Para decirlo sin rodeos, gran parte de la industria global de supermercados (valorada en 5 mil 700 millones de dólares) está en problemas a pesar de su crecimiento aproximado del 4.5 por ciento anual durante la última década. Según la ANTAD, en 2018, las ventas a tiendas iguales en México crecieron 5 por ciento, pero la inflación fue del 4.8 por ciento.
El aumento de las expectativas de los consumidores de hoy, junto con mayor oferta, ha creado un entorno más competitivo. En muchas ocasiones, las estrategias del retail están basadas en promociones de precios bajos, cuya complejidad genera presión continua en los márgenes.
Los adelantos en la Inteligencia Artificial (IA) crean oportunidades enormes para los autoservicios, especialmente para aquellos que buscan transformar sus estrategias de precios e incrementar sus utilidades. Cuando se trata de implementar herramientas de análisis de datos para resolver preguntas sobre precios, la IA no sólo es “agradable de tener” sino que es una necesidad.
La IA puede tener un enfoque para la resolución de problemas muy complejos; utilizando programas informáticos que aprendan nuevas acciones y se adapten de manera interactiva al exponerse a nuevos datos. Esta tecnología da mejora continua en los objetivos planteados sin la intervención humana, y tiene la capacidad de aprender sin ser explícitamente programada. Su habilidad para ofrecer los mejores escenarios en función de los datos recopilados, y casi en tiempo real, permite que la IA analice la información y ejecute simulaciones, que resultan en decisiones de precios que aumentan las ventas y los márgenes, generando gran impacto en las ganancias.
Las herramientas analíticas predictivas, que trabajan con un conjunto específico de datos definidos para un modelo con un solo propósito, no buscan un aumento de las ganancias totales de la tienda. Esto es, la analítica predictiva no revisa cómo la promoción afecta la compra de todo el espectro de productos, ni contempla el “efecto en cadena”, como la canibalización y compra anticipada en todas las categorías de productos, es decir, simplemente no procesan toda la información.
La IA sí procesa toda la información y analiza millones de escenarios para generar el mejor resultado. Daisy Intelligence implementó recientemente en Earth Fare (una cadena de supermercado con sede en Carolina del Norte, Estados Unidost la optimización de precios de promoción aplicando la IA para la estrategia con resultados verificables. Earth Fare obtuvo un aumento constante de hasta el 3 por ciento en las ventas de año contra año a tiendas iguales, sin inversión de margen; lo que representa un 50 por ciento de incremento sobre el crecimiento en ventas a tiendas iguales en cuanto al promedio mundial. Este es el verdadero impacto de negocio de la IA.
José Luis Sánchez C.
Líder en objetivos de negocio a través de la aplicación de la analítica, tecnología, liderazgo e inteligencia artificial. Con más de 20 años en la industria de TI, ha estado al frente de SAS, Genesys, Red Hat y Daisy Intelligence.
