lunes, diciembre 23, 2024
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Análisis predictivo y tendencias globales en retail

Con el aprendizaje automático es posible descubrir patrones, detectar referencias sustanciales y generar un conocimiento previo para responder velozmente. La automatización de los procedimientos logísticos, el creciente uso del comercio electrónico y la personalización de los servicios, son algunos de los avances que están definiendo el nuevo panorama del retail en el mundo.

Será en el futuro muy cercano que estaremos viendo mucho más en acción el uso de estas tendencias en retail. Es una oportunidad para las organizaciones de innovar, pues aquellas que no lo hagan dejarán de ser relevantes.

Con el aprendizaje automático es posible descubrir patrones, generando un conocimiento previo para responder velozmente con la ventaja de controlar cada etapa de los procesos. El desarrollo de las tecnologías de la información han ayudado a marcar un antes y un después en los procesos de la industria retail, buscando satisfacer las demandas actuales del mercado y enriquecer la experiencia de compra de los consumidores.
La inteligencia artificial (IA) integrada a una cadena de suministro brinda información que se puede utilizar para optimizarla gracias al aprendizaje automático. Todo este volumen de datos que se produce no se está aprovechando en la mayoría de las empresas de manera efectiva y de hacerlo podrían obtener una ventaja competitiva importante.

Las empresas que prosperarán en este mundo hiperconectado son aquellas que introducen análisis predictivo a sus operaciones. El objetivo es tener datos relevantes que generen decisiones, y  que la máquina propone de forma automática y simultánea, recordando que toda esta información solo será aplicada bajo la supervisión y aprobación de expertos. Las computadoras no toman las decisiones, nos ayudan a sintetizar millones de datos para que seamos mucho más eficientes.
Con el aprendizaje automático es posible descubrir patrones, detectar referencias sustanciales para la cadena, generando un conocimiento previo para responder velozmente. Este análisis predictivo es crucial para atender las demandas del mercado, optimizar los procesos, mejorar la gestión de inventarios, de almacenes y rutas de envío, entre otros.

Responder a las necesidades de los compradores va más allá del servicio final que se les brinda; para atraer, cautivar y fidelizar a las personas es necesario tener una estrategia y gestión, que involucre cada aspecto de la cadena de valor de una marca. Es por esta razón que la tecnología funge como una herramienta sumamente importante para innovar en las formas que se presta un servicio y poder adaptarse a las tendencias cambiantes a nivel global.

Este tipo de herramientas están impulsando a las empresas a nivel global, redefiniendo los modelos tradicionales de cadena de suministro debido al análisis intuitivo de la información que se traduce en una visión a lo que pasará en el futuro. De hecho, es tal su relevancia que para el 2020 se espera que el valor total de la industria ascienda a 9 mil millones de dólares.

La ventaja es que se tiene control en cada etapa de los procesos, aún si se trata de contingencias. Algunos de los usos prácticos del análisis predictivo en una cadena de suministro son:

  • Optimización en los inventarios.
  • Mejoras en la producción para reducir costos.
  • Identificar y resolver problemas.
  • Analizar el rendimiento del servicio al cliente.
  • Elaborar pronósticos más precisos.

Como resultado este tipo de predicciones evalúan el comportamiento de los consumidores, si necesitan o no determinado producto, y se pueden conocer aspectos de proveedores para asegurar recursos, por ejemplo. Es de suma importancia que, para garantizar un trabajo efectivo, se realicen continuamente actualizaciones pues la industria es fluctuante, los procesos, las transacciones, etcétera.

*Fuente: http://www.logisticamx.enfasis.com/

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Cortesía de Investing.com

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