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Recursos | Blog
10 septiembre 2024
Cómo machine learning puede mejorar el stock y predecir tendencias de compra
La digitalización ha cambiado por completo al sector retail, donde la Inteligencia Artificial (IA) se ha vuelto clave no solo al gestionar inventarios de manera más eficiente, sino al permitir personalizar la experiencia del cliente para adaptarse mejor a sus expectativas.
El machine learning (ML) es una rama de la Inteligencia Artificial, que permite a las computadoras aprender de forma autónoma; es decir, los algoritmos pueden analizar grandes volúmenes de datos para identificar patrones, tendencias y relaciones, y modelar una amplia variedad de factores que influyen en la demanda, adaptándose automáticamente para ajustar los pronósticos de ventas, promociones o cambios de precios.
A través de la gestión del inventario, el machine learning puede identificar patrones, tendencias y relaciones para predecir con mayor precisión la demanda y optimizar stocks debido a que, además de considerar múltiples factores de forma individual, puede captar el impacto de la interacción entre ellos. Por ejemplo, determinar de qué manera los días cálidos o los fines de semana suelen aumentar o disminuir significativamente la demanda de un determinado producto.
Uno de los mayores desafíos en el comercio minorista es mantener un equilibrio entre tener suficiente stock para satisfacer la demanda y evitar el exceso de inventario que puede llevar a pérdidas.
Al contar con una previsión más precisa, las empresas pueden ajustar sus niveles de inventario y evitar tanto la sobrecarga como la escasez de productos. Esto se traduce en una reducción de costos de almacenamiento y una mejora en la satisfacción del comprador.
Además, los algoritmos pueden identificar rápidamente desviaciones significativas en los patrones de venta, lo que permite a las empresas tomar medidas correctivas antes de que se produzcan pérdidas importantes. De la misma manera, el ML puede analizar los datos de compra de cada usuario para ofrecer recomendaciones personalizadas y mejorar la experiencia de compra.
Hay además otro factor, y es una herramienta conocida como deep learning, una rama avanzada del ML, que lleva la predicción de demanda a otro nivel. Al utilizar redes neuronales artificiales, puede identificar patrones complejos y sutiles en los datos, mejorando aún más la precisión de los pronósticos. Por ejemplo, puede analizar imágenes de productos y estantes para detectar niveles de stock en tiempo real y facilitar la gestión de reposición.
La combinación de ambas tecnologías es lo que hace posible desarrollar numerosas aplicaciones de inteligencia artificial para optimizar procesos de negocios.
Los algoritmos de ML pueden analizar el comportamiento de compra de los consumidores e identificar patrones y preferencias. De esta manera, se pueden personalizar ofertas de manera más precisa y ofrecer promociones que satisfagan mejor las necesidades del comprador.
Por otra parte, los retailers pueden ser proactivos en la introducción de nuevos productos y en la adaptación de sus estrategias de marketing a partir de la identificación de tendencias, aún antes de que se vuelvan evidentes para la competencia. Esto permite también optimizar estrategias de precios en función de la demanda prevista y la competencia. Lo cual puede incluir la implementación de precios dinámicos que se ajustan en tiempo real para maximizar las ventas y los márgenes de beneficio, en una suerte de "uberización" del comercio minorista.
La expectativa es que la oferta, ofrecida a través de una combinación de experiencias digitales y en la tienda física, probablemente se adapte a las necesidades individuales con mayor precisión. En este modo de trabajar, la hiperpersonalización juega un papel crucial.
En MCM Telecom trabajamos para ser un aliado estratégico a través nuestra capacidad de ofrecer conectividad de alta velocidad y baja latencia, facilitando la implementación de soluciones avanzadas como IoT, AR y VR, permitiendo a los retailers optimizar sus operaciones y ofrecer experiencias de compra inmersivas.
La conectividad de alta velocidad y baja latencia que proporcionamos es fundamental para manejar aplicaciones sensibles al tiempo y para el procesamiento en tiempo real. Ello es especialmente relevante en este ámbito, donde la personalización y la eficiencia operativa son clave para mantenerse competitivo. Por ejemplo, las experiencias de compra inmersivas mediante tecnologías AR y VR, que permiten a los clientes interactuar con productos de manera virtual, requieren conexiones robustas que desde MCM Telecom estamos equipados para proporcionar.
Además, la seguridad de la red y la resiliencia son aspectos cruciales en el retail moderno. En MCM Telecom ofrecemos conexiones privadas y seguras, garantizando la protección de los datos sensibles de los usuarios y asegurando la continuidad del negocio a través de su infraestructura de red redundante y soluciones de recuperación ante desastres. Esto permite a quienes nos eligen operar con confianza, sabiendo que sus sistemas están protegidos contra posibles fallos.
Otro aspecto innovador es la gestión de inventarios en tiempo real mediante el uso de IoT. Con la combinación de 5G y fibra óptica, en MCM Telecom facilitamos la implementación de sensores IoT que monitorean el estado del inventario continuamente. Esta capacidad es crucial para reducir pérdidas y optimizar la cadena de suministro, aspectos vitales para mantener un flujo constante de productos que satisfaga la demanda de los clientes.
Por último, la escalabilidad de nuestra infraestructura permite a los minoristas expandir sus operaciones sin comprometer el rendimiento. Ya sea para ingresar a nuevos mercados o para adaptarse rápidamente a cambios en la demanda, la capacidad de expansión es un valor añadido que garantiza que puedan crecer y cambiar a la par del mercado.
Si estás interesado en saber cómo se puede integrar el aprendizaje automático en las soluciones de tu negocio, te invitamos a contactar a uno de nuestros asesores.