¿Qué es Machine Learning y cómo se usa en la optimización del surtido de tiendas?

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Machine Learning es un subconjunto de la inteligencia artificial que implica entrenar algoritmos informáticos para analizar datos, aprender de ellos y hacer predicciones o decisiones que facilitan la gestión del ejecutivo responsable de la gestión de categorías.

En el comercio minorista, los algoritmos de machine learning pueden examinar vastos conjuntos de datos para identificar patrones e ideas que los analistas humanos podrían pasar por alto, lo que permite una planificación de surtido de productos más precisa y dinámica.

Actualmente el Machine Learning es una herramienta muy útil para analizar una gran cantidad de datos en poco tiempo, permitiendo realizar cálculos complejos y correlacionar múltiples variables para obtener por ejemplo, Segmentos de Clientes con comportamiento de compra similar.

Analizar los tickets de venta para optimizar el surtido de tu categoría o tienda es ahora una realidad al alcance de tus manos y de tu presupuesto.

¿Qué Modelos de Machine Learning son los más efectivos para la optimización del surtido de una tienda?

La optimización del surtido de una tienda puede beneficiarse significativamente de diversos modelos de machine learning, cada uno con sus propias fortalezas dependiendo de los objetivos específicos y los datos disponibles. Los modelos más efectivos para esta tarea son:

• Modelos predictivos de demanda: Los modelos como las redes neuronales, la regresión lineal o los modelos de series temporales (por ejemplo, ARIMA, SARIMA, Prophet de Facebook) son muy utilizados para prever las ventas futuras de los productos. Estos modelos pueden ayudar a anticipar la demanda de productos nuevos o existentes y a ajustar el surtido de la tienda en consecuencia.

• Clustering o Segmentación de clientes y productos: Técnicas como el K-means, DBSCAN o los modelos de mezcla Gaussiana pueden identificar grupos de productos o clientes con comportamientos o preferencias similares. Esto puede ayudar a personalizar el surtido para diferentes segmentos de mercado o para mejorar la disposición de la tienda de acuerdo con las preferencias de los clientes.

• Modelos de optimización de inventario: Los modelos como el algoritmo de Wagner-Whitin, el modelo de cantidad de pedido económico (EOQ) o los sistemas de puntos de reorden (ROP) pueden optimizar los niveles de inventario, asegurando que la tienda tenga la cantidad adecuada de cada producto sin incurrir en excesos ni en faltantes.

• Aprendizaje por refuerzo: Este tipo de modelos, incluidos Q-learning y Deep Q Networks (DQN), pueden ser útiles para tomar decisiones de surtido dinámicas y adaptativas basadas en la retroalimentación continua del rendimiento de ventas.

• Sistemas de recomendación: Basados en técnicas como filtrado colaborativo, filtrado basado en contenido o modelos híbridos, estos sistemas pueden ayudar a identificar qué productos tienden a comprarse juntos y optimizar el surtido para fomentar la venta cruzada y el aumento del valor medio del pedido.

• Análisis de cestas de mercado (Ticket Analysis): Utilizando reglas de asociación y algoritmos como Apriori o FP-Growth, este análisis puede descubrir relaciones entre productos frecuentemente comprados juntos y ajustar el surtido para potenciar estas combinaciones o definir las mejores ubicaciones secundarias para exhibir tu producto en las tiendas.

La elección del modelo más efectivo dependerá de la naturaleza específica de los datos de la tienda, los objetivos de la optimización del surtido y los recursos disponibles para la implementación y mantenimiento de los modelos de machine learning. A menudo, una combinación de varios modelos ofrece los mejores resultados, proporcionando una comprensión más completa de las dinámicas de surtido y demanda de la tienda.

¿Cuáles son los principales desafíos en la optimización del surtido de productos de una red de tiendas?

A pesar de sus beneficios, aprovechar el aprendizaje automático para optimizar el surtido conlleva desafíos, como garantizar la calidad de los datos, gestionar el equilibrio entre la variedad de productos y los costos de inventario y adaptarse a las condiciones del mercado que cambian rápidamente. Algunos de los principales problemas que podrás encontrar son:

• Recolección y calidad de datos: Una de las mayores dificultades es asegurar una recopilación de datos consistente, completa y precisa. Los modelos de machine learning dependen en gran medida de la calidad de los datos para generar predicciones y recomendaciones útiles. Datos faltantes, erróneos o inconsistentes te llevarán a conclusiones incorrectas.
  

• Integración de sistemas: es difícil encontrar empresas cuyos sistemas de punto de venta, gestión de inventarios, CRM y plataformas de análisis de datos estén totalmente integrados. Para llevar a cabo análisis que pongan al individuo en el centro de la operación de la tienda, la integración es indispensable, evitando análisis aislados que puedan afectar las recomendaciones del surtido.

• Análisis de gran volumen de datos: La gestión y análisis de grandes volúmenes de datos es un desafío significativo, especialmente para cadenas de tiendas con un gran número de locales, un amplio surtido de productos y una gran base de clientes. Se requiere una infraestructura adecuada y algoritmos eficientes para procesar y analizar estos datos de manera efectiva. Algunos sistemas de visualización de resultados quedarán pequeños y lentos.

Medir el éxito de la optimización del surtido

El éxito en la optimización del surtido se puede medir a través de varios KPI's los cuales clasificamos en 3 grandes grupos: efectividad, eficiencia de la operación e, impacto en el Shopper.

KPI's de Efectividad:

• Ventas, Participación y Rentabilidad: Este es el indicador más directo del éxito. Un aumento en las ventas totales, la participación o en la rentabilidad de ciertas categorías de productos puede indicar que la optimización del surtido está funcionando bien. Además, analizar la rentabilidad por producto permite identificar cuáles contribuyen más al éxito financiero de la tienda.

• Rotación de inventario: La rotación de inventario mide la frecuencia con la que se vende y se reemplaza el inventario en un período determinado. Un aumento en la rotación del inventario generalmente sugiere que el surtido está más alineado con la demanda de los clientes.

• Tasa de conversión: La tasa de conversión, que mide cuántos visitantes de la tienda compran efectivamente, puede mejorar con un surtido optimizado. Esto indica que los clientes están encontrando los productos que buscan o están siendo atraídos por el surtido disponible.

• Índices de satisfacción del cliente: Encuestas de satisfacción del cliente, puntuaciones de Net Promoter Score (NPS) y feedback directo pueden proporcionar información sobre cómo la optimización del surtido afecta la percepción del cliente y la satisfacción. Mejoras en estas áreas pueden ser una señal de éxito.
  

KPI's de Eficiencia:

• Reducción de niveles de inventario y faltantes: Un surtido optimizado debería reducir los niveles de stock que no se venden (exceso de inventario) y las situaciones en las que los productos deseados no están disponibles (faltantes). La disminución en estos indicadores puede señalar una gestión de inventario más eficiente y una mejor alineación con la demanda de los clientes.

• Ventas de productos nuevos vs. productos eliminados: Analizar el rendimiento de los productos nuevos introducidos en el surtido en comparación con aquellos que fueron eliminados puede ayudar a evaluar la efectividad de las decisiones de surtido.

• GMROI: El GMROI (Gross Margin Return on Investment) o Retorno de la Inversión sobre el Margen Bruto, es una métrica financiera utilizada en el comercio minorista para evaluar la eficiencia con la que una empresa convierte su inventario en efectivo por encima del costo de los bienes vendidos (COGS). Esencialmente, mide cuántos dólares de margen bruto se generan por cada dólar invertido en inventario.

El futuro del comercio minorista radica en una mayor integración de machine learning con otras tecnologías como IoT y blockchain para mejorar la granularidad y la capacidad de respuesta de la optimización del surtido. A medida que estas tecnologías evolucionen, los minoristas podrán ofrecer experiencias de compra aún más personalizadas.

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Escrito por Carlos Ignacio Alfonzo, sócio director de TMC Consultores Comerciales. Si te interesa conocer los productos de consultoría o formación de TMC en esta materia, escríbenos a contacto@tmcconsultores.com e inmediatamente nos pondremos en contacto contigo.

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