{"id":17085,"date":"2024-05-21T18:43:00","date_gmt":"2024-05-21T17:43:00","guid":{"rendered":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=17085"},"modified":"2024-05-21T18:43:00","modified_gmt":"2024-05-21T17:43:00","slug":"las-soluciones-de-ia-y-aprendizaje-automatico-seran-claves-para-ayudar-al-sector-retail-a-planificar-la-demanda-y-prever-las-ventas","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/telecomkh.info\/?p=17085","title":{"rendered":"Las soluciones de IA y aprendizaje autom\u00e1tico ser\u00e1n claves para ayudar al sector retail a planificar la demanda y prever las ventas"},"content":{"rendered":"

Zebra Technologies Corporation, proveedor l\u00edder de soluciones digitales que permite a las empresas conectar de forma inteligente datos, activos y personas, se\u00f1ala que el sector del retail y de las empresas encargadas de fabricar y distribuir productos envasados (CPG), deber\u00e1 apostar por t\u00e9cnicas avanzadas de an\u00e1lisis e inteligencia artificial, con una infraestructura de datos s\u00f3lida, para planificar la demanda, predecir las ventas, hacer m\u00e1s eficiente su cadena de suministro y anticiparse a las necesidades de los consumidores<\/strong><\/p>\n

\u201cPodemos entender la previsi\u00f3n como la ciencia de predecir el futuro utilizando datos pasados y presentes. Se trata de una t\u00e9cnica basada en algoritmos estad\u00edsticos y soluciones de aprendizaje autom\u00e1tico y su exactitud depende tanto de la calidad de la informaci\u00f3n como de los algoritmos utilizados\u201d, explica Moez Ali, Solutions Strategy Director en Zebra Technologies. \u201cPero lo m\u00e1s importante es que la previsi\u00f3n es precisamente el eje del que depende la compleja maquinaria de la oferta y la demanda: un solo paso en falso puede provocar graves efectos en cualquier negocio, desde amplios stocks de productos sin vender hasta estanter\u00edas vac\u00edas\u201d.
\nLa previsi\u00f3n es un factor clave, sobre todo para el sector retail y para las empresas encargadas de fabricar y distribuir productos envasados (CPG), ya que define sus estrategias y determina el \u00e9xito en el mercado. Adem\u00e1s, no se trata de una funci\u00f3n aislada, sino de un esfuerzo de colaboraci\u00f3n en el que participan desde los equipos de compras (que eval\u00faan las necesidades en materias primas), hasta los departamentos de marketing, que planifican las campa\u00f1as promocionales. Esta alineaci\u00f3n entre todos los departamentos de una empresa es crucial en una era en la que los consumidores esperan experiencias cada vez m\u00e1s personalizadas y satisfactorias.<\/p>\n

Planificaci\u00f3n de la demanda: previsi\u00f3n de ventas para un determinado producto<\/strong>
\nLa planificaci\u00f3n de la demanda depende de un trabajo de previsi\u00f3n lo m\u00e1s preciso posible. Adem\u00e1s, gracias a ello, las empresas pueden ser m\u00e1s eficaces para satisfacer las necesidades de sus clientes, optimizar su inventario, reducir costes, mejorar la rentabilidad e, incluso, ser m\u00e1s sostenibles, al hacer un mejor uso de los recursos, evitar la sobreproducci\u00f3n y reducir los residuos.
\nEl proceso de planificaci\u00f3n de la demanda tiene que comenzar con la recopilaci\u00f3n y el an\u00e1lisis de los datos hist\u00f3ricos del negocio, como los registros de ventas o la informaci\u00f3n sobre las promociones. Todos estos datos se introducen en sofisticados modelos de previsi\u00f3n que cuentan con tecnolog\u00edas de aprendizaje autom\u00e1tico e inteligencia artificial. De esta forma, son capaces de identificar patrones de comportamiento para predecir con precisi\u00f3n la demanda de un determinado producto en el futuro.<\/p>\n

Retos de la previsi\u00f3n de la demanda en el sector del retail y los productos envasados<\/strong>
\nLa previsi\u00f3n y la planificaci\u00f3n de la demanda en el sector del retail y de las empresas encargadas de fabricar y distribuir productos envasados (CPG), presenta retos \u00fanicos. Uno de sus principales desaf\u00edos es la constante evoluci\u00f3n en las preferencias de los consumidores, que pueden transformarse r\u00e1pidamente debido a cambios en las tendencias o eventos globales que afecten a la sociedad o la econom\u00eda. Esta volatilidad hace que sea muy complicado predecir la demanda con precisi\u00f3n, ya que los datos del pasado no siempre pueden ser un indicador fiable de los patrones que podemos esperar en el futuro.
\nOtro reto importante de este sector es la complejidad de gestionar una amplia gama de productos, cada uno con su propio ciclo de vida y curva de demanda. Los minoristas y las empresas de productos envasados manejan a menudo miles de referencias (SKU) y deben tener en cuenta su estacionalidad, ya que algunas de ellas experimentan picos de demanda en \u00e9pocas concretas del a\u00f1o.
\nAdem\u00e1s, las cada vez m\u00e1s exigentes expectativas de los clientes, que buscan experiencias de compra m\u00e1s personalizadas y \u00e1giles, esperando que los productos est\u00e9n siempre disponibles cu\u00e1ndo y d\u00f3nde lo deseen, hace necesario contar con previsiones m\u00e1s localizadas y detalladas. Por todo ello, para hacer frente a estos retos, es necesario que el sector apueste por t\u00e9cnicas avanzadas de an\u00e1lisis e inteligencia artificial, con una infraestructura de datos s\u00f3lida, capaz de procesar y analizar grandes vol\u00famenes de informaci\u00f3n a un nivel granular.<\/p>\n

Arriba, imagen cortes\u00eda de Zebra Technologies<\/em><\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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