Poder saber qué estilos y tendencias afectan a la moda puede requerir una cierta cantidad de suposiciones, pero saber cómo y dónde conseguir esos productos y llevarlos al mercado lo antes posible es puede lograr con inteligencia artificial.
Cuando la cantidad de datos disponibles se combina con inteligencia artificial (IA) y machine learning, las empresas de retail tienen más posibilidad de poder predecir y determinar cómo adaptarse y cumplir con las demandas cambiantes de los clientes.
Según Adriana Gutiérrez, Country Manager Colombia en Infor, software empresarial en la nube, así es como la IA y el machine learning revolucionan la forma en que las empresas manejan el pronóstico de la demanda, la asignación, reposición y planeamiento del surtido de productos.
¿Qué son inteligencia artificial y machine learning?
En su esencia, la IA es brindar a las máquinas “inteligencia” que les permite adaptarse a medida que cambian las circunstancias. Frecuentemente, la idea es crear “máquinas que pueden tomar decisiones similares a los humanos y utilizar esas decisiones para completar las tareas”, conforme a Forbes.
Las máquinas pueden evaluar muchos más datos y hacerlo mejor que los humanos. La meta de la IA es ayudar en la toma de decisiones en forma más informada y rápida.
En cuanto al machine learning, Forbes menciona que es una forma específica de IA que utiliza “máquinas para procesar datos y que aprendan por su cuenta, sin supervisión constante”.
Pues compila todos los datos disponibles, entiende y calcula las múltiples interacciones entre factores distintos para rápidamente descubrir las relaciones entre distintos impulsores de la demanda.
Algunos de estos factores pueden ser el historial de un ítem similar, asignando el inventario cuando se está por recibirlo, o cambiar los planes de reposición de un producto cuando se recibe la información de ventas de la semana anterior.
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Con el machine learning todos estos procesos pueden automatizarse de manera que las empresas de retail puedan enfocarse en otras actividades más estratégicas como identificar nuevos diseñadores, negociar mejores precios o desarrollar una presencia online más atractiva.
Creación de un surtido inteligente
El machine learning moderno incorpora los impulsores que potencialmente pueden hacer subir o bajar la demanda, incluyendo características y atributos de los productos y de las locaciones, datos competitivos, tiempo, precios, promociones, y datos de clientes.
Los datos pueden hasta expandirse para incluir comentarios de clientes, compras iniciadas, datos de Instagram, likes a productos similares y mucho más. No es raro que las empresas de moda creen un plan de surtido considerando el año anterior, pero con algunas mínimas adaptaciones considerando tendencias actuales.
El machine learning ayuda a contar con más datos analizando información actual e histórica que incluye perfiles de los clientes, atributos del producto, mercados geográficos, comportamiento del comprador, entre otros.
Pronosticar la demanda precisa
Cuando la empresa sabe qué productos venderá, el próximo paso es determinar el inventario ideal para cada una de las tiendas de retail.
Cuando introducen nuevos productos, el machine learning puede evaluar una cantidad ilimitada de atributos de los productos, ubicaciones, y canales para predecir con precisión la demanda.
Por ejemplo, nuevos estilos, colores o SKUs. El machine learning puede automáticamente realizar un pronóstico considerando los atributos como color, tela, siluetas, largo, altura, tamaño y marca.
De hecho, la ciencia es tan penetrante que los pronósticos pueden actualizarse para nuevos estilos que no se hayan vendido todavía.
Aunque la empresa textil sepa qué venderá y dónde, debe resolver qué cantidad enviará a cada lugar.
El machine learning puede analizar muchos de los factores que impulsan la demanda y el planeamiento para desarrollar la asignación centrada en los clientes y las estrategias de reposición diseñada para mantener el nivel óptimo del stock, tanto en las tiendas, almacenes o centros de distribución, en todo el ciclo de vida del producto.
Con feedbacks en tiempo real, la estrategia de asignación y reposición puede ajustarse considerando la demanda real.
Si el objetivo final es la rentabilidad, las empresas deben saber si el producto será rentable para la toma de decisiones en cuanto al surtido, el precio el lugar y gestión.
El machine learning ayuda a desarrollar un plan para alinear las decisiones sobre el surtido, precio, promociones, espacios, etc. y luego alinearlas con el plan de ventas junto con las inversiones en el inventario.
Todo esto es para asegurarse que los consumidores tengan acceso a los productos que desean cuando y donde los quieren.
El mundo de la moda rápida no se refiere solo a los constantes cambios, sino a que las empresas deben responder en forma rápida a las nuevas tendencias llevando los productos al mercado antes de que la tendencia sea reemplazada por otra nueva.
