El comercio estacionario podría el El sector minorista puede salir ganando con los avances en el campo del aprendizaje automático o la inteligencia artificial en general. Descubra en este artículo del blog por qué y cómo el comercio minorista estacionario en particular puede beneficiarse de la digitalización y las soluciones de ciencia de datos.

Como todos sabemos, todavía hay vida en el perro viejo. Con el creciente éxito de los grandes minoristas del comercio electrónico, en los últimos años se ha conjurado a menudo el fin de la venta al por menor en establecimientos físicos. Sin embargo, dos hechos interesantes indican lo contrario. Por un lado, cada vez más minoristas tienen su propia Tienda en línea. Aientras tanto, incluso minoristas en línea como Amazon están abriendo sucursales locales. Se supone que los clientes del gigante online están en el comercio fijo disfrutar de las mismas ventajas que en la tienda online.

El comercio estacionario aún no aprovecha el enorme potencial de la digitalización

Al igual que Amazon está haciendo con este proyecto, el comercio minorista tradicional podría beneficiarse de muchas maneras de las ventajas de la digitalización y los métodos de la ciencia de datos. Por el momento, sin embargo, métodos como Aprendizaje profundo resp. Aprendizaje automático se utiliza muy raramente en el comercio minorista estacionario.

El principio del aprendizaje automático y su potencial para el comercio estacionario

El aprendizaje automático es un método de la ciencia de datos que permite Algoritmos permite a las personas optimizarse. Son precisamente estas Capacidad de aprendizaje es especialmente útil para los casos de uso en el comercio estacionario. Tomemos, por ejemplo, una empresa de venta al por menor de productos perecederos u otros bienes de consumo de rápida rotación.

Sugerencia de enlace: En nuestro artículo sobre el tema Marketing de IA explicamos cómo la IA ayuda a las empresas a predecir mejor las necesidades de los clientes o a mejorar la oferta de servicios.

Para este grupo de bienes, es crucial conocer el demanda exacta y el número esperado de Acciones estimación lo más exacta posible. Los productos perecederos que no se pueden vender reducen los beneficios. El aprendizaje automático ayuda a reducir la depreciación en el comercio minorista estacionario.

Para ello demanda estimada En función de factores como el tiempo y la temperatura, las ventas anteriores y los márgenes de beneficio. Calculado voluntad. Dado que los algoritmos de aprendizaje automático Aprender de la experienciasu precisión predictiva mejora con el tiempo.

Consejo de lectura: En este artículo explicamos el Funcionamiento básico del aprendizaje automático.

Cómo optimizar el espacio de almacenamiento con el análisis predictivo

Prever la cantidad exacta necesaria de productos perecederos no es el único reto. En general, una cantidad excesiva Cantidades de mercancías en existencias problemática. Especialmente en el caso de artículos que aportan poco en términos de volumen de negocio y beneficios, pero que deben almacenarse con un coste elevado, es importante calcular la demanda con la mayor precisión posible.

El disponible Trastero debe utilizarse de la forma más eficiente posible. Grandes cantidades de mercancías que reportan pocos beneficios restan espacio innecesariamente a mercancías más rentables. Al mismo tiempo, el precio de compra se basa en la cantidad de mercancías pedidas.

Además, como los clientes esperan que la mercancía esté disponible en cantidades suficientes, las cantidades pedidas no deben ser demasiado pequeñas. Además, lo ideal es que la mercancía no se agote, ya que, de lo contrario, en el peor de los casos, el comercio estacionario perderá a sus clientes en favor de la competencia. El reto, por tanto, consiste en determinar una relación óptima entre la cantidad de mercancías, el uso del espacio de almacenamiento, la demanda prevista y los márgenes de beneficio, es decir, una relación ideal entre la cantidad de mercancías, el uso del espacio de almacenamiento, la demanda prevista y los márgenes de beneficio. Tarea de optimización para algoritmos de aprendizaje automático.

Sugerencia de enlace: ¿Quiere profundizar en el tema? Obtenga aquí una visión general de los distintos Métodos de aprendizaje automático.

Tía Emma 2.0: individualización del recorrido del cliente

El comercio minorista estacionario tiene una ventaja que no utiliza desde hace muchos años. En el pasado, el contacto personal en la llamada tienda de la esquina era una parte importante de la experiencia de compra. En era digital el toque personal y la atención a las necesidades individuales del cliente vuelven a ocupar un lugar central. El comercio de papelería puede tener éxito sobre todo gracias a la Individualización y personalización del recorrido del cliente se revitalizan y se hacen más atractivas.

Gracias a la interconexión de las cosas (Internet de los objetos), las etiquetas digitales de precios, los sensores RFID e Internet móvil, la Personalización del Trayectoria del cliente apenas se establecen límites. Por ejemplo, si un cliente tiene una aplicación de un minorista, pueden crearse ofertas individuales basadas en preferencias previas o puntos de bonificación y transmitirse en tiempo real. Los productos podrían incluso activar automáticamente un mensaje con una oferta y enviarlo a los clientes que se encuentren en ese momento en las inmediaciones. El aprendizaje automático desempeña un papel crucial, porque los precios y las ofertas pueden calcularse a medida.

Precios AI: optimización de precios en el comercio estacionario

Desde hace años, los clientes están acostumbrados a que los precios de la gasolina fluctúen mucho e incluso cambien varias veces al día. Esta experiencia también puede darse en el comercio online. Los precios de un hotel o de un vuelo pueden variar en función de si la búsqueda se realiza a través de un iPhone o de un sistema Android. Para encontrar el precio óptimo para sus productos, el gigante en línea Amazon ajusta sus precios en todo el mundo muchos millones de veces al día. El comercio estacionario también puede beneficiarse de estos ajustes.

El precio óptimo depende de muchos factores

Qué artículo para qué Precio se vende depende de muchos Factores off. El valor de determinados bienes, como los artículos de moda, depende en gran medida de las tendencias del momento, la temporada y los gustos personales. El precio de otros bienes se calcula en función de las existencias, la disponibilidad, el precio en los mercados mundiales o la demanda local.

Para diseñar los precios de forma flexible a través de una herramienta de fijación de precios de IA, por ejemplo, la Algoritmos de aprendizaje automático formarse de tal manera que Todos los factores pertinentes y, si es necesario, calcular los precios al minuto. Cuanto mejor conozca el comercio estacionario a sus clientes, más fácil le resultará transmitir precios y ofertas individuales.

Mejores decisiones automatizadas y planificación óptima mediante ML

Los casos de uso concretos, como la optimización de los precios, la optimización de los almacenes y la personalización del recorrido del cliente, demuestran que el aprendizaje automático en el comercio minorista fijo conduce generalmente a un Mejorar la calidad de las decisiones pistas. Se pueden tener en cuenta correlaciones complejas, si es necesario al minuto. En este sentido, el aprendizaje automático no supone una amenaza para los puestos de trabajo existentes, ya que abre ámbitos que antes no existían de esta forma. El comercio estacionario se beneficia de varias maneras:

• Los precios se calculan al minuto, el espacio de almacenamiento se optimiza y el Trayectoria personalizada del cliente.
• Se puede aumentar la facturación y reducir la depreciación.
• Se mejora la calidad de las decisiones y éstas pueden ser automatizado
• A través de Modelos de previsión Mayor seguridad en la planificación de futuros proyectos
• Para los clientes, el comercio estacionario es cada vez más atractivo.

Las empresas del comercio minorista fijo que utilizan el aprendizaje automático también están trabajando en una estrategia basada en Evaluación de datos y AI (Inteligencia Artificial) conjuntos. Una estrategia de este tipo permite al comercio estacionario mantener la competitividad en tiempos de una competencia cada vez más feroz. Dado que el desarrollo en este ámbito se encuentra aún en una fase incipiente, las empresas innovadoras pueden incluso asegurarse la posición de liderazgo en su campo.