Impact Strategy
0
Cargando...
Descubre
scroll
Cómo la ciencia de datos está llevando las operaciones de supermercados al siguiente nivel
Cómo la ciencia de datos está llevando las operaciones de supermercados al siguiente nivel

31/05/2023 11:31

Cómo la ciencia de datos está llevando las operaciones de supermercados al siguiente nivel

Introducción

Las herramientas ofrecidas por la ciencia de datos con el apoyo de AI y ML para supermercados y minoristas están transformando la forma en que se ejecutan estos negocios en varias partes del mundo.

Esta tecnología es capaz de proporcionar información detallada sobre los consumidores. Desde edad, género, gustos y estado de ánimo al visitar la tienda, además de automatizar todos los procesos para reducir el tiempo de servicio, realizar compras, gestión de inventario, precios en tiempo real, las mejores promociones basadas en el cliente e incluso un control efectivo de robos, entre muchos otros.

Esto permite a los gerentes actuar en tiempo real para optimizar sus operaciones y mejorar en gran medida la experiencia del cliente y los resultados económicos del supermercado.

Como resultado, se ha convertido en una parte crucial de la estrategia minorista.y una tendencia creciente que agrega valor.

En este artículo, además de las innovaciones, también hablaremos sobre cómo será el negocio de los supermercados en el futuro.

#supermercados #IA #ML #cienciadedados #businessdatascience #futuro #inovação

Cómo la ciencia de datos está llevando las operaciones de Supermercados al siguiente nivel

Bienvenido al futuro de las compras de comestibles, donde la ciencia de datos, la inteligencia artificial y el aprendizaje automático están transformando la experiencia de compra tradicional en un supermercado tal como lo conocemos. Atrás quedaron los días en que vagaba por los pasillos tratando de averiguar qué comprar o se decepcionaba cuando no encontraba su producto favorito que estaba agotado. En cambio, gracias al poder de la ciencia de datos, los supermercados ahora pueden ofrecer recomendaciones personalizadas, precios en tiempo real y gestión inteligente del inventario, lo que mejora la experiencia de compra de los clientes.

Recomendaciones personalizadas

Fig2

Las tiendas de comestibles pueden hacer promociones personalizadas al tener información relevante sobre los consumidores que caminan por los pasillos del supermercado. Conocen sus preferencias alimentarias, si tienen alergias alimentarias y qué les motiva a comprar un artículo en particular. Además, analizar el comportamiento del usuario les permite organizar los productos de manera más eficiente.

Los consumidores aprenden a través de varios canales cuáles son las ofertas y cuándo les conviene comprar. Este enfoque crea una experiencia agradable y atrae a los compradores a la tienda. Imagina entrar en un supermercado y recibir recomendaciones personalizadas según tus necesidades y preferencias. Al analizar su historial de compras anteriores, los científicos de datos pueden crear un perfil de su comportamiento de compra, lo que permite a la tienda de comestibles recomendar productos que probablemente vuelva a comprar.

Entonces, ya sea su marca favorita de cereales, su tipo preferido de salsa para pasta o un nuevo producto que se ajuste a su perfil de gusto, la tienda de comestibles puede ofrecer estas recomendaciones directamente en su teléfono inteligente o en las pantallas digitales de la tienda.

Precios en tiempo real

Fig3

Los días de precios fijos en los estantes de los supermercados han quedado atrás. Con la ayuda de la ciencia de datos, los supermercados ahora pueden implementar precios dinámicos que se ajustan en tiempo real en función de una serie de factores.

Por ejemplo, los supermercados pueden bajar el precio para mover el inventario cuando un producto está en stock excedente. Por otro lado, cuando un producto está en alta demanda o con poco inventario, el precio se puede aumentar para mantener la rentabilidad. Esto beneficia al comprador, que puede disfrutar de precios más bajos o descuentos, y al supermercado, que puede optimizar sus niveles de inventario y ganancias.

Gestión inteligente de inventario

Fig4

La inteligencia artificial también ayuda a los supermercados a monitorear sus inventarios en tiempo real. Los robots resuelven problemas relacionados con la mercancía, evitando que se queden sin stock.

¿Cómo lo hacen?

Escaneo de etiquetas y precios. Los algoritmos que utilizan para capturar esta información y examinarla automáticamente facilitan la verificación de productos faltantes o con un precio incorrecto. De esta manera, el minorista garantiza la disponibilidad de los comestibles más buscados y evita el desperdicio de alimentos. Del mismo modo, las máquinas inteligentes ayudan a los empleados con las entregas de productos, por lo que los compradores los reciben más rápido.

El análisis predictivo ayuda a los supermercados a eliminar la incertidumbre en la gestión de inventario al predecir de manera eficiente la demanda de artículos y sugerir mejores estrategias de gestión de inventario. Además, los comerciantes pueden identificar dónde ofrecer nuevos productos para aumentar los ingresos y mitigar las brechas de inventario. El resultado es una reducción de los costos de inventario, una menor frecuencia de interrupciones de inventario y un aumento de las ventas. Más inventario conduce al desperdicio, mientras que más puede conducir a la pérdida de ventas.

La ciencia de datos ha permitido a los supermercados crear sistemas de gestión de inventario más inteligentes que utilizan algoritmos para predecir la demanda y optimizar los niveles de inventario. Al analizar los datos sobre las tendencias de compra, la estacionalidad y el comportamiento del consumidor, los supermercados pueden asegurarse de tener los productos correctos en stock en el momento adecuado, reduciendo el desperdicio y maximizando las ventas.

Promoción

No es suficiente tener una idea creativa o dejarse llevar por el presupuesto del producto. Los propietarios de supermercados deben recibir información de sus clientes a través de sus actividades en línea y fuera de línea. El análisis predictivo, que utiliza datos recopilados de todos los puntos de contacto, los relaciona con las compras reales y ayuda a las tiendas de comestibles a anticipar las necesidades de los clientes. Así, es posible crear promociones personalizadas y programas de fidelización que generen un aumento de las ventas. Gracias a la analítica predictiva, un retailer puede conocer el perfil completo de sus clientes, su poder adquisitivo y su comportamiento para poder llevar a cabo campañas promocionales.

Nuevos Productos

Fig6

Larry Sackiewicz - LATAM Partner at Impact Strategy


Blog

También puede interesarte

Tendencias para la experiencia del cliente en 2024

Tendencias para la experiencia del cliente en 2024

A medida que las expectativas de los clientes continúan evolucionando, las estrategias de CX se está...

Lo que las empresas pueden esperar de la Inteligencia Artificial Generativa

Lo que las empresas pueden esperar de la Inteligencia Artificial Generativa

La inteligencia artificial generativa, una tecnología en la que se basan herramientas como Chat GPT,...

Impulsando la creatividad empresarial

Impulsando la creatividad empresarial

Introducción No importa cuán grandes o pequeños sean, los desafíos de innovación son obstáculos e...