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  • Luisa Restrepo

Inteligencia Artificial en Supermercados

Luisa Restrepo, Business & Retail Manager, nos habla sobre la anaítica predictiva en los supermercados.


Si bien es cierto que los retailers de alimentación no se han visto excesivamente afectados a causa de la pandemia (si no contamos con los problemas que han existido en la cadena de suministro a nivel mundial), los supermercados están afrontando diferentes retos de cara a maximizar la rentabilidad e incrementar sus márgenes.



La pieza clave de su estrategia gira en torno a las predicciones de la inteligencia artificial y la analítica de datos lo que les permite tomar decisiones basándose en información fiable y de calidad. Los datos que utilizan los supermercados provienen de fuentes propias como el CRM, ERP o POS. Para obtener una visión 360º del cliente, estos datos se combinan con fuentes externas como la geolocalización, redes sociales o su historial de navegación e incluso estudios de mercado realizados a pie de calle o en las propias superficies.

Todos estos datos permiten saber el total de ventas que genera un supermercado en un día; saber qué contiene la cesta de la compra de cada persona; a qué hora se compra; descubrir qué productos acompañan a los productos principales y hasta monitorizar las zonas calientes en tiempo real.


Anticiparse a los deseos de los consumidores

Los supermercados buscan anticiparse a los deseos del consumidor, a sus cambios de conductas y las variaciones propias del mercado. Hasta hace no mucho tiempo, esto se podía conseguir haciendo algo de trampa. Se trataba de generar tendencias y condicionar el consumo in situ de los clientes, a través de promociones, distribución del espacio y ubicación visual de los productos.



Con el uso de la analítica predictiva un supermercado puede simular un carrito de la compra siguiendo los patrones de consumo detectados en compras anteriores, integrando datos externos como la climatología, la previsión de la demanda, eligiendo las ofertas más adecuadas y proponiendo artículos que den respuesta a sus necesidades.

Los casos de uso más comunes que hemos visto en nuestros clientes a nivel mundial serían por ejemplo:

  1. Adaptar los precios de forma dinámica, así como ofrecer promociones y ofertas personalizadas para incrementar el cross-selling.

  2. Hacer benchmarking del lanzamiento, las promociones y los precios de la competencia

  3. Predecir la respuesta de los consumidores ante el lanzamiento de nuevos productos y monitorizar las ventas en tiempo real.

  4. Optimizar la gestión del inventario, surtidos y el stock de forma eficiente.

  5. Prever cuándo habrá menos tráfico en los pasillos, que ayuda a programar los planes de reposición, realizar descansos de forma segura y completar las tareas esenciales de limpieza profunda. El aumento de la demanda de servicios click-and-collect para productos de alimentación también ha ejercido presión sobre la programación del personal y la planificación del espacio.

  6. Fabricar y comercializar productos según las necesidades de los clientes, las predicciones y las tendencias detectadas.

  7. Incrementar el retorno de inversión de las campañas de marketing.

  8. Mejorar la localización de los puntos de venta y la disposición del surtido en las diferentes secciones de los establecimientos para mejorar la experiencia de compra. La ejecución de diferentes iniciativas de Gobierno del Dato y la aplicación de diferentes modelos predictivos está logrando ayudar a los supermercados a alcanzar sus objetivos de margen, beneficios y rentabilidad.

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