El Machine Learning: cómo afecta a los minoristas y consumidores

El mundo de los negocios ha sido impulsado por los avances tecnológicos que han tenido un gran impacto en la economía.  Las empresas han utilizado estos avances para crear nuevos sistemas comerciales rentables. La capacidad de adaptación ha determinado qué empresas han prosperado y cuáles han cerrado debido a sistemas o procesos desactualizados.

La adaptación no podría ser más importante cuando se habla de Machine Learning (ML). El ML es un tipo de inteligencia artificial en el que la máquina mejora su rendimiento sin la dirección de sus contrapartes humanas. Esto impacta las formas en que los humanos trabajan, así como no siempre podemos verbalizar lo que estamos pensando.

El hecho es que estas máquinas pueden aprender una multitud de cosas que una persona podría tomar toda la vida para dominar. El gran obstáculo para muchas empresas es administrar el aprendizaje automático e implementarlo de la manera más efectiva. En los próximos años, los sistemas se configurarán para hacer esto y el ML se usará en casi todas las industrias.

La inteligencia artificial si es una oportunidad para México

La inteligencia artificial (IA) , también conocida como “inteligencia computacional”, se refiere básicamente la inteligencia de las maquinas. IA es una idea no tan nueva pero con mucho futuro por delante. Más que nada se trata de resolver problemas a través de las matemáticas y las computadoras.

Puede ser considera como una ciencia ya que se enfoca a la elaboración de programas que, al compararse con la eficiencia humana, contribuyen a un mayor entendimiento de nuestro propio conocimiento.

Los minoristas y marcas utilizan al Big Data para triunfar

Los minoristas y las marcas tienen las herramientas necesarias para combatir y triunfar en el competitivo escenario actualBig Data tiene el potencial de ser el gran nivelador en el actual momento de transformación, donde los especialistas de marketing cada vez tienen más dificultades a la hora de conquistar el tiempo, la atención y la “billetera” de los consumidores. Ahora, más que nunca,  es necesario que rompan con los enfoques tradicionales y replanteen sus estrategias.

A continuación se plantean tres pasos clave para garantizar el camino correcto:

Adoptando el análisis avanzado en tiempo real

Los minoristas OnLine  saben cómo aprovechar el análisis avanzado

Las primeras empresas en línea tienen una serie de ventajas cuando se trata de adoptar análisis. Por un lado, estas empresas tienden a ser administradas por personas con mentalidad matemática y técnica, habilidades que son altamente ventajosas cuando se implementan y usan soluciones de análisis tradicionales.

IoT revoluciona al sector Retail

La cadena de suministro se está convirtiendo en una plataforma de comunicación por la que el uso de tecnologías con sensores IoT, Big Data, Cloud, Analítica e Inteligencia Artificial puede aportar avances de vanguardia y nuevas oportunidades de negocio relacionadas con la experiencia del cliente a través de todos los canales de venta y dispositivos. Desde el amplio espectro del sector retail: alimentación, moda, electrónica y productos para el hogar en todos los formatos comerciales.

El hecho de confiar en IoT (el 70% de retailers realiza inversiones) para alcanzar una mayor visibilidad de las operaciones de la cadena de suministro, en la gestión pormenorizada y en tiempo real del inventario, y en la optimización de las selecciones de productos basándose en las preferencias de los clientes constituyen los objetivos primordiales de las tecnologías de sensores, big data, cloud y analítica. En cuanto al uso de tecnologías predictivas con funciones de aprendizaje automático (el 68% de inversiones) se utilizan para evitar restricciones en el suministro; canalizar y personalizar mejor las experiencias de los clientes y optimizar la gestión del inventario.

Estimaciones de crecimiento para el sector detallista

México, panorama económico y proyecciones ANTAD 2018Panorama México

Para 2017, los pronósticos de consenso de varias instituciones estimaron una tasa de crecimiento del PIB de alrededor de 2.1%, lo que implica una tasa de crecimiento ligeramente menor a la de 2016, que fue de 2.3%. En 2018, de acuerdo con el pronóstico de ANTAD, se anticipa que el PIB podría crecer 2.0%.

La inflación medida por el índice Nacional de Precios al Consumidor (INPC) se ubicó en 3.36% en diciembre de 2016. En enero de 2017, se observó un aumento tipo “escalón” que la llevó a 4.72%, por la liberalización de las cotizaciones de los energéticos.

¿Cuál es el camino a seguir del Big Data en el comercio minorista?

Según Techopedia, Big data se refiere a un proceso que se utiliza cuando las técnicas tradicionales de extracción y manejo de datos no pueden descubrir los conocimientos y el significado de los datos subyacentes. Los motores de bases de datos relacionales no pueden procesar los datos que no están estructurados o son muy sensibles al tiempo o simplemente muy grandes.

 

¿Molestias en la Cadena de Suministro?

La industria de retail es una industria diferente al resto, la palabra que mejor la describe en la cadena de valor, es dinamismo. No sólo es una industria altamente competida, sino que los consumidores generan una complejidad diferente, derivada de los constantes cambios en sus preferencias y hábitos de consumo.

Las mejores prácticas que nos permitirán evitar los cuatro malestares en la cadena de suministro de retail son:

1.- Administración por categorías: el eterno misterio para la cadena de suministro

¿Por qué las cadenas de suministro no logran responder con la misma velocidad a los cambios a las categorías?

Las cadenas de suministro de nuestros clientes, no pueden adaptarse a la misma velocidad a los cambios de categorías, implicando restricciones en capital de trabajo, incremento en los costos operativos, requerimientos de infraestructura y mayor complejidad en la gestión de los productos, con el objetivo de lograr el servicio deseado.

La forma adecuada para mejorar los procesos se logra a través de una estrategia integral y la definición de roles de la cadena de suministro.

En algunos casos, la cadena de suministro tendrá el rol de validador, en otros de generador de información para la toma de decisiones, y en otros será de tomador de decisiones.

La cadena de suministro no deberá ser la restricción, sino el soporte para que el negocio logre esta flexibilidad entre sus roles.

2.- Espacio en tienda: el recurso más escaso y el más importante

¿Por qué el espacio en tienda se convierte en el cuello de botella operativo para el crecimiento del negocio?

Todos los errores de desconexión en la cadena de suministro se terminan evidenciando en la tienda, por ejemplo, tiendas repletas de producto que no se está vendiendo, tiendas sin espacio suficiente para la exhibición de producto de la nueva temporada, filas de transporte esperando ser descargados, pasillos llenos por falta de espacio, etc.

Para reducir estos errores, debemos considerar dos procesos críticos: planeación de espacios en tienda y la integración de capacidades de tienda a flujo de producto.

 

A través del desarrollo de una solución táctica-operativa, se ataca el problema de fondo, definiendo los canales de comunicación para dar mayor visibilidad, generando los flujos de información, realizando auditorías, e integrando los procesos de planeación y programación, así como el seguimiento a los indicadores de gestión.

 

3.- La evolución del proveedor como socio estratégico de negocio

¿Por qué el proveedor termina recibiendo el efecto látigo?

Es común que al proveedor lo traten como el eslabón que sacará de apuros cuando se han cometido errores en la cadena de suministro, pidiéndole que reaccione rápidamente.

Se les termina exigiendo tiempos de entrega poco reales, sin respetar sus capacidades, además de constantes cambios de prioridades e incluso, en ocasiones se les da la espalda cuando existe un problema de mermas o devoluciones, lo cual representa un gravísimo error para la relación de socios estratégicos.

 

Hemos visto que las cadenas de suministro terminan culpando a sus proveedores, o exigiéndoles un servicio que nunca podrán cumplir, por lo que se vuelve crítico integrarlos en la operación misma de la empresa.

De no hacerlo, sentiremos que el proveedor es una carga, alguien que no quiere que lleguemos a nuestros objetivos, y estaremos perdiendo además de la oportunidad de mejorar la operación diaria, el desarrollo potencial de nuestros proveedores para que nos dé una ventaja competitiva contra otros competidores.

4.- TI como habilitador de negocio: Pocos lo entienden, menos lo logran, pero quienes sí, sobresalen del resto.

¿Cómo puedo capitalizar la información de mis clientes a estrategias ejecutables?

Debemos tener en cuenta las herramientas de TI. Si bien, muchos estarán diciendo -esto no es un proceso- están en lo correcto.

Sin embargo, la falta de capacidad para analizar las numerosas transacciones que tiene un retailer, o realizarlo tiempo después, nos llevarán finalmente a “operar a ciegas”.

Comúnmente se tienen indicadores de desempeño que nos muestran la realidad de los sucesos y obtenemos los resultados para saber si llegamos o no a los objetivos y para pagar el bono variable, sin embargo no nos ayudan a prevenir los problemas, a medir la efectividad de nuestras acciones, y mucho menos detectar dónde están las oportunidades reales en nuestro mercado.


Fuente: Forbes México

¿Como afecta el Machine Learning a los retailers y a los consumidores?

El mundo de los negocios ha sido impulsado por los avances tecnológicos que han tenido un gran impacto en la economía. La electricidad es uno de los avances más importantes, aunque aquellos en Florida y en el sur del país argumentarán que el aire acondicionado tiene este título. Las empresas han utilizado estos avances para crear nuevos sistemas comerciales rentables. La capacidad de adaptación ha determinado qué empresas han prosperado y cuáles han cerrado debido a sistemas o procesos desactualizados.

La adaptación no podría ser más importante cuando se habla de Machine Learning.El Machine Learning es un tipo de inteligencia artificial en el que la máquina mejora su rendimiento sin la dirección de sus contrapartes humanas. Esto impacta las formas en que los humanos trabajan, así como no siempre podemos verbalizar lo que estamos pensando. La imposibilidad de hacer esto imposibilitó la automatización de las tareas ya que las instrucciones no estarían claras para la máquina.