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Innovación en el retail: Smart Data y modelos prescriptivos

Cuando hablamos de transformación digital, la industria del retail a nivel global se convierte en uno de los principales referentes de vanguardia en esta materia, sobre todo en cómo el desarrollo y uso de las tecnologías ha aumentado la eficiencia, la optimización y diversificación de servicios y ha reducido el riesgo operacional de cualquier naturaleza.

En el caso de Chile, hay tendencias que se han incorporado de manera gradual en tiendas y que han significado grandes avances, como por ejemplo, la robótica y la automatización. Detrás de estas tecnologías y de cualquier otra que se busque desarrollar, se encuentra el recurso más valioso para cualquier tipo de industria: los datos. Lograr la transformación de información no estructurada a una estructurada para una toma de decisiones de negocio inteligente es la respuesta para obtener nuevas oportunidades y beneficios tanto para el ecosistema del retail como para sus clientes, que cada día son más exigentes.

¿Qué significa esto? Se transforma lo desconocido en conocido. Por ejemplo, el producto que ve una persona en una góndola y que es procesado por el ojo humano y para él o ella dice muchas cosas, para un computador no dice nada, pero mediante la tecnología sí puede hacerlo y eso generará un tremendo valor al negocio. Los beneficios del análisis de datos y la generación de inteligencia de la información o Smart Data, se manifiestan cuando hay desarrollo de tecnologías, pero también cuando éstas se implementan, y es en este punto donde hay deficiencias aún en el retail nacional. El desafío para las empresas es saber cómo implementar la tecnología, encontrar las oportunidades y aplicarlas en su totalidad.

Implementación de modelos prescriptivos

La principal de ellas ha sido el impulso del Smart Data como base para implementar modelos prescriptivos, de los cuales al integrar información y analizarla podemos generar acciones que permiten eficiencia operacional en las compañías, cualquiera sea la industria, y eso es fundamental para obtener resultados exitosos.

El Smart Data que no solo te dice cuándo algo va a ocurrir, sino que te permite generar accionabilidad; saber cómo actuar frente a cualquier evento que pueda ser un riesgo para las operaciones de cualquier tipo de negocio e indicar una serie de acciones inteligentes para disminuirlo o evitarlo. El retail es muy operativo, entonces si le decimos: “va a llover”, los decepcionamos. Pero si les decimos: “compra un paraguas”, estamos generando un cambio real. Entonces, más que predecir, lo que se busca en la industria es prescribir.

Técnicamente, los modelos prescriptivos son el resultado final de una gran cadena de análisis de datos, desde grandes volúmenes de información recopilada (Big Data), hasta procesos de  computación inteligente e inteligencia artificial aplicada.

Beneficios para la industria

Si bien parece ser una tecnología muy avanzada, quienes somos parte de los procesos de eficiencia operacional en el retail podemos decir orgullosos que se está implementando actualmente de manera gradual en la industria nacional, para aumentar la eficiencia y optimización de las operaciones. Por ejemplo, en el manejo de productos en lugares adecuados podemos prescribir cuándo un producto debe cambiar de lugar y en qué condiciones, o por cuánto tiempo debe permanecer en otro. El modelo empieza a tener un valor para tomar las mejores decisiones para la empresa.

Finalmente, ¿en qué beneficios se traduce esto para el cliente del retail? Los mejores beneficios para el cliente final son los que no se ven, sino que se sienten en la optimización de los recursos y en la eficiencia operacional. Todas las industrias llevan al costo final las pérdidas y las ineficiencias de sus procesos. Sin embargo, cuando se implementan los modelos prescriptivos se pierdan menos productos, el movimiento de mercadería no produce tantas pérdidas, se generan productos más frescos o en mejores condiciones, o más accesibles, y de esta manera las personas se ven beneficiadas y por lo tanto la empresa.

Nota original: América R.