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La transformaci\u00f3n digital es m\u00e1s importante que nunca para el comercio minorista de moda. Y eso no es solo porque todo en la sociedad actual de alguna manera tiene que ser digital. Estrictamente hablando, las soluciones digitales tienen el potencial, especialmente en el comercio minorista de moda, de ser el factor impulsor para resolver los desaf\u00edos centrales que enfrenta la industria.<\/p>\n
Por ejemplo, el n\u00famero cada vez mayor de SKU en la industria presenta cada vez m\u00e1s a los minoristas problemas muy espec\u00edficos. En resumen: la complejidad aumenta junto con la cantidad de SKU que debe administrar un minorista. Mientras tanto, el gran volumen de productos para los que los precios y las existencias deben planificarse en las tiendas lleva al l\u00edmite incluso a la construcci\u00f3n de Excel m\u00e1s sofisticada.<\/p>\n Otro factor clave de la creciente complejidad es la gran cantidad de canales de venta y puntos de venta diferentes, que se encuentran sobre todo en el modelo omnicanal. Combinado con el alto n\u00famero de SKU ya mencionado, se convierte en un verdadero desaf\u00edo tener el stock \u00f3ptimo al precio de venta \u00f3ptimo para cada producto, cada lugar y cada momento.<\/p>\n Por \u00faltimo, pero no menos importante, los minoristas tienen que lidiar con el comportamiento cambiante del consumidor. Los consumidores est\u00e1n mejor informados que nunca. Verifican los precios en l\u00ednea y aprecian la disponibilidad y el servicio conveniente que obtienen de los grandes jugadores puros en l\u00ednea. Para no quedarse atr\u00e1s en el mercado, los minoristas deben almacenar la cantidad correcta de productos al precio correcto para cada canal, en todo momento.<\/p>\n Las posibilidades digitales para dominar los desaf\u00edos descritos son, por supuesto, diversas hoy en d\u00eda. Estrictamente hablando, Excel es tambi\u00e9n una “soluci\u00f3n digital”. Entonces, \u00bfpor qu\u00e9 el uso de la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico tienen el mayor potencial? O dicho de otro modo: \u201c\u00bfQu\u00e9 aportaci\u00f3n pueden hacer la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico en el campo descrito?<\/p>\n A diferencia de Excel y otras aplicaciones de hojas de c\u00e1lculo, la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico est\u00e1n dise\u00f1ados para manejar grandes cantidades de datos o big data. La gran cantidad de SKU y canales de venta no plantea grandes desaf\u00edos para la IA.<\/p>\n Pero, \u00bfc\u00f3mo se pueden automatizar las decisiones \u00f3ptimas de precio e inventario con la ayuda de la IA? El algoritmo de aprendizaje autom\u00e1tico crea un pron\u00f3stico de demanda central utilizando los datos hist\u00f3ricos de art\u00edculos y transacciones del minorista, as\u00ed como otras fuentes de datos externas, como datos meteorol\u00f3gicos o precios de la competencia. Se comparar\u00e1n varios escenarios entre s\u00ed, teniendo en cuenta la estrategia comercial individual del minorista, para determinar el precio \u00f3ptimo o la cantidad de almacenamiento \u00f3ptima. Esto crea un sistema de autoaprendizaje que se optimiza constantemente y tiene precios e inventarios bajo control, lo que permite a los minoristas concentrarse en los factores esenciales de su negocio.<\/p>\n M\u00e1s informaci\u00f3n sobre Aifora aqu\u00ed<\/u><\/a><\/div>\nVariedad de diferentes canales y POS<\/h3>\n
Cambi\u00f3 el comportamiento del consumidor<\/h3>\n
\u00bfQu\u00e9 contribuci\u00f3n pueden hacer la IA y el aprendizaje autom\u00e1tico?<\/h3>\n