Con los rápidos cambios del mercado en la industria minorista y la necesidad repentina de atender a los clientes a través de una variedad de canales diferentes, mantenerse a la vanguardia con software de análisis predictivo puede ayudar a aumentar las ventas, reducir las pérdidas y aumentar la lealtad. Ahora, puede recibir recomendaciones inteligentes para su negocio basadas en los resultados futuros previstos. Al permitirle actuar de manera preventiva, en lugar de reaccionar, puede mantenerse a la vanguardia de las tendencias que le rodean. Si bien el análisis estándar y el reporting 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 al siguiente nivel.

Ventajas del análisis predictivo y el aprendizaje automático

Antes de comenzar a adaptar su modelo de análisis de datos, primero debe entender la diferencia entre los dos tipos de modelado predictivo.

Analítica predictiva: El uso del análisis de datos para predecir el futuro mediante la comprensión del pasado. Este modelo es posible con la IA mediante el uso de la ciencia de datos en el análisis de datos históricos de redes neuronales para crear modelos futuros.

Aprendizaje automático: El equipo tiene capacidad de utilizar la minería de datos para predecir patrones sin ser programado de esa manera. Puede crear modelos futuros así como implementar esos modelos.

La diferencia entre usar los dos es la diferencia entre dónde se encuentra en el proceso. El modelo de análisis predictivo es el proceso en el que utiliza el análisis de datos para crear un modelo de negocio, y después de eso, utilizará el Machine Learning para automatizar las tendencias de su negocio e impulsar hacia sus objetivos comerciales.

Cómo el análisis predictivo está cambiando el futuro de la industria minorista

A medida que sus clientes necesitan comprar en línea aumenta cada año y las tasas se dispararon a raíz del Covid-19, crece la necesidad de que la IA prediga el mercado. Solo los minoristas que utilizan todas las redes neuronales disponibles y tienen las capacidades digitales para predecir el pronóstico de la demanda sobrevivirán en los próximos años. Si puedes usar los datos que tienes para dominar el modelo de análisis de negocios, puedes predecir lo que tus clientes comprarán a continuación. O puede predecir lo que no van a comprar a continuación y hacer ajustes según sea necesario.

La IA utilizará la minería de datos junto con el modelado predictivo para combatir problemas crecientes como la prevención del fraude al poder indicar cuando algo no está en el comportamiento habitual del usuario. Así como la prevención de pérdidas al mantener los estantes abastecidos con la cantidad adecuada de inventario y evitar que la cadena de suministro expire o salga de tendencia antes de que se vendan. En este momento, la mayoría de los clientes quieren un modelo de negocio multicanal, para que puedan comprar sus marcas favoritas, desde compras en persona hasta compras en línea sin ninguna interrupción. Al mantenerse al día con estas tendencias en la industria minorista, puede utilizar análisis prescriptivos para comprender mejor a sus clientes y mejorar su experiencia de cliente anticipando sus necesidades.

Si bien todavía estamos en las primeras etapas de la IA minorista, según Kevin Sterneckert, CMO 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 en $6.8 millones en los años entre 2020 y 2025. Al igual que la gran fiebre del oro, hay toneladas de datos históricos por ahí, todo lo que tienes que hacer es sacarlos. Entonces, solo tienes que averiguar qué hacer con él una vez que lo tienes.

Lo que necesita para comenzar a usar el análisis predictivo

La idea detrás del uso de programas de IA para predecir el mercado significa usar análisis prescriptivos para liberarlo a usted y a su equipo para centrarse en los roles para los que fueron contratados. Si tienes un sistema POS que automáticamente puede hacer el trabajo por ti, entonces ya estás un paso adelante. Haga su investigación, ¿está listo para un modelo de análisis de negocios? ¿O tiene alguna base que tendrá que poner primero?

NCR acaba de anunciar su primera plataforma de servicios predictivos en un movimiento innovador para mantenerse a la vanguardia de las necesidades minoristas de IA. La plataforma NCR Predictive Services funciona mediante el uso de redes neuronales de todos los dispositivos NCR, recopilando análisis de big data y creando un enfoque proactivo para el modelo de negocio en lugar de uno reaccionario. Puede predecir fallas en estos terminales antes de que ocurran y enviar técnicos antes de que los consumidores se vean afectados. La plataforma NCR Predictive Services también puede compartir acceso seguro y controlado por auditoría con ingenieros para ejecutar problemas de diagnóstico más rápidos.

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

Estas son algunas de las características que quizás desee analizar:

• Reporting Avanzado
• Artículos “Menos que enteros”
• Cheque y conteo de invitados
• Administración de mano de obra minorista
• Informes detallados cronograma vs. reales
• Mejoras en el horario de trabajo
• Control de Inventario
• Funcionalidad de copia

Cualquiera que sea el sistema POS que elija, es importante mirar los servicios minoristas tradicionales con un nuevo punto de vista. Si están más enfocados en cómo solucionan los problemas “después del hecho” en lugar de ser proactivos, entonces probablemente no sean la opción correcta para usted. En esta nueva era de IA, recuerden al hombre de 6 millones de dólares, “tenemos la tecnología”. Ahora 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 has hecho todo el trabajo de piernas, es hora de descubrir finalmente lo que significa todo este big data para ti. Aquí está su guía paso a paso:

1. Limpiar los datos: Antes de comenzar a crear su programa, es importante pasar por el big data que ha recopilado y eliminar los valores atípicos. Estos pueden desechar sus algoritmos y corromper su análisis desde el principio.

2. Defina sus intenciones: ¿Qué es lo que espera lograr con esta investigación? ¿Estás tratando de impulsar las ventas? ¿Está tratando de averiguar por qué una ubicación en particular está fallando? O tal vez solo quieres adelantarte a la curva antes del gran boom de la IA. Cualesquiera que sean tus intenciones, es bueno enfocarte en lo que realmente estás tratando de cuantificar y establecer tu línea de base a partir de ahí.

3. Definir el modelo predictivo: Ahora que tiene datos muy limpios, necesita definir los algoritmos predictivos que se utilizará para predecir comportamientos futuros. Desea evitar “sobreajuste o subajuste” de su modelo de análisis de negocios; no se centre tanto en el futuro, que se olvide de tomar en consideración las tendencias históricas de datos. Al mismo tiempo, no asuma que las tendencias pasadas de análisis de retail son siempre predictores de las futuras. Recuerda que la correlación no siempre es igual a causalidad.

4. Pruebe su modelo predictivo: Una vez que haya configurado su modelo, debe asegurarse de que funcione. Utilice datos de ventas que ya se han producido para probar su nuevo algoritmo de aprendizaje automático, ¿funcionó? Este es un paso tan crucial en el proceso, tan crucial como que un chef pruebe la comida antes de enviarla. Debe sentirse seguro de saber que todos los datos futuros que predice serán correctos.

5. Implementar sus técnicas de análisis predictivo: ¡Ahora eres un experto! Prepárese para implementar su nuevo modelo predictivo y deje que éste haga el trabajo por usted. ¡Su programa POS de análisis predictivo puede encargarse de ello desde aquí!

Con una mayor competencia en el mercado minorista y las expectativas de los clientes para una experiencia multicanal sin problemas, el software de análisis predictivo combina IA y algoritmos de aprendizaje automático para proporcionar información como puntajes de confianza de los empleados, pronósticos de ventas futuras y recomendaciones de acción preventiva. El análisis avanzado y la minería de datos ya no son buenos para tener, sino imprescindibles: invertir en software de análisis predictivo hoy prepara su negocio minorista para un futuro exitoso.