Los importantes aportes de la analítica predictiva en la elaboración del Forecast del sector retail

En el segmento retail siempre están presentes las siguientes preguntas: ¿Cuánto se venderá este mes? ¿Cómo podemos optimizar el stock? ¿Qué productos debemos promocionar más? ¿Qué producto se venderá más?

Todas las respuestas pueden encontrarse en la información de la empresa, solo hay que saber buscarla y así anticiparse a lo que sucederá, planificar futuras acciones y obtener los mejores resultados. 

Una de las claves para elaborar con éxito el Forecast de Ventas, es que los datos dispuestos sean relevantes, confiables, exactos, válidos y que estén actualizados. Por lo tanto, las empresas deben sumar a sus procesos de negocios herramientas analíticas que les permitan crear un Forecast de Ventas y así tener mejores discusiones internas sobre estimación de demanda, con datos certeros y exactos. De esta manera podrán minimizar errores en la adquisición de stock, integrar inputs de distintas áreas y trabajar con organización en una plataforma única y de manera colaborativa. 

En ocasiones anteriores, hemos hablado de la elaboración de un Forecast de Ventas sobre una base analítica confiable y comprensible de entender para tomar mejores decisiones. Sin embargo el proceso varía según el rubro en el que se lo aplica ya que, una vez recolectados los datos, el método para la predicción de demanda no es el mismo para todos los productos. Por lo tanto una solución de Analytics suele ofrecer una variedad de modelos estadísticos que permiten proyectar a futuro, específicamente para un rubro con mínimas posibilidades de error. 

Es por eso que hoy nos enfocaremos en hablar sobre las utilidades que tiene para el sector minorista. 

Problemas del Forecast de Ventas que se resuelven con analítica predictiva

Las soluciones de analítica predictiva se han convertido en la herramienta perfecta para ayudar a las empresas a resolver los interrogantes sobre sus predicciones porque utilizan datos de ventas pasadas, variables del contexto que determinan la demanda y comportamientos del shopper (que con anterioridad fueron recolectados) para analizar lo que ocurrirá a futuro e incidir directa y positivamente en su planificación.

Estas soluciones  permiten resolver la incertidumbre asociada a la previsión de ventas y el escenario que se repite una y otra vez en muchas empresas: llegan datos nuevos, se analizan los resultados de los pronósticos, se toman decisiones y al comenzar las acciones, se empieza a notar que los resultados están lejos de lo esperado. Allí es cuando el equipo de trabajo se pregunta: ¿En dónde estamos fallando? 

Este escenario se da por una combinación de diversos factores que suelen ser: 

• Errores humanos en la introducción de los datos. 
• Falta de calidad en la información.
• Dificultades de acceso al conocimiento en la organización por parte de los usuarios del negocio.
• Se aplican juicios o intuiciones en un porcentaje demasiado elevado, en vez de sólo referirse al objetivo de los datos. 
• Se utilizan modelos obsoletos o que no son lo suficientemente sofisticados para conservar y transmitir información como son las hojas de cálculo. 
• No hay visibilidad sobre algunos de los factores posibles que podrían impulsar las ventas. 

Llevar adelante un errado Forecast de Ventas puede desencadenar graves consecuencias para el negocio al poner en peligro el flujo de efectivo, o incrementar los costos de inventario.

Incorporar analítica al Forecast de Ventas impulsa los beneficios del negocio, dejando atrás las limitaciones humanas en la previsión de ventas que hemos visto en el punto anterior. Además ayuda a conocer más y mejor a los clientes, sus preferencias y predecir su comportamiento, motivaciones y actitudes de compra para anticiparnos a sus necesidades.

En general en el panorama del retail suelen influir cientos de factores que afectan potencialmente la demanda, haciendo que la generación de pronósticos sea algo muy complejo. Frente a esta complejidad, los sistemas que hacen uso del aprendizaje automático han demostrado ser potentes activos en la estrategia de cualquier retail. 

Los algoritmos de machine learning automatizan la capacidad del sistema para combinar, analizar flujos de datos inmensos, identificar patrones complejos y producir las previsiones de demanda altamente precisas que necesitan los retailers. 

La analítica de predicciones, a través del machine learning, permite combinar los datos con cientos de variables dinámicas (tendencias de temporada, pronósticos meteorológicos locales, decisiones de precios, promociones y más) aprendiendo de esa información y actualizando los cálculos de pronóstico a medida que van variando los datos. También puede ser una herramienta muy potente para analizar puntos de datos que influencian a la demanda como patrones de consumo, decisiones de negocio y otros factores externos. Así se puede generar un pronóstico de demanda fiable. 

El aprendizaje automático ofrece un mayor nivel de visibilidad, ayuda a que la planificación del retail sea un proceso más colaborativo y logra que los planificadores puedan tomar mejores decisiones.

Suele pasar que en las organizaciones cada área elabora sus propios perfiles sobre los clientes, y que cada una de ellas ve al mismo cliente de una manera diferente. Al poder contar con una fuente centralizada de información y conocer mejor a los clientes, se desencadenan una serie de consecuencias positivas como la eficiencia en costos, la optimización de la comunicación interna, una mejor atención al cliente, una tasa de conversión más elevada o mayor efectividad a la hora de retener clientes.

En resumen, el análisis predictivo mejora las previsiones de venta ya que es capaz de: 

• Combinar registros históricos, como los datos internos de los clientes con información de sus perfiles por ejemplo de las redes sociales.
• Integrar en el análisis variables como los ratios de ganancias y pérdidas, factores de demora o tasas de cierre.
• Cotejar toda esa información, así como datos relativos a la integridad del proceso de ventas, con datos externos que revelen la inclinación de un cliente a comprar.
• Facilitar el trabajo entre distintas áreas, ofreciendo datos precisos, certeros e uniformes a cada equipo que los precise, de manera que todos manejen la misma información. 

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