La automatización se vuelve crucial cuando es necesario abastecer óptimamente docenas de puntos de venta diariamente, con un surtido de hasta miles de artículos, según los últimos datos. La mayoría de los retailers involucran a sus empleados en el proceso de abastecimiento de sus tiendas a nivel operativo. Sin embargo, la optimización, que supone aumentar la automatización, es mucho más eficaz.

Los modelos estadísticos se entrenan diariamente, basándose en los datos de ventas actuales. Como resultado, los pronósticos de ventas se generan para cada producto y tienda individualmente. Sobre la base de los pronósticos, se crean órdenes para abastecer cada tienda. Todo el proceso, desde la recogida de recibos de las cajas registradoras, pasando por el aprendizaje de los modelos, hasta la generación de pedidos para los almacenistas es automático. Esto reduce al mínimo la participación de personas.

La aplicación del enfoque Data-Driven Retail implica el análisis de enormes cantidades de datos de recepción, información sobre miles de productos y decenas de factores específicos del retail a fin de predecir futuros acontecimientos comerciales. Utilizando métodos estadísticos avanzados a gran escala es altamente probable:

• identificar tendencias,
• predecir la demanda de productos concretos,
• optimizar las actividades de marketing,
• aumentar las ventas ajustando la oferta a las necesidades individuales del cliente “just in time”.

Los modelos de Machine learning son capaces de “aprender” la nueva realidad, es decir reaccionar a los cambios de manera automática, en tan sólo dos semanas. El análisis estadístico a fondo apoyado por los conocimientos de los expertos le da al negocio una nueva perspectiva de la situación actual del mercado.