Con los rápidos cambios del mercado en la industria minorista y la repentina necesidad de atender a los clientes a través de una variedad de canales diferentes, mantenerse a la vanguardia con el software de análisis predictivo puede ayudar a aumentar las ventas, reducir las pérdidas y aumentar la lealtad. Ahora puede recibir recomendaciones inteligentes para su empresa en función de los resultados futuros previstos. Al permitirte actuar de forma preventiva, en lugar de reaccionar, puedes mantenerte a la vanguardia de las tendencias que te rodean. Si bien los análisis y los informes estándar han sido un pilar de las empresas durante algún tiempo, la IA (inteligencia artificial) y los algoritmos de aprendizaje automático están llevando el análisis prescriptivo a un nivel superior.

Ventajas del análisis predictivo y el aprendizaje automático

Antes de empezar a adaptar su modelo de análisis de datos, primero debe entender la diferencia entre los dos tipos de modelos predictivos.

Análisis predictivo: El uso del análisis de datos para predecir el futuro mediante la comprensión del pasado. Este modelo es posible gracias a la IA mediante el uso de la ciencia de datos para analizar datos históricos de redes neuronales con el fin de crear modelos futuros.

Aprendizaje automático: La computadora tiene la capacidad de usar la minería de datos para predecir patrones sin estar programada de esa manera. Puede crear modelos futuros e implementar esos modelos.

La diferencia entre usar los dos es la diferencia entre el punto en el que se encuentra en el proceso. El modelo de análisis predictivo es el proceso en el que se utiliza el análisis de datos para crear un modelo de negocio y, a continuación, se utiliza el aprendizaje automático para automatizar las tendencias empresariales y alcanzar los objetivos empresariales.

Cómo la analítica predictiva está cambiando el futuro de la industria minorista

A medida que la necesidad de sus clientes de comprar en línea aumenta cada año y las tarifas se dispararon a raíz de la COVID-19, crece la necesidad de que la IA prediga el mercado. Solo los minoristas que utilicen todas las redes neuronales disponibles y tengan la capacidad digital necesaria para predecir la demanda podrán sobrevivir en los próximos años. Si puedes usar los datos de los que dispones para dominar el modelo de análisis empresarial, puedes predecir lo que tus clientes comprarán a continuación. O bien, puede predecir lo que no comprarán a continuación y hacer los ajustes que sean necesarios.

La IA utilizará la minería de datos junto con el modelado predictivo para combatir problemas crecientes, como la prevención del fraude, al poder indicar cuándo algo no está en el comportamiento habitual del usuario. Además de prevenir pérdidas, manteniendo las estanterías abastecidas con la cantidad adecuada de inventario y evitando que la cadena de suministro caduque o se desvíe de la tendencia antes de que se vendan. En este momento, la mayoría de los clientes desean un modelo de negocio multicanal, para poder comprar sus marcas favoritas, desde compras presenciales hasta compras en línea, sin ningún tipo de interrupción. Si te mantienes al día con estas tendencias del sector minorista, puedes utilizar el análisis prescriptivo para entender mejor a tus clientes y mejorar su experiencia anticipándote a sus necesidades.

Si bien aún estamos en las primeras etapas de la IA minorista, según Kevin Sterneckert, director de marketing de Symphony Retail AI, dentro de los próximos 5 años veremos una transición completa a la IA. Se espera que el mercado de análisis de datos crezca un 6,8 millones de dólares en los años comprendidos entre 2020 y 2025. Al igual que en la gran fiebre del oro, existen toneladas de datos históricos, todo lo que tienes que hacer es recogerlos. Luego, solo tienes que averiguar qué hacer con ellos una vez que los tengas.

Qué necesita para empezar a usar el análisis predictivo

La idea detrás del uso de programas de inteligencia artificial para predecir el mercado significa usar análisis prescriptivos para que usted y su equipo puedan centrarse en las funciones para las que fueron contratados. Si tienes un sistema POS que puede hacer el trabajo automáticamente por ti, entonces ya estás un paso adelante. Investigue, ¿está preparado para un modelo de análisis empresarial? ¿O tiene alguna base que necesitará sentar primero?

NCR acaba de anunciar su primera plataforma de servicios predictivos en un movimiento innovador para mantenerse a la vanguardia de las necesidades de inteligencia artificial del comercio minorista. La plataforma de servicios predictivos de NCR funciona mediante el uso de redes neuronales de todos los dispositivos de NCR, recopilando análisis de macrodatos y creando un enfoque proactivo del modelo de negocio en lugar de uno reaccionario. Puede predecir los fallos en estos terminales antes de que ocurran y enviar técnicos antes de que los consumidores se vean afectados. La plataforma de servicios predictivos de NCR también puede compartir un acceso seguro y controlado por auditorías con los ingenieros para resolver problemas de diagnóstico con mayor rapidez.

Si su cliente pasa menos tiempo con el sistema inactivo, es más probable que se vaya con una experiencia de cliente positiva. O bien, recomendaciones de acción basadas en modelos predictivos, como alertas preventivas cuando la impresora de recibos está a punto de quedarse sin papel, para no perder tiempo cambiándola con una fila de personas esperando. O el análisis de caja, que utiliza las puntuaciones de confianza de los empleados para predecir los errores humanos en las máquinas y reforzar la prevención de pérdidas. Sean cuales sean sus preocupaciones, puede personalizar sus sistemas con todas las actualizaciones nuevas que NCR ha agregado.

Estas son algunas de las funciones que quizás quieras analizar:

• Informes avanzados
• Artículos «menos que enteros»
• Recuento de cheques y huéspedes
• Gestión de mano de obra minorista
• Cronograma frente a informes detallados reales
• Mejoras en el horario de trabajo
• Control de inventario
• Funcionalidad de copia

Sea cual sea el sistema POS que elija, es importante analizar los servicios minoristas tradicionales con un nuevo punto de vista. Si se centran más en cómo solucionar los problemas «a posteriori» en lugar de en ser proactivos, es probable que no sean la opción correcta para ti. En esta nueva era de la IA, recuerda al hombre de los 6 millones de dólares: «tenemos la tecnología». En la actualidad existen muchas herramientas de análisis predictivo para predecir los problemas técnicos y las tendencias del mercado que afectan a la mayoría de los sistemas POS tradicionales.

Implementación de un programa de análisis predictivo

Ahora que ha hecho todo el trabajo preliminar, es hora de descubrir por fin lo que todo este big data significa realmente para usted. ¡Aquí tienes tu guía paso a paso:

1. Limpiar los datos: Antes de empezar a crear su programa, es importante analizar los macrodatos que ha recopilado y eliminar los valores atípicos. Esto puede estropear sus algoritmos y dañar su análisis desde el principio.

2. Establezca sus intenciones: ¿Qué espera lograr con esta investigación? ¿Estás intentando aumentar las ventas? ¿Estás intentando averiguar por qué falla una ubicación en particular? O tal vez solo quieras adelantarte a los acontecimientos antes del gran auge de la IA. Sean cuales sean tus intenciones, es bueno que te concentres en lo que realmente estás intentando cuantificar y establecer tu punto de referencia a partir de ahí.

3. Defina el modelo predictivo: Ahora que tiene datos absolutamente limpios, necesita definir los algoritmos predictivos que se utilizará para predecir comportamientos futuros. Debe evitar que su modelo de análisis empresarial sea «demasiado ajustado o insuficiente»; no se centre tanto en el futuro como para olvidar tener en cuenta las tendencias históricas de los datos. Al mismo tiempo, no dé por sentado que las tendencias anteriores de análisis del comercio minorista siempre predicen las tendencias futuras. Recuerda que la correlación no siempre es igual a la causalidad.

4. Pruebe su modelo predictivo: Una vez que haya establecido su modelo, debe asegurarse de que funciona. Utilice los datos de las ventas que ya se han realizado para probar su nuevo algoritmo de aprendizaje automático. ¿Funcionó? Este es un paso crucial del proceso, tan crucial como que un chef pruebe la comida antes de enviarla. Debe tener la confianza de saber que todos los datos futuros que prediga serán correctos.

5. Implemente sus técnicas de análisis predictivo: ¡Ahora eres un experto! Prepárate para lanzar tu nuevo modelo predictivo y dejar que haga el trabajo por ti. ¡Su programa POS de análisis predictivo puede encargarse de ello desde aquí!

Con el aumento de la competencia en el mercado minorista y las expectativas de los clientes de disfrutar de una experiencia multicanal fluida, el software de análisis predictivo combina algoritmos de inteligencia artificial y aprendizaje automático para proporcionar información como las puntuaciones de confianza de los empleados, las previsiones de ventas futuras y las recomendaciones de acción preventiva. La analítica avanzada y la minería de datos ya no son cosas buenas, sino imprescindibles: invertir en software de análisis predictivo hoy prepara a su negocio minorista para un futuro exitoso.