Las soluciones basadas en inteligencia artificial y Machine Learning están contribuyendo a preservar los márgenes. La IA dota de mayor visibilidad a los negocios y optimiza el inventario, ajustándolo a la demanda en tiempo real, teniendo en cuenta variables como temporadas de rebajas y meteorología local.
Zebra Technologies Corporation (NASDAQ: ZBRA), proveedor líder de soluciones digitales que permite a las empresas conectar de forma inteligente datos, activos y personas, desvela el interés creciente por tecnologías que hagan frente a la escasez de suministro de alimentos, generalmente ocasionados por los desequilibrios de inventario y el deterioro y desperdicio excesivos.
Las tiendas de comestibles son muy conscientes de que la escasez de stock equivale directamente a la pérdida de ventas, mientras que las tasas de deterioro de los productos frescos —entre el 7% y el 10%— se han vuelto más difíciles de controlar que nunca.
Casi dos tercios de los compradores que participaron en el 16º Annual Global Shopper Study de Zebra, afirman que salen de las tiendas sin todos los artículos que necesitan. Si un cliente no dispone de su marca preferida de leche, huevos, productos envasados u otros productos básicos se resigna a prescindir de ellos o acude a un competidor con la esperanza de tener más suerte.
Algunos clientes recurren a sus dispositivos móviles para buscar lo que necesitan. Más de un tercio consulta sus aplicaciones antes de ir a la tienda para asegurarse de que el producto está disponible, mientras que la mitad afirma que su decisión de comprar físicamente o por Internet se reduce a una cuestión: conseguir lo que necesitan.
La visibilidad y la disponibilidad del inventario son importantes para clientes y empleados del comercio minorista, lo que significa que las tiendas de comestibles deben seguir buscando soluciones estratégicas. Desde el punto de vista de Zebra, la tecnología puede convertirse en un aliado para prever la demanda.
“Sabemos que la demanda se ha vuelto menos predecible y, según el estudio Shopper Study, la compra con el móvil mostró un ligero descenso, pero puede ser temporal, ya que también se detectó que el cliente prefiere cada vez más los supermercados que ofrecen opciones de compra online y recogida en tienda. La alternancia entre ambos tipos de compra explica que los supermercados estén trabajando tan duro para adaptarse continuamente y recalibrar el inventario y preservar los márgenes”, describe Kerry Williams, vicepresidente de Enterprise Retail Software de Zebra Technologies.
Así que, sabiendo que las cosas puede que nunca se estabilicen del todo, y que precisar esos escurridizos "números correctos" a través de miles de unidades de mantenimiento de existencias (SKU, por sus siglas en inglés) se ha convertido en un reto cada vez mayor, Zebra pone el acento en lo que los comerciantes necesitan cambiar para llegar a previsiones más precisas y consistentes.
Primero, hay que reconocer que la situación de los últimos tres años ha causado estragos sobre la operativa de muchos comercios, que proyectaban las ventas en función de las cantidades de pedidos, la asignación de tiendas, los precios y las promociones, y evaluar el desempeño histórico. Los pronósticos de ventas obsoletos están dando paso a la previsión de la demanda respaldada por la inteligencia artificial (IA) avanzada y el aprendizaje automático, que puede ayudar a los responsables de comercios a contar con una planificación más fiable.
“Algunos comerciantes pueden sentirse un poco sobrepasados o pensar que no están en condiciones de trabajar con IA, creyendo que es demasiado arriesgado y otro obstáculo que añadir a la lista de retos” —apunta Williams—. “Pues bien, sin que muchos directores de tienda lo sepan, la IA ya está cambiando las reglas en sus propios pasillos, al menos para los proveedores de entrega directa en tienda (DSD). Desde empresas de bebidas hasta marcas icónicas de panadería como Bimbo, se anticipan a los pedidos, incorporando una gran cantidad de datos diarios y semanales de nivel granular que afectan a cada entrega en tienda, como la demanda estacional prevista, los calendarios de promociones e incluso las condiciones meteorológicas locales”.
Estas herramientas basadas en IA aprovechan al máximo el espacio limitado de cada camión de reparto, ajustando el tamaño de las entregas a cada establecimiento y reduciendo significativamente las tasas de devoluciones por deterioro que acaban reduciendo los márgenes. Según Kerry Williams, sincronizar el inventario y la asignación en función de la demanda prevista contribuye a ayudar a reducir esos desagradables espacios vacíos en las estanterías, al tiempo que se evita que el costoso exceso de inventario afecte a almacenes y bodegas.
Aunque hoy en día la IA suscita cierta inquietud, son numerosas las ventajas que ya ha supuesto para los comerciantes al predecir con precisión la demanda de los consumidores y optimizar el inventario para servir mejor al cliente, al tiempo que se mejora el balance final.