{"id":5987,"date":"2022-10-06T16:12:24","date_gmt":"2022-10-06T22:12:24","guid":{"rendered":"https:\/\/www.pabisretail.com\/?p=5987"},"modified":"2024-01-05T19:44:50","modified_gmt":"2024-01-05T22:44:50","slug":"analisis-predictivo-5-usos-y-6-modelos-retail","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.teamcore.com\/co\/articulos-estrategias\/analisis-predictivo-5-usos-y-6-modelos-retail\/","title":{"rendered":"An\u00e1lisis predictivo: 5 usos en el retail y 6 modelos de ejecuci\u00f3n"},"content":{"rendered":"\t\t
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El an\u00e1lisis predictivo tiene una gran variedad de usos en las organizaciones. Tambi\u00e9n posee varios modelos para ser ejecutado, lo que permite que se ajuste a las necesidades espec\u00edficas, sean en el \u00e1mbito de la iniciativa privada y el sector p\u00fablico. Aunque, en general, la creaci\u00f3n de escenarios y pron\u00f3sticos son aplicados ya tanto en \u00e1reas financieras, comerciales, productivas y otras muchas m\u00e1s, el an\u00e1lisis predictivo a\u00fan tiene muchas oportunidades de avance en la industria, ya que las herramientas tecnol\u00f3gicas con las que se dise\u00f1a est\u00e1n avanzando a pasos de gigante.<\/p>

Usos del an\u00e1lisis predictivo en tu empresa dedicada a vender en retail:<\/strong><\/span><\/h2>

1.Optimiza toda la operaci\u00f3n del retail<\/strong><\/p>

Cuando es posible predecir la cantidad de inventario que se requerir\u00e1 en tu mercado, o identificar las necesidades espec\u00edficas de tus clientes (demanda), la empresa puede invertir sus recursos de forma m\u00e1s inteligente. Desde la planeaci\u00f3n de la producci\u00f3n, hasta la distribuci\u00f3n por punto de venta.<\/p>

2.El an\u00e1lisis predictivo ayuda a crear estrategias de marketing m\u00e1s eficientes en el retail<\/strong><\/p>

Adem\u00e1s de adelantarse a las tendencias que puede mostrar la demanda futura, el an\u00e1lisis predictivo<\/strong>.<\/span><\/a> permite predecir e influir en las decisiones de los clientes\/shoppers, ayud\u00e1ndote a decidir cu\u00e1ndo mostrar mensajes y contenidos en el momento oportuno. En base a la informaci\u00f3n disponible sobre el comportamiento de compra de un segmento de consumidores, la empresa puede proporcionar la informaci\u00f3n precisa que hace falta para tomar la decisi\u00f3n de compra, a trav\u00e9s de los canales donde prefiere buscar datos de soporte para guiar sus preferencias.<\/p>

3.El an\u00e1lisis predictivo permite detectar oportunidades de cross-selling y up-selling<\/strong><\/p>

Para satisfacer con mayor eficacia a los clientes\/shoppers, una marca puede utilizar este tipo de an\u00e1lisis para descubrir qui\u00e9nes usar\u00e1n y agradecer\u00e1n recibir \u201cnutrici\u00f3n\u201d sobre productos o servicios espec\u00edficos que, adem\u00e1s de complementar su experiencia, le ofrezcan valores agregados que promuevan la fidelizaci\u00f3n, la recompra o la adquisici\u00f3n de otro producto o servicio de la misma empresa.<\/p>

4.Localizaci\u00f3n de nuevas oportunidades de negocio\u00a0<\/strong><\/p>

Pueden ser mercados o segmentos de consumidores potenciales que de inicio no parec\u00eda viable alcanzar, pero que despu\u00e9s de un tiempo y con el desarrollo y crecimiento de la empresa hist\u00f3ricamente, se ubican como nuevas oportunidades para emprender la expansi\u00f3n mediante la diversificaci\u00f3n, estableciendo metas m\u00e1s ambiciosas y retos m\u00e1s importantes. Fue con el an\u00e1lisis predictivo que empresas como Amazon pudieron determinar que las compras en l\u00ednea comenzar\u00edan a invadir muchas categor\u00edas y variados territorios de productos, m\u00e1s all\u00e1 de la venta de libros, lo que impulso las decisiones necesarias para preparar el camino que los ha colocado en la vanguardia del e-commerce.<\/p>

5.El an\u00e1lisis predictivo reduce el impacto de riesgos en cualquier negocio<\/strong><\/p>

El an\u00e1lisis predictivo en cualquier organizaci\u00f3n sea que se enfoque o no al retail, permite identificar con anticipaci\u00f3n los riesgos que amenazan la demanda de un producto o servicio, sea en el mercado o en la categor\u00eda en que se comercializa. En realidad, con los datos y las variables adecuadas, se pueden prever riesgos en cada fase dentro de toda la cadena de suministro.\u00a0 De esta manera, es posible tomar decisiones e invertir en acciones que ayuden a evitar, o cuando menos mitigar, cualquier desviaci\u00f3n y recuperar la normalidad en menos tiempo.<\/p>

Los 6 modelos de an\u00e1lisis predictivo para implementar en el retail:<\/strong><\/span><\/h2>
  1. Modelo de pron\u00f3stico<\/strong><\/li><\/ol>

    Dentro del an\u00e1lisis predictivo, es de los m\u00e1s usados. Implementa datos hist\u00f3ricos para predecir m\u00e9tricas de valores, estimando el valor num\u00e9rico de nueva informaci\u00f3n bas\u00e1ndose en lo que antes ya se ten\u00eda registrado. En base a informaci\u00f3n de este tipo es como un centro de atenci\u00f3n telef\u00f3nico puede estimar la cantidad de llamadas que recibir\u00e1 en una t\u00edpica semana de trabajo o la cantidad de inventario que una tienda debe tener de alguna mercanc\u00eda en particular para la temporada de fin de a\u00f1o.<\/p>

    1. Modelo de regresi\u00f3n<\/strong><\/li><\/ol>

      Este modelo es capaz de predecir un valor espec\u00edfico, como la cantidad o el porcentaje de beneficios que obtendr\u00e1n grupo de ahorradores durante los pr\u00f3ximos meses. Es una manera de comprender la importancia de este segmento de personas y, por lo tanto, cu\u00e1ntos recursos deben acumular y durante cu\u00e1nto tiempo los deben invertir en un sector espec\u00edfico del mercado de valores.<\/p>

      1. Modelo de clasificaci\u00f3n<\/strong><\/li><\/ol>

        Este modelo predice la pertenencia a una clase. Como cuando buscas encontrar quienes de tus clientes son m\u00e1s propensos a serle fiel a tu marca. As\u00ed se puede crear una clasificaci\u00f3n de acuerdo con sus preferencias, que ayude a mantener o expandir ciertas condiciones de la experiencia del producto o servicio para conservarlos fieles. Su implementaci\u00f3n es muy sencilla, ya que se logra respondiendo preguntas con \u00abs\u00ed\u00bb o \u00abno\u00bb, de forma binaria (0 y 1). As\u00ed como puede aplicar al retail tambi\u00e9n puede aplicar a distintos negocios y es ideal para tomar decisiones, como otorgar un descuento, una l\u00ednea de cr\u00e9dito, dar un beneficio especial a un cliente para convencerlo de continuar con el negocio, etc\u00e9tera.<\/p>

        1. Modelo de agrupaci\u00f3n<\/strong><\/li><\/ol>

          Como lo dice su nombre, este modelo agrupa y separa elementos, bas\u00e1ndose en atributos similares, de acuerdo con ciertas variables definidas con anterioridad. Es muy \u00fatil cuando dise\u00f1a estrategias de marketing personalizadas porque este tipo de modelos identifican caracter\u00edsticas y comportamientos que se comparten en grupos de clientes o prospectos, para luego ubicarlos a trav\u00e9s de la definici\u00f3n de muestras o \u201cbuyer persona\u201d ideales para ser p\u00fablico objetivo de ciertas campa\u00f1as, mensajes y contenidos.<\/p>

          1. Modelo de serie temporal<\/strong><\/li><\/ol>

            Este modelo toma los datos de un periodo de tiempo en espec\u00edfico para desarrollar una m\u00e9trica num\u00e9rica para predecir lo que suceder\u00e1 en el futuro, tambi\u00e9n en un periodo determinado de tiempo espec\u00edfico, que podr\u00edan ser semanas o algunos meses. Generalmente se necesita un a\u00f1o de informaci\u00f3n o m\u00e1s, dependiendo del periodo que requiere el pron\u00f3stico, para implementarlo correctamente. Es muy \u00fatil para comprender c\u00f3mo una m\u00e9trica se desarrolla a lo largo del tiempo, m\u00e1s all\u00e1 de porcentajes. Por ejemplo, la afluencia de shoppers que acuden a una tienda en espec\u00edfico.<\/p>

            1. Modelo de valores at\u00edpicos<\/strong><\/li><\/ol>

              Est\u00e1 orientado a entradas an\u00f3malas de datos, ya sea porque son at\u00edpicos por s\u00ed mismos o en comparaci\u00f3n con otros de su mismo grupo y distintas categor\u00edas. Son modelos \u00fatiles para las tiendas de menudeo y finanzas, porque detecta \u201cdesviaciones\u201d en los patrones de desarrollo, como podr\u00eda ser fraudes o fallas en productos cuando se analiza la informaci\u00f3n relacionada. Es muy com\u00fan aplicarlo para el caso de detectar art\u00edculos con defectos, un aumento irregular de llamadas al \u00e1rea de atenci\u00f3n t\u00e9cnica de una marca de aparatos electr\u00f3nicos o incluso dentro del proceso de validaci\u00f3n de la calidad de un proceso productivo.<\/p>

              Como te pudiste dar cuenta, el an\u00e1lisis predictivo tiene muchas y variadas aplicaciones, as\u00ed c\u00f3mo posee varios modelos que se adaptan y agrupan de acuerdo con el tipo de informaci\u00f3n que se quiere pronosticar o el tipo de datos de los que se dispone para dise\u00f1ar el proceso. En la mejor pr\u00e1ctica, puede ayudar a optimizar todo el proceso de la cadena de suministro, desde la producci\u00f3n hasta obtener la satisfacci\u00f3n del cliente. Es por esto que es muy importante dise\u00f1ar el mejor sistema de pron\u00f3stico o adquirir una herramienta como Pabis forecast para obtener todos los beneficios del an\u00e1lisis predictivo.<\/p>

              Si necesitas t<\/u>u Informaci\u00f3n de retail de todos los portales de las cadenas comerciales en un s\u00f3lo lugar… \u00a1Pabis Forecast<\/strong>\u00a0<\/span><\/a> es tu mejor aliado para realizar\u00a0 pron\u00f3sticos de venta y demanda!<\/p>

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