Ser el más eficiente, el gran reto para las empresas del sector retail

Sin duda, la adaptación a los nuevos hábitos de consumo, más digitales, más sostenibles e impredecibles, así como la evolución del propio modelo de negocio para hacer frente a competidores disruptivos con poca estructura de costes, pasa por la digitalización de los distribuidores.

La digitalización es un concepto amplio. Es complejo identificar aquellas tecnologías y procesos que contribuyen en mayor medida a generar una ventaja competitiva a la distribución. De todas las tecnologías que pueden ayudar a dar respuestas a estos retos, la Inteligencia Artificial es probablemente la que tiene mayor impacto en un menor tiempo y con un coste más acotado en la competitividad de los distribuidores.

Solver IA, compañía tecnológica fundada en Valencia en 2016, nacida como como una spin off de la Universidad Politécnica de Valencia (UPV), y creada por un grupo de investigadores de la UPV y un grupo de inversores privados, se ha especializado en el desarrollo de modelos de inteligencia artificial personalizados para el sector retail aplicado a procesos de negocio, generando eficiencias relevantes que conlleven una ventaja competitiva y un mayor margen.

A través del desarrollo de modelos avanzados de Inteligencia Artificial, ayuda a automatizar procesos clave y a la toma de decisiones a lo largo de toda la cadena de valor, de una forma eficiente, autónoma e inteligente. Estos modelos integran un volumen de datos que ninguna tecnología anterior puede procesar y tienen la capacidad de aprender de las nuevas casuísticas. Por lo tanto, no es necesario estar recalibrando constantemente o controlando el resultado de sus algoritmos.

Algunas de las aplicaciones que está demandando más el sector y que esta resolviendo la IA logrando buenos resultados:

• Estimación de la previsión de demanda con alta previsión en los diversos canales, geografías, centros logísticos, tiendas y producto.
• Optimización de promociones basadas en los modelos de previsión y simulación de diversas variables como fecha de promoción, tipo de promoción, producto promocionado, precio, etc.
• Incremento de ventas del e-commerce gracias a la identificación de patrones de comportamiento de los clientes a partir de los datos de las cookies que permiten predecir cuando una sesión se convertirá en compra y cuando no y, así, personalizar la experiencia.
• Mantenimientos predictivos de equipos y maquinaria para evitar paradas técnicas y roturas de stock.

Optimización de suministros y previsión de demanda en el sector de la distribución

Solver IA tiene amplia experiencia desarrollando soluciones de previsión de demanda para el sector de la industria de consumo y gran distribución, particularmente en el área de los supermercados, donde trabaja para algunas de las cadenas líderes en España. Dentro de estas soluciones se destacan:

• Realizar una adecuada previsión de la demanda de productos por parte del consumidor final.
• Optimizar la gestión de los suministros a corto y medio plazo para mantener el stock y evitar tanto las roturas como el sobrestock.
• Optimizar la gestión de las promociones y ofertas gracias a la posibilidad de plantear diferentes escenarios futuros variando algunas variables clave como el tipo de promoción, los precios o las fechas de esta.

Los modelos avanzados desarrollados por Solver IA gestionan en tiempo real grandes volúmenes de datos tanto internos como externos y aprenden automáticamente de las nuevas casuísticas, logrando un nivel de precisión muy elevado y un grado de automatización y autonomía del proceso que supone una reducción de costes relevantes.

Reducción de costes para evitar las roturas de stock y mejorar la experiencia de compra del cliente

La implementación de las soluciones que desarrolla Solver IA permite analizar en profundidad el comportamiento de venta de todas y cada una de las referencias de productos y su patrón de demanda en cada tienda o centro logístico concreto y en cada canal -ya sea físico u online-, lo que ofrece como resultado final la estimación de la venta esperada para cada artículo en cada uno de ellos, ya sea a corto, medio y largo plazo. De esta forma, es posible realizar una adecuada planificación del aprovisionamiento y de la petición de productos a los proveedores.

Se estima que el modelo automatizado de gestión proactiva de la demanda desarrollado por Solver IA reduce el error de previsión entre un 30 y un 50 por ciento, permitiendo mejorar en gran medida los modelos de predicción de suministros sin necesidad de realizar cambios radicales en la herramienta de aprovisionamiento interna de la cadena de supermercados.

Las implicaciones de conocer a gran escala la demanda con alta precisión van más allá de los propios departamentos de compras y suministros y afectan transversalmente a la toma de decisiones en otras áreas de las compañías. Por ejemplo, prever un pico de ventas de determinados productos puede obligar a reajustar los turnos de los empleados (en tiendas, almacenes logísticos, etc.) para poder satisfacer esa demanda.

Otra de las funcionalidades más relevante de esta solución es la posibilidad de tener un simulador de campañas que, en función de diferentes variables, prevea cuál va a ser la demanda para una promoción especifica o fecha, lo que dota a los distribuidores de una herramienta para optimizar la gestión de sus promociones.

Sin lugar a duda, la introducción de la inteligencia artificial en el sector de la industria de consumo y distribución genera ventajas competitivas, con un aumento favorable de los resultados económicos de las empresas de distribución, una alta automatización del proceso y un ahorro en costes, así como una mejora de calidad en la experiencia de compra del consumidor.