¿Qué es el análisis predictivo?
El análisis predictivo en retail es el uso de datos, algoritmos estadísticos y técnicas de machine learning que se agrupan para identificar la probabilidad de resultados futuros, basados en el análisis de datos históricos. El objetivo principal es realizar una evaluación más precisa de lo que sucederá en el futuro con un análisis más técnico de que ha pasado.
Este tipo de análisis busca correlaciones en datos pasados, requiriendo una gran cantidad de datos históricos. Las correlaciones que va descubriendo, luego son utilizadas por ingenieros informáticos y analistas de negocio para entrenar el modelo estadístico. El modelo sirve como una fuente de tendencias futuras o resultados probables de un evento, como la predicción en tiempo real de la necesidad de reabastecimiento de las tiendas.
Gracias a los algoritmos predictivos, los minoristas tienen la oportunidad de adoptar un enfoque proactivo basado en datos en tiempo real y predecir las tendencias futuras de su empresa. Los beneficios son múltiples, desde un mayor tiempo para idear nuevas estrategias de mercado a una reducción de las pérdidas por controlar elementos como el desabastecimiento de stock.
¿Qué tipos de análisis existen?
Los análisis más comunes en una empresa de retail suelen ser los informes de business intelligence que analizan datos ya existentes y describen lo que ha pasado. Informes como un análisis de las ventas, de stock, de marketing o de recursos humanos analizan indicadores como cuánto he vendido en comparación con el año pasado, cuantos pedidos o albaranes tengo pendientes de recibir en las tiendas, cuantos clientes nuevos han entrado o cuanto han vendido mis empleados.
El siguiente paso sería interpretar estos datos, realizando un análisis de diagnóstico y preguntarnos: ¿Por qué ha pasado? El objetivo no es solo visualizar los datos, si no comprender las causas de un determinado evento, como un descenso de las ventas en una tienda, una rentabilidad por debajo del 50% de un producto o una tasa de conversión de los visitantes que entran a la tienda por debajo del 30%.
Ambos análisis examinan información pasada, siendo de índole retrospectiva. No obstante, si se quiere mejorar el rendimiento de la empresa, es necesario realizar predicciones que se ajusten a lo que vaya a pasar en el futuro. Si se incorpora una herramienta de análisis predictivo se podrá tomar decisiones automatizadas que incrementarán los ingresos. Por ejemplo, para un minorista será imprescindible saber cuanto necesita reponer en sus tiendas y cuantas pérdidas ha tenido por el fallo de suministro.
El análisis predictivo en retail puede incorporar un análisis prescriptivo que permita definir las acciones necesarias para que algo ocurra. Si queremos aumentar nuestras ventas diarias, un reabastecimiento correcto, basado en el cálculo de algoritmos, permitirá conseguir el objetivo deseado.
¿Cómo funciona el algoritmo de logística de stock?
Una de las principales necesidades de los minoristas del sector de retail es eliminar la falta de disponibilidad de un producto cuando el cliente lo demanda. Si el cliente no cuenta en ese momento con el artículo deseado se crea una mala experiencia de compra, llegando a generar un impacto negativo en la reputación de marca y en los ingresos de la empresa.
Un correcto cálculo de las reposiciones, el abastecimiento y el balanceo entre las tiendas permitirá suplir este objetivo. El algoritmo agrupa una serie de datos y KPI’s como el histórico de compras, el porcentaje de éxito de venta, los pedidos por temporadas, cifras de stock mínimo y disponible o la cobertura deseada en las tiendas. Una vez que todos los datos son analizados se muestra al usuario el abastecimiento necesario según el stock disponible. Si no cuenta con stock suficiente en ese momento se informará del reabastecimiento preciso. Como cálculos añadidos para enriquecer el análisis, el algoritmo muestra las pérdidas que se han producido por desabastecimiento de stock y por los fallos de suministro en las tiendas.
Una vez repartido el stock entre las tiendas, el algoritmo es capaz de calcular la mejor repartición entre las diferentes ubicaciones. Estas podrán alcanzar surtidos completos o mínimos, según la serie de tallas y los parámetros requeridos.
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