Cómo prever picos de demanda con la inteligencia artificial

La Unión Europea ha recomendado que al menos un 20% de los fondos next generation se dediquen a la digitalización y Fiab (Federación Española de Industrias de Alimentación y Bebidas) ha creado el primer centro de digitalización del sector agroalimentario (pensado sobre todo para las pymes) y dotar a las empresas de las herramientas necesarias para, por ejemplo, automatizar procesos de producción, o avanzar en ciberseguridad. Pero, ¿en qué beneficia la digitalización a la industria alimentaria o a las grandes superficies?

Devoteam, una consultora centrada en la estrategia digital, explica cuáles son los aspectos en los que la inteligencia artificial supone un valor añadido para las empresas de distribución. Su director de Industria y Utilities, Alejandro Rubio, refiere que los expertos hablan de cinco áreas de trabajo en las que la inteligencia artificial supone una auténtica revolución. La primera de ellas hace referencia a la experiencia del cliente, en donde, con la Inteligencia artificial es posible diseñar experiencias personalizadas satisfactorias. Así, gracias a la tecnología es posible anticiparse al comportamiento del comprador, como por ejemplo, saber cuáles son sus intereses, su historial de compra, etc., y, en función de eso, ofrecerle los productos que más se adapten a ellos. Además, crea espacios comerciales inteligentes capaces de reconocer a los compradores y adaptar la presentación de los productos.

Otra área es la relativa al marketing, donde la inteligencia artificial ha dado lugar a importantes avances en dos aspectos clave. En lo que respecta al conocimiento del cliente, permite extraer características individuales de masas de datos multi estructurados y multidimensionales, lo que facilita el conocimiento de los consumidores, captando o evitando su pérdida, hacer más eficientes los procesos de asignación de ventas, así como incrementar la venta cruzada y optimizar la agrupación de servicios. El segundo punto prioritario es la automatización de campañas, el apoyo a la toma de decisiones, la evaluación de su rendimiento y la identificación de tendencias, algo fundamental para reducir el coste de las mismas y hacerlas más efectivas, ya que se dirigen los mensajes publicitarios al público adecuado en el momento preciso.

Otra herramienta para alinear la oferta de productos y los precios con las compras y expectativas de los clientes es el machine learning. Gracias a su capacidad de explorar los datos históricos de forma combinada, la inteligencia artificial favorece el vínculo entre los canales físicos y digitales. Con ella se pueden acometer estrategias de precios dinámicos, tanto en tienda como en la web. Así, muchos minoristas pueden establecer estrategias que impulsen el mejor precio a la hora de cerrar una venta en función del momento, el artículo y el cliente.

La cuarta área en la que inteligencia artificial tiene mucho que decir es la cadena de suministro, puesto que facilita la predicción de los niveles de demanda, las rutas de los productos, las necesidades de personal, las promociones que deben considerarse y sus probabilidades de éxito, las posibilidades de empaquetado, combinado de los pedidos, además de la recopilación de datos de caja. Como señalan en Devoteam, uno de los problemas más comunes de la distribución es la optimización de rutas. Ante esto, gracias a la inteligencia artificial cada ruta optimizada se almacena para que el algoritmo de aprendizaje pueda mejorar continuamente. También ha demostrado su eficacia en la gestión de los horarios de los conductores y la gestión de la red logística en todo tipo de cuestiones operativas.

Finalmente, en cuanto a las funciones del back office (aquellas relacionadas con la gestión interna de la empresa), gracias a la capacidad de la inteligencia artificial para cruzar todo tipo de datos, como por ejemplo el historial de ventas o las previsiones meteorológicas, es factible prever la demanda con una precisión desconocida hasta ahora y de automatizar la reposición de existencias. En este sentido, da pie a personalizar el stock de cada tienda física y ajustarlo a la demanda local para ser más efectivos y reducir excedentes sin comprometer la satisfacción del cliente.