jueves, 5 de octubre de 2017

Diez usos de modelización estadística en Retail. Parte 1.

El sector Retail es uno de los pocos donde la modelización estadística cobra alta relevancia para el análisis de datos y toma de decisiones con el objetivo de mejorar distintos procesos de negocio. En la actualidad existen una amplia variedad de técnicas que pueden ser utilizadas en beneficio de la organización y en decisiones criticas para optimizar las ventas, evitar roturas de inventarios, reducir los stock, evitar obsoletos, reducir los excesos, optimizar el uso de recursos logísticos, administración de flotas de transporte, diseño de rutas, lay out, campañas promocionales, optimización de costos de operación, etc., Conocer parte de estas técnicas nos puede facilitar el entendimiento y su futura aplicabilidad para automatizar procesos de inteligentes que incluyan las reglas de negocio especificas y genere los mejores resultados dentro de la organización.

En esta primera entrega comparto cinco de las Diez modelizaciones estadísticas aplicadas en Retail & Supply Chain, además es importante aclarar que con las siguientes explicaciones breves no pretendo dar unas clases estadísticas ya que no son el objetivo de este articulo, además de que requeriría de mucha más información y explicación! , sin embargo lo que se busca con este tipo de post es ampliar la visión del lector sobre algunas técnicas y su uso cotidiano dentro del ambiente Retail & Supply Chain.


Modelización Predictiva, (Predictive modeling)
Los modelos predictivos por lo general sirven de apalacamiento a las técnicas estadísticas para predecir un valor de salida, como es de esperar el valor que se quiere predecir o pronosticar, que en la mayoría de las veces es el futuro y que mejor ejemplo que las previsiones de ventas a nivel de articulo!, sin embargo su uso no solamente se limita a pronosticar las ventas, ya que también puede ser utilizado para predecir niveles de stock o cantidades de promociones, es usual encontrar series de tiempo o series espaciales en estas aproximaciones. No todos los modelos predictivos utilizan técnicas estadísticas algunos incluso pueden utilizar solo los datos para obtener resultados sin necesidad de elementos estadísticos de apoyo.

Segmentación de Mercado (Market segmentation)
Es también conocido como perfilación de clientes, es una estrategia de marketing en la cual se dividen los mercados dentro de subcategorias de clientes, negocios o localizaciones que tienen o pueden tener en común necesidades, prioridades o importancia. El objetivo más común es diseñar e implementar estrategias para estos mercados mediante el análisis integrado de la demanda y atributos de la segmentación del mercado, donde es posible proponer estrategias de diferenciación que involucren productos o líneas de productos especificas.

Series de Tiempo (Times series)
El análisis de las series de tiempo puede ser dividido en distintas maneras: métodos de frecuencia dominante, métodos de tiempos dominantes y a su vez en técnicas de análisis paramétricos y non paramétricos, además de análisis lineal o non lineal, variable o  multivariable. El análisis paramétricos es de los más comunes y asume que cierta estructura de datos puede ser descrita utilizando una pequeña cantidad de los parámetros, por ejemplo, el uso de modelos de autoregresión, promedios móviles o suavizaciones exponenciales de primer, segundo  tercer orden son altamente utilizados en este caso (Holt, Holt-Winter). En este tipo de acercamientos la tarea consiste en estimar los parámetros del modelo que describe el proceso estocástico. Muchos de los sistemas informáticos actuales de gestión de la demanda utilizan las series de tiempo para predecir las ventas a nivel de artículos o grupo de agregación, en donde además combinan ciertos algoritmos de selección que minimizan el riesgo de sobrestimación o subestimación de la demanda.

Gestión de Inventarios (Inventory management)
Conocida ampliamente como una técnica dentro de la investigación de operaciones, la gestión de inventarios;  aprovecha las ventajas analíticas de series de tiempo, estacionalidad, regresión, etc. Por lo general es utilizada en actividades de pronósticos de ventas y optimización de precios (por categoría de producto, segmentación de mercado, geolocalización, etc). Esta técnica no solamente es utilizada dentro de los retailers tradicionales conocidos como “brick and mortar”, debido a que también puede ser muy útil dentro del sector e-commerce para predecir las necesidades promocionales en un publicación online dentro de periodos de tiempo específicos (siguientes 30, 60 0 90 días) con esto es posible medir el potencial del anuncio y así según la disponibilidad de inventario evitar sobre-vender (lo que genera stock outs) o infra-vender (lo que genera exceso) el inventario “virtual”, con esto es posible administrar el nivel del servicio de la categoría sin llegar a generar malestar en el cliente o problemas de obsolescencia por excesos de productos dentro del negocio.

Optimización de precios (Optimun pricing)
Esta técnica por lo general es conocida dentro de los problemas econométricos, sin embargo es una modelización altamente estadística por naturaleza. La optimización de precios tienen en cuenta como mínimo; el inventario disponible y el pronosticado, costos de operación, precios frente a competidores, y márgenes de beneficio. Los modelos de elasticidad en el precio son altamente utilizados para determinar que tanto es posible incrementar los precios antes de alcanzar una resistencia “fuerte”.  Los sistemas más modernos de optimización de precios gestionan los precios “on time”, es decir en tiempo real y es algo que podemos ver claramente en las empresas online de servicios hoteleros, aéreos, alquiler de coches o seguros.

Como vemos existen múltiples aplicaciones de las modelizaciones estadísticas que pueden ser utilizadas dentro de sector retail, bien sea food, non food, fashion, Pharma, Electro o e-commerce, y así mismo en apoyo a diferentes departamentos dentro de la organización; Marketing, Sales, Compras, Logistica & Supply Chain, RRHH, Inteligencia de mercado, etc. 

Definir cómo?, donde? y en qué medida? puede ser aplicadas estas técnicas depende de un análisis especifico realizado por expertos para apoyar el diseño de soluciones efectivas y de alto valor agregado dentro del negocio, siempre integrando la experiencia del usuario con el apoyo de un consultor para transformar las ideas en resultados.

Si quieres profundizar aun más en este tema te invito a participar con tus comentarios constructivos o en caso de que necesites apoyo en estos temas no dudes en preguntar y podemos encontrar un punto en común para ayudar. Guía de servicios

Os espero durante la segunda entrega en donde veremos otras cinco modelizaciones que son usualmente utilizadas dentro de las organizaciones de Retail & Supply Chain.

Saludos y excelente jornada!!!

Humberto Galasso
Consultor en DP&F, Retail & Supply Chain
+34 630 419 317
Email: humbertogalasso@demandxpert.com
Visítanos: https://demandxpert.com

Barcelona, España

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