Previsión de ventas: ¿cómo ayuda la IA a los minoristas en los casos más difíciles?

¿Cuáles son los artículos de ventas más difíciles de predecir? Ésta es una pregunta en la que muchos especialistas en marketing han estado pensando durante años. Contra todo pronóstico, este cuestionario ayudó a arrojar luz sobre las variables que influyen en el volumen de sus ventas. Variables que los minoristas ahora pueden controlar en parte gracias a la IA.

Alimentos frescos: un caso de libro de texto

Los alimentos frescos se encuentran entre los artículos con una demanda más difícil de anticipar. Esta dificultad surge de la continua fluctuación de sus precios. En este contexto, los actores del mercado deben controlar constantemente el precio de estos productos. Contrariamente a la creencia popular, estas variaciones no se deben únicamente a las condiciones climáticas o al estado de las cosechas. También es importante considerar una gran cantidad de factores, algunos de los cuales no tienen una conexión directa o racional con su negocio, pero influyen en el comportamiento del consumidor. Citemos como ejemplo las desastrosas consecuencias de una campaña pro-vegana sobre las ventas de una carnicería.

En esta situación, los gerentes deben actualizar continuamente estas variables para producir pronósticos más precisos. El uso de la IA facilita enormemente este trabajo, ya que su utilidad ha demostrado en los mercados de valores. Los algoritmos de última generación ya ayudan a los operadores a predecir cómo fluctuarán los valores de los activos.

Sal para carreteras: la influencia de las experiencias pasadas de los consumidores

Una vez más, la naturaleza del producto podría hacernos pensar que la demanda depende únicamente de la climatología. Sin embargo, está claro que entran en juego otros factores que los recuerdos de los consumidores sobre el invierno anterior influyen en sus decisiones. Si el invierno del año anterior fue duro, comprarán una gran cantidad de sal para carreteras al final del verano. Si, por el contrario, el invierno fue relativamente suave, los particulares realizarán esta compra tarde. La previsión meteorológica del día a día también animará a todos a realizar o no esta carrera. Esto provocará fuertes variaciones en las ventas.

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Para este tipo de producto, los minoristas se basan en datos estadísticos para establecer sus pronósticos. Sin embargo, estos modelos no siempre permiten anticipar los cambios de interés que los consumidores pueden mostrar a raíz de sus experiencias pasadas. Sin embargo, la IA proporciona los medios para superar este importante inconveniente.

Mobiliario: el efecto inesperado de los medios publicitarios en tus ventas

Los muebles no deben mencionarse en este artículo ya que las ventas aumentan de año en año. Sin embargo, muchas marcas han hecho una observación sorprendente. El lugar que ocupa cada producto en el catálogo influye en la velocidad a la que se venden. El mobiliario que goza de buena visibilidad en estos medios despierta más interés público. Una realidad que demuestra claramente que las acciones de comunicación de las marcas están dando frutos. Además, los soportes de productos también destacan accesorios a los que los consumidores normalmente prestarían poca atención. Los manteles, jarrones o incluso cojines encuentran compradores más fácilmente.

Aunque por tanto es posible influir en las ventas, los resultados de sus acciones siguen siendo humanamente impredecibles. De ahí, una vez más, el interés por utilizar la IA.

IA al rescate de los minoristas

Estos casos, tan difíciles, muestran hasta qué punto factores fuera de nuestro control pueden influir en las ventas. Sin embargo, ahora es posible reducir las incertidumbres gracias a la IA. Los avances logrados en este ámbito proporcionan ahora los medios para establecer una correlación entre la demanda expresada por los consumidores y una constelación de variables. Además, las herramientas dedicadas proporcionan datos de previsión en tiempo real. Al hacerlo, tienen en cuenta continuamente nuevas variables para ofrecer resultados aún más precisos. Soluciones que reducen así los márgenes de error y permiten a todos ahorrar tiempo.