Las compañías detallistas están utilizando Inteligencia Artificial para poner freno a las mermas. Las soluciones tecnológicas van desde los dispositivos de registro, tráfico o flujo por mapas de calor, reconocimiento facial, hasta el análisis y procesamiento de datos en tiempo real y datos de comportamiento
Elva Mendoza
El hurto interno o externo, los errores administrativos, el fraude por parte de los proveedores, el deterioro de la mercancía, la obsolescencia o caducidad de los productos y los errores de caja provocan pérdidas al sector retail calculadas en 100 mil millones de dólares (mmd) al año, señala el Índice de Sensormatic sobre la pérdida global.
Elaborado por PlanetRetail RNG a petición de Tyco, el informe, fechado en febrero de 2018 y en el que intervinieron más de 1 mil 100 profesionales de la industria detallista repartidas en 14 mercados, establece que la tasa de pérdida para el sector asciende a un 1.82 por ciento de las ventas minoristas anuales a nivel global.
El documento revela que el hurto y el fraude externos, que incluye el cometido por grupos de delincuentes organizados, es la causa más importante de pérdida en todo el mundo y representa un tercio de la cifra total. El robo de clientes en las tiendas y el fraude en las devoluciones se sitúan en lo alto de la lista de clasificación de causas de pérdida externa.
En términos de valor, los grupos organizados producen la mayor parte de la pérdida externa, ya que suelen utilizar métodos sofisticados para sortear las medidas de seguridad de los establecimientos, incluida la manipulación de los códigos UPC de los productos o de dispositivos del punto de venta, como la terminal bancaria, apunta.
Ante este panorama, y a decir de los autores del informe, las compañías han comenzado a analizar la posibilidad de incrementar sus inversiones, con el fin de aprovechar las nuevas herramientas y desarrollos tecnológicos para controlar el inventario, identificar amenazas y evitar las mermas.
“Para los hipermercados, las herramientas de minería de datos aplicadas a la información sobre etiquetas EAS dañadas/desprendidas están demostrando ser las más útiles para reducir la pérdida (61.43 por ciento); en el caso de las tiendas de moda, son los datos de pago en el punto de venta (53.66 por ciento), mientras que para las tiendas de surtido mixto, los informes basados en excepciones (51.50 por ciento).
“Las devoluciones con tarjetas de crédito/débito son las más eficaces para las tiendas de productos electrónicos (51.22 por ciento), los grandes almacenes (47.98) y los supermercados (45.45 por ciento)”, informa el reporte.
Además, agrega, “la vigilancia de las redes sociales forma parte de las responsabilidades de la función de Prevención de Pérdidas para la mayoría de los encuestados (68.48 por ciento), fundamentalmente en Japón (98.02 por ciento), Rusia (91.67 por ciento) y China (91 por ciento). Esta función vigila las plataformas de redes sociales en busca de amenazas para las tiendas (73.40 por ciento), mercancía robada/mercado negro (72.10 por ciento), protección de marcas (64.15 por ciento) y boicots/grupos de protesta potenciales (54.24 por ciento)”.
México
De los 14 países donde se realizó el informe, México ocupa el puesto 11 del ranking con pérdidas de 1.62 mmd durante 2017-2018. No obstante, invirtió apenas el 1.43 por ciento de las ventas en prevención de pérdidas, indica el informe.
La pérdida en los proveedores o suministradores fue la principal causa de merma para México, con 29.35 por ciento; seguida por la externa, incluido el hurto de clientes en las tiendas, con 26.39 por ciento; la pérdida administrativa, con 24.27 por ciento y, finalmente, la pérdida interna, con 19.99 por ciento.
La Asociación Mexicana de Empresas de Seguridad estima que las pérdidas por robos de las llamadas “farderas” son cercanas a los 105 millones de dólares anuales y que las bandas organizadas son las que visitan los supermercados y centros comerciales, incrementando un 220 por ciento los delitos a partir del inicio de la temporada del Buen Fin.
Para la prevención de pérdidas, tanto en México como en Brasil, el 97.24 por ciento de los minoristas encuestados por PlanetRetail RNG consideraron la monitorización de alarmas como la herramienta más eficaz, seguida de las pantallas a la vista del público, con 96.50 por ciento, y la protección electrónica, con 95.86 por ciento.
El Índice de Sensormatic sobre la pérdida global halló que los productos más codiciados fueron el textil, el alcohol y los productos electrónicos, entre ellos, las tabletas digitales, los teléfonos móviles y las cámaras digitales. Mientras que las marcas que fueron objeto de más hurto fueron Nike, Nestlé, Hershey’s, Unilever, LG, Apple y Samsung.
Soluciones IA
En entrevista, Gigi Agassini, de la empresa Genetec, dijo a Retailers que entre las soluciones más novedosas se encuentran el reconocimiento facial, las aplicaciones de manejo de incidentes, de analítica de clientes que monitorean el tráfico o comportamiento de éstos dentro de las tiendas y determina qué zonas son las más y menos transitadas mediante mapas de calor, así como qué tan atractiva y efectiva es una promoción, basándose en el tiempo que permanecen inactivos frente a la promoción.
Para Mauricio Swain, de Axis, la integración de los sistemas convencionales y el uso y recopilación de datos son parte de las soluciones que hoy lideran el mercado. El experto subraya que no hay una solución única, sino que deben ser adaptables a las necesidades de cada uno de los clientes.
En ese contexto, la información cobra especial relevancia. “Los datos son clave en la prevención de pérdidas; si no se tienen o no se estructuran, no hay modelo que sirva. La recuperación y sistematización de datos permite establecer modelos que identifican dónde está el problema y cómo hacer para subsanar”, dice en entrevista Javier Barella, director de OSISoft.
Los problemas que esta compañía ha logrado detectar se concentran, muchas de las veces, en que el sistema no está preparado para registrar transacciones o actividad. Otra dificultad que han identificado es que la información que toman las minoristas no es regular, precisa o constante, “ahí empieza el gran problema, se tienen que limpiar los datos para elegir los que puedan hacer entender problemas, beneficios o eficiencias”.
Menciona que los modelos Machine Learning otorgan información en tiempo real de tal modo que pueden prevenir rápidamente los desbalances de un sistema. “Por cada dólar que uno de nuestros clientes invirtió en Estados Unidos, obtuvo un beneficio de 8 dólares; otro cliente dice que lleva ahorrados 20 millones de dólares por año en prevención de pérdidas y de problemas de equipos”.
Gigi Agassini precisa que, para 2024, las interfaces de usuario y la automatización de procesos basadas en IA reemplazarán a la tercera parte de las aplicaciones basadas en pantalla; asimismo, para 2022, un 30 por ciento de las empresas utilizarán la tecnología conversational speech para la interacción con clientes.
“El mercado de la videovigilancia alcanzará un valor de 75 mmd en 2022, dio a conocer System de Markets and Markets, y Accenture Research informó que las compañías que incorporen la inteligencia artificial a su modelo de negocio podrán ver incrementados sus beneficios en un 38 por ciento para 2035. La introducción de la IA contribuirá a aumentar el valor agregado bruto en 14 billones de dólares de 16 industrias diferentes en 12 mercados”, añade.
Pérdidas por factor humano
La prevención de pérdidas para el sector también se enfoca en la eficiencia de los recursos humanos, expone Daniel Rodríguez, vicepresidente de Datos Group.
La firma ofrece soluciones de negocio con base en estudios de inteligencia artificial. Para las empresas del retail, realizan análisis de datos sobre la estructura organizacional con el fin de detectar los problemas de comunicación y evitar que el personal sea un factor en las pérdidas.
La tecnología que diseñan funciona con algoritmos realizados con base en datos y como resultado se establece un plan de acción para potencializar el papel de influenciadores estratégicos en las tomas de decisiones.
Según el análisis de Datos Group, uno de los mayores retos del retail en este aspecto es la alta rotación. El escape de personal capacitado implica la pérdida de inversión. Al mismo tiempo, los recursos humanos juegan un papel importante en la merma de mercancía.
Rodríguez menciona que los medicamentos necesitan estar almacenados bajo ciertos parámetros que deben ser conocidos por el personal. Si esto no es así, entonces la tienda pierde productos e inversión importante, lo cual depende de las decisiones de los trabajadores.
Javier Barella apunta que las aplicaciones de esta tecnología, basada fundamentalmente en la recopilación y análisis de datos, tiene múltiples aplicaciones; por ejemplo, ya es utilizada por Petróleos Mexicanos; el Cenase, para administrar en tiempo real la red de México con base en los datos que levanta a través de la herramienta de Osisoft, Cemex o Vitro. Esto con el fin de evitar los problemas que afecten la cadena productiva y la calidad de los productos que venden.
La tendencia, coinciden los representantes de Osisoft, Axis, Datos Group, Genetec y Tyco, consultados por Retailers, es hacia la inteligencia artificial y las soluciones para la prevención de pérdidas.
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Estrategias para la transformación digital del retail
Nuevas estrategias, procesos y tecnologías están cambiando al sector retail. Esto les permite respaldar una experiencia del cliente más consistente y gratificante en todos los canales. De acuerdo con Vertiv, las claves del éxito en la materia son las siguientes:
- Integración entre operaciones
- Despliegue de tecnología
- Infraestructura de soporte
Para ello, existen soluciones en el segmento con las cuales es posible aumentar la eficiencia energética gracias a la estandarización del rack, la alimentación integrada, así como las ofertas de enfriamiento en toda la empresa.
Además, compañías como Vertiv diseñan, construyen y ofrecen servicios a infraestructuras críticas que permiten las aplicaciones vitales en los centros de datos, las redes de comunicaciones y las instalaciones industriales y comerciales.
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Inteligencia Artificial en pañales
La IA debe usarse para ejecutar procesos que están más allá de la capacidad humana
Gary Saarenvirta, fundador y director general de Daisy (compañía líder en la construcción de una plataforma de Inteligencia Artificial que transforma cantidades masivas de datos del consumidor en decisiones rentables), comenta en entrevista con Retailers que, hoy en día, la IA se encuentra en su infancia, pues la gran mayoría de lo que las empresas llaman Artificial Intelligence (AI) son estadísticas que han existido durante décadas y sus aplicaciones comerciales se han producido en los dominios de la ciencia y la ingeniería en robótica, drones, autos que se conducen por sí mismos y robots de juego (Google Deepmind).
Saarenvirta, quien también fuera el director de las prácticas de almacenamiento y minería de datos de IBM Canadá, estuvo al mando del Loyalty Consulting Group, empresa que brinda servicios analíticos para uno de los programas de lealtad de coalición más exitosos del mundo: AIR MILES® Reward Program.
Apunta que la IA basada en el aprendizaje por refuerzo debería aumentar las ventas para la industria del retail en un 10 por ciento o más. A decir del experto, la IA debe usarse para ejecutar procesos que están más allá de la capacidad humana, aquellos que son muy complejos, matemáticos, repetitivos y que requieren millones de decisiones: “En el sector debe utilizarse para elegir la combinación de productos promocionales para todos los posibles canales (circular, en tienda, comercio electrónico, móvil, etcétera) y establecer la combinación de precios (promocional, regular y rebajado), así como definir los niveles de inventario en los procesos centrales”.
Para Saarenvirta, la AI puede prevenir pérdidas al reducir la cadena de suministro y el skimming (robo de información de las tarjetas de crédito) en el punto de venta, procesos que están más allá de la capacidad humana. Señala que, para ello, los retailers deben de tener una infraestructura interna de almacenamiento de datos para administrar la información recopilada a través de las operaciones, incluidas las transacciones en terminal con punto de venta (POS, por sus siglas en inglés), el historial de promociones, envío/pedido, precios, financiamiento de costos, entre otros. Esta información operativa básica es lo que la IA, basada en el aprendizaje por refuerzo, utiliza para entregar decisiones inteligentes.
“El software de IA requiere una capacidad informática de alto rendimiento con millones de cores de procesamiento. Esta capacidad probablemente va más allá de las que ofrece una central estándar, excepto las de los retailers más grandes del mundo. Los detallistas deben buscar proveedores y socios que proporcionen la experiencia, el software y la infraestructura para generar las decisiones operativas de inteligencia que el minorista pueda ejecutar para lograr los resultados y entregarlos vía servicios en la nube”, comenta Saarenvirta.
La inteligencia artificial que utiliza el Reinforcement Learning, además, no requiere analistas humanos, asegura Saavenvirta. El aprendizaje por refuerzo puede entregar decisiones recomendadas, como mezcla de productos, combinación de precios, inventarios o alertas de pérdidas a los empresarios, así como integrarse directamente en los sistemas de back end (ERP, precios, cadena de suministro) para ser ejecutados y entregar valor.
