolos a cada tienda y otros canales de venta, la integración de IA también contribuye en la satisfacción de la demanda, evita un posible quiebre de stock, así como a identificar cambios en las tendencias de consumo, entre muchos otros aspectos clave.