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¿Cómo automatizar el proceso de abastecimiento en el retail?
¿Cómo automatizar el proceso de abastecimiento en el retail?
FECHA: 24.06.2021 TIEMPO DE LECTURA: 1 min

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.

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Kamil Folkert
Chief Technology Officer
3Soft S.A.

Desde mi perspectiva, el análisis avanzado de datos en los negocios no es una curiosidad futurista reservada a los líderes tecnológicos, sino una necesidad y una etapa natural de desarrollo.

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”.
Michał_Koziara_3Soft

Michał Koziara
Chief Executive Officer
3Soft S.A.

La pandemia, o más bien los efectos que ha causado, ha demostrado que el enfoque Data-Driven Retail es la tendencia correcta.

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.