A veces no somos conscientes del efecto que puede llegar a tener un pequeño error repetido de forma recurrente en las tiendas de una cadena retail. Es por ello que es imprescindible detectar puntos de mejora que orienten a la empresa a una mejora continua basada en lel análisis, la detección y la proactividad de nuestros equipos.

Lo más importante es entender la importancia que tiene en las tiendas cualquier detalle. 

Según Edward Lawrence y su Teoría del Caos, existen sistemas sensibles a pequeñas variaciones que generan grandes cambios imprevisibles. Y las tiendas son precisamente estos sistemas donde se producen cambios constantes, internos y externos, a los que los clientes son sensibles.

Es por ello, que a veces, la facturación puede bajar sin razón aparente. ¿Dónde se está fallando?  ¿Es realmente un fallo, o este es un bache estacional que cabía esperar? ¿Se ha cambiado algo recientemente que haya inducido a este cambio, o es debido a un factor externo? ¿Se puede estimar cuándo se revertirá? Y sobre todo: ¿Hay algo que se pueda hacer ya para cambiarlo?

Todas estas preguntas demuestran la importancia de medir, trazar, detectar y actuar en las fluctuaciones de datos que se puedan ocasionar en nuestra tienda.

Pero esta tarea es tan importante como sutil, y suele requerir de herramientas de medición y evaluación para cada tienda, así como de algoritmos especializados en detectar correlaciones que no son evidentes o intuitivas para el analista humano.

Dónde enfocar el Análisis

Lo primero, evidentemente, es tener las métricas de valor definidas. Esto es algo que, más o menos, toda empresa tiene. Estas métricas suelen encajar en la siguiente clasificación:

Objetivos: Uno, dos o, como máximo, tres indicadores que nos marcan el dato final. Suelen ser altamente relacionados con la facturación y la fidelización de clientes. Ejercen de faro digital, la guía hacia la que deben encaminarse todas las acciones de cada estamento de nuestra empresa.

Otros KPIs: Más allá de los objetivos, hay toda una multitud de métricas adicionales que nos ayudan a perfilar el estado de salud de nuestra empresa y cada una de sus tiendas. Estos son datos que deben ser definidos por la propia empresa, mostrando aquellos aspectos de valor añadido más importantes para la filosofía empresarial.

La definición de estas métricas y objetivos es clave. Una vez están definidos, medidos y calculados a diario, empezarás a saber si las cosas van bien o, de lo contrario, están empeorando. A partir de aquí es donde entran en juego los análisis de datos. Los objetivos pueden subir o bajar, pero, ¿por qué lo hacen? Esto se descubre a través de los diferentes algoritmos que encuentran correlaciones, algunas veces impensables para el analista humano.

SOLUCIONES APORTADAS POR LA INTELIGENCIA ARTIFICIAL

1. Detectar correlaciones: Es posible detectar con la inteligencia artificial que ciertos vendedores rinden más cuando trabajan juntos; que un producto suele venderse bien cuando se oferta al lado de otro; que determinado stock se vende mejor en ciertas tiendas y peor en otras. E incluso saber qué tipo de tiendas son comparables a nivel de resultados por diferentes variables cómo la ubicación geográfica, afluencia de gente, tamaño de tienda, o si se encuentra en una calle comercial o un centro comercial, por ejemplo. 

2. Hacer predicciones: Saber la afluencia de clientes qué esperar al día siguiente, por franjas horarias, y ajustar los horarios de los vendedores de forma acorde; predecir el incremento de ventas y la rotura de stock para anticiparse a ella; proyectar el nivel de ventas que van a generarse los próximos días. Con las predicciones es posible detectar las roturas de stock, o saber si se llegará al objetivo de facturación que se haya marcado. Así como la capacidad de rectificar y mejorar la performance de las tiendas antes de que eso ocurra y sea demasiado tarde. 

3. Personalización de campañas: Más allá del conocimiento aportado a temas más financieros y logísticos, la IA también puede ofrecer pistas de cómo seducir a los clientes, de forma personalizada, basándose en sus anteriores compras, gustos y tendencias. Ello puede convertirse en un mejor servicio y una mejor conversión a ventas, así como una fidelización a través del trato personalizado. Las campañas dejan de ser generalistas para poder ser personalizadas para cada uno de los clientes.
   
4. Distribuciones realistas: Mediante los modelos de inteligencia artificial, también podemos redistribuir los objetivos globales a niveles más distribuidos de forma eficiente, optimizando lo que cada tienda debe conseguir para maximizar sus resultados y aportar el máximo a los objetivos globales. Quizás una tienda es la más adecuada para lanzar nuevas líneas de producto, mientras otra se muestra como la más adecuada para realizar promociones de liquidación. Con el análisis de objetivos combinado con las tendencias de cada tienda y sus vendedores, podemos especializar a cada para realizar aquellas acciones que nos aportarán mayor valor.

LA SOLUCIÓN DEFINITIVA

La solución para optimizar y mejorar la performance de cada una de las tiendas de una empresa pasa por la aplicación de las últimas novedades en tecnología de Big Data e Inteligencia Artificial. No se trata sólo de una moda a la que todo el mundo se está sumando: esta ciencia de datos está optimizando muchos negocios en todos los ámbitos económicos imaginables, ya que detecta precisamente estas correlaciones que escapan a un análisis tradicional. 

Los pasos necesarios para implementar este tipo de solución pasan por:

• Recopilar todos los datos necesarios e identificar cuáles son los que realmente aportan valor a nuestro análisis. 
• Tener una buena estructura de datos: Procesarlos, agregarlos y disponer de ellos de forma ágil. 
• Generar y evaluar los algoritmos que nos apartaran indicaciones de calidad en nuestro negocio. 
• Ofrecer a tiempo real los resultados de estos algoritmos para cada trabajador en toda momento. 

CONCLUSIÓN

Estas soluciones son razonablemente costosas de implementar, pero aportan muchos más beneficios de lo que puedan costar. Por otra parte, afortunadamente, existen algunas soluciones en el mercado para poder proporcionar este servicio de Inteligencia Artificial aplicada sin la necesidad de desarrollarlo en la estructura de su empresa, lo que puede ser costoso tanto en tiempo como en dinero.

Recomendamos estudiar las opciones que existen en el mercado y escoger aquellas que se ajusten a sus necesidades de forma ágil, sin necesidad de largos desarrollos, pero que a su vez ofrezcan un análisis de los datos personalizado y que aporten valor a la empresa.