{"id":2205,"date":"2018-01-30T21:24:10","date_gmt":"2018-01-31T03:24:10","guid":{"rendered":"http:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/?p=2205"},"modified":"2018-01-30T21:24:10","modified_gmt":"2018-01-31T03:24:10","slug":"aprenda-como-el-analisis-predictivo-lo-lleva-al-exito","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/websinergia.com.mx\/blog\/2018\/01\/30\/aprenda-como-el-analisis-predictivo-lo-lleva-al-exito\/","title":{"rendered":"Aprenda como el an\u00e1lisis predictivo lo lleva al \u00e9xito"},"content":{"rendered":"
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\"\"El uso del an\u00e1lisis predictivo en el sector retail no es nuevo<\/strong>, debe rondar ya una d\u00e9cada desde la primera vez que le\u00edmos o escuchamos la an\u00e9cdota de los pa\u00f1ales y la cerveza, uno de los cl\u00e1sicos de predictive analytics<\/strong>, igual que el de las tres Vs lo es del imaginario de Big Data; pero lo que s\u00ed puede considerarse como novedad es lo que sucede cuando la inteligencia artificial participa en el proceso… de forma activa.<\/strong><\/p>\n

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El an\u00e1lisis predictivo<\/strong><\/p>\n

A la vez que el entorno se sofistica, tambi\u00e9n lo hacemos nosotros. El cliente aprende.<\/strong><\/p>\n

Las empresas necesiten recurrir a la expresi\u00f3n m\u00e1s \u00e1gil del an\u00e1lisis predictivo, la que presenta el nivel de automatizaci\u00f3n m\u00e1s elevado, la\u00a0inteligencia artificial.<\/strong><\/p>\n

La inteligencia artificial permite a las organizaciones de este sector dar respuesta a sus problemas m\u00e1s urgentes,<\/strong> como los relacionados con:<\/p>\n

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  1. Ubicaci\u00f3n del comercio<\/strong>: si hasta ahora ya se empleaba el an\u00e1lisis predictivo<\/strong> para determinar d\u00f3nde abrir una tienda, hoy d\u00eda, este tipo de decisiones se pueden optimizar con la ayuda de la inteligencia artificial.<\/strong> \u00a0El hecho que verdaderamente marca a diferencia con predictive analytics es que IA puede, adem\u00e1s de este conocimiento, proporcionar a los minoristas una comprensi\u00f3n del porqu\u00e9 de esa decisi\u00f3n<\/strong>, en base a la identificaci\u00f3n de los impulsores m\u00e1s importantes y las variables cr\u00edticas que contribuyen al marcar la opci\u00f3n recomendada, como id\u00f3nea.<\/li>\n
  2. Dotaci\u00f3n de personal:<\/strong> durante el a\u00f1o no hace falta an\u00e1lisis predictivo\u00a0<\/strong>para conocer cu\u00e1ntos empleados se necesitan en el establecimiento para cubrir las necesidades de los clientes. \u00a0Con la inteligencia artificial se va m\u00e1s all\u00e1 y se consigue conocer con exactitud <\/strong>cu\u00e1ntos trabajadores extra har\u00e1n falta cada d\u00eda y en qu\u00e9 \u00e1reas ser\u00e1n m\u00e1s necesarios. El resultado es un menor coste para el minorista y una mejor experiencia en la tienda para el cliente.<\/strong><\/li>\n
  3. Gesti\u00f3n de inventario:<\/strong> \u00e9ste es un desaf\u00edo tradicional para los responsables de empresas de retail. Encontrar el equilibrio es dif\u00edcil, y cualquier error puede causar un impacto significativo sobre los flujos de ingresos. Para evitarlos hacen falta modelos de predicci\u00f3n que muestren qu\u00e9 art\u00edculos se precisar\u00e1n y d\u00f3nde ser\u00e1n requeridos<\/strong>. Son tantas las variable a cotejar que no cabe plantearse otra posibilidad que el uso de la inteligencia artificial para resolver el asunto<\/strong>. As\u00ed, en base a aplicaciones que construyen modelos de predicci\u00f3n, los minoristas encuentran respuestas que les garantizan la efectividad en sus c\u00e1lculos.<\/li>\n<\/ol>\n
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    Fuente: Logicalis<\/a><\/h6>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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