La creciente competencia, el desarrollo de la venta multicanal, las tendencias globales y locales o los requisitos logísticos son solo algunos de los muchos retos a los que se enfrenta la industria de la decoración del hogar. Sin embargo, la inteligencia artificial y el Machine Learning llegan al rescate para facilitar las decisiones de negocio y convertir los retos en oportunidades de crecimiento.
El sector de la decoración del hogar ha experimentado un rápido crecimiento en los últimos años. Según Research and Markets, en 2020 el mercado mundial de la decoración del hogar alcanzó un valor de casi 650.000 millones de dólares. Esto es el resultado de factores sociales como una población más rica y la inversión en bienes inmuebles. La amplia oferta de viviendas en el mercado y, por tanto, las mudanzas más frecuentes también contribuyen al crecimiento del sector. Además, más de la mitad de la población mundial vive actualmente en zonas urbanas, lo que no deja de repercutir en la demanda de productos para amueblar el hogar.
Sin embargo, a la par que crece el potencial del mercado, aumentan las expectativas y demandas de los clientes, lo que obliga a las empresas a responder con rapidez y flexibilidad a las nuevas tendencias. Esto, a su vez, plantea retos en términos de pronóstico de ventas y demanda y de garantizar una disponibilidad adecuada de los productos en las tiendas.
¿Cómo abordan la inteligencia artificial y el aprendizaje automático los retos del sector de la decoración del hogar?
Los retos que afectan al sector de la decoración del hogar son transversales y diversos. Por un lado, la demanda está determinada por tendencias que, por regla general, son volátiles. Entre ellas, hay microtendencias, cuya duración suele ser de una sola temporada. Por otro lado, hay macrotendencias que afectan al mercado durante varios años. La exposición de productos de gran volumen en tiendas fijas también plantea dificultades. Esto implica asimismo la necesidad de decidir qué canal de venta elegir para determinados productos o categorías de productos, teniendo en cuenta los muy diversos hábitos de compra de los clientes. El sector también se ve influido por los retos logísticos o el estado de la industria de la construcción, y a menudo por… el clima.
La inteligencia artificial y el aprendizaje automático son herramientas que las empresas de decoración del hogar pueden utilizar para tomar decisiones estratégicas y operativas. Se utilizan en muchos ámbitos, como el análisis de tendencias, el pronóstico de la demanda y las ventas o la optimización de la forma en que se generan los pedidos a los proveedores. Con su ayuda, es posible seguir los cambios en las preferencias de compra de los clientes, optimizar la oferta de productos, gestionar las existencias en tiendas y almacenes de forma rentable y operativa.
Michał Koziara, cofundador de la plataforma Occubee
¿Cómo gestionar con precisión los plazos de entrega y los mínimos de transporte?
Los muebles, al igual que los elementos de acabado de interiores, requieren largos plazos de producción. En cambio, los artículos de decoración suelen encargarse a lugares geográficamente distantes, donde primero deben fabricarse. Los plazos de entrega en el sector de la decoración del hogar pueden variar de uno a más de seis meses. Además, hay que tener en cuenta los requisitos de transporte. Es habitual que fabricantes y distribuidores impongan unos mínimos de producción. Entonces -aunque el minorista necesite cantidades específicas de mercancía- puede verse «obligado» a completar el pedido para poder cumplirlo.
Aunque la IA no incide directamente en acortar la cadena de suministro, permite prever la demanda de categorías de productos tanto a nivel de mercado como de canal de venta. Esta información puede utilizarse con éxito para decidir qué productos adicionales deben pedirse para que los contenedores se llenen por completo, pero también de forma óptima desde el punto de vista de las oportunidades de venta, que el coste unitario del transporte sea lo más bajo posible y las existencias en el almacén coincidan con la demanda prevista.
¿Cómo hacer frente al efecto ROPO y planificar las ventas omnicanal?
El sector de la decoración del hogar se rige por el efecto ROPO: research online, purchase offline. La investigación inicial y la búsqueda de productos interesantes tiene lugar en Internet, pero la compra final se realiza en la sala de exposición, después de ver el modelo elegido, comprobar su funcionalidad y mano de obra. Muy a menudo, los minoristas que venden tanto en línea como fuera de línea tienen una gama de productos mucho más amplia en la tienda web. La cuestión, por tanto, es cómo garantizar una disponibilidad y presentación óptimas de los productos en el canal offline, al tiempo que se ofrece una gama mucho más amplia en el canal online.
La inteligencia artificial, sobre todo en su vertiente de aprendizaje, permite un enfoque dinámico para garantizar niveles óptimos de existencias para las ventas en canales individuales, en lugar de -como ocurre a veces con la gestión por expertos- establecer cantidades «fijas» de productos disponibles en canales de venta individuales.
Michał Koziara, cofundador de la plataforma Occubee
Productos voluminosos y el problema de su exhibición
En el modelo de venta tradicional, todo retailer se enfrenta a un espacio de exhibición limitado, sobre todo si la oferta de productos es muy numerosa. Este espacio debe aprovecharse al máximo para ofrecer un amplio surtido no sólo dentro de la tienda, sino también en las secciones definidas en la tienda.
Esto plantea una pregunta legítima: ¿qué productos deben exhibirse en el espacio de la tienda? La respuesta no suele ser obvia. Más aún cuando se busca el término medio entre la exhibición de la mercancía, el deseo de mostrar un surtido amplio y profundo y, al mismo tiempo, la disposición de un espacio de tienda agradable para el cliente.
Sin embargo, es posible optimizar el abastecimiento en el punto de venta y evitar la falta y el exceso de existencias. Para ello se pueden utilizar modelos de IA y Machine Learning que, basándose en datos históricos de ventas, así como en una serie de otros factores internos y externos (como campañas de marketing o previsiones meteorológicas), generan pronósticos de demanda que pueden servir de base para tomar las decisiones de negocio adecuadas.
La respuesta a las necesidades de los clientes está en los datos
La generación de pronósticos de ventas y demanda basados en algoritmos de aprendizaje automático, que tienen en cuenta la naturaleza de las ventas en el sector de la decoración del hogar, permite tomar decisiones de negocio precisas, construyendo así una ventaja competitiva. Como resultado, se alcanzan los objetivos empresariales de minimizar los traslados entre tiendas, aumentar las ventas y reducir los costes.
Los algoritmos de inteligencia artificial basados en datos y la automatización de los procesos operativos, combinados con el conocimiento experto, forman parte de las megatendencias tecnológicas que implican aprovechar todo el potencial de los datos para lograr mejores resultados comerciales. Además, como consecuencia de la economía de escala, incluso las mejoras relativamente pequeñas en las operaciones repercuten significativamente en los resultados financieros y el valor de las empresas.
Michał Koziara, cofundador de la plataforma Occubee
Enlace al artículo (en polaco).
