Parte 2. Diez usos de modelización estadística en Retail y Distribución

SEGUNDA ENTREGA

Dando continuidad a la identificación de las técnicas estadísticas de mayor uso dentro del sector distribución mencionadas en el post " los diez usos más comunes de la modelización estadística dentro de la industria del retail" os comparto la segunda y última entrega que puede servir de guia para el desarrollo de mejoras en las areas de distribución y supply chain.

Motores de busqueda (Search Engines)

Una Buena tecnología de motores de búsqueda siempre incluye un alto contenido de modelización estadística. Por ejemplo Amazon ha desarrollado modelizaciones estadísticas dentro de sus motores de búsqueda para facilitar la usuario encontrar sus productos y así mismo sugerir aquellos artículos que pueden complementar su compra. Los algoritmos utilizados en muchos de los motores de búsqueda (incluyendo Google) son una "indexación" o sistema automatizado e etiquetado con una serie de reglas, por ejemplo; insertando nuevos contenidos con mayor frecuencia, eliminando paginas spam, mostrando los artículos mas relevantes según usuarios, search keywords, artículos originales, evitar copias publicadas en redes sociales, etc. etc.

Ventas cruzadas (Cross Selling)

Esta soportado generalmente en filtrado de algoritmos colaborativos, la idea es encontrar (generalmente en diferentes sectores del retail) que productos pueden ser ofertados a  un cliente especifico tomando como base sus últimas compras o preferencias relevantes. Por ejemplo tratar de vender azúcar al cliente que ha comprado café, por citar algo muy sencillo de entender. De igual manera en el negocio de los servicios se podría querer vender distintos servicios asociados a la apertura de una primera cuenta en un segmento específico de mercado. Aquí el gran desafío se encuentra en identificar de la manera más correcta y precisa que productos puede ser promocionados u ofrecidos?, a que segmento de clientes debería ser dirigido? y que tiempo entre promocines debería existir?

Sistemas de Colas (Quering System)

Los sistemas de gestión  de  colas son utilizados para optimizar los tiempos y recursos en la gestión de colas (investigación de operaciones). Las colas o filas que hacen los clientes o productos en diferentes situaciones y localizaciones como por ejemplo las cajas de pago pueden ser optimizadas utilizando estas técnicas de modelización que típicamente utilizan tecinas de Poissom al tiempo que modelizan el servicio al cliente utilizando distribuciones exponenciales para formular una solución optima dentro del sistema. Es importante aclarar que el cliente puede ser tanto una persona como tal o un producto en el caso de una cadena de distribución por ejemplo.

Optimización de Cadenas de suministros (Supply Chain optimization)

El uso de aplicaciones y herramientas a los procesos dentro de las cadenas de suministros para garantizar las operaciones dentro de la industria de distribución y manufactura incluye en gran medida el uso de técnicas estadísticas. Conocer el nivel optimo del inventario, definir el nivel de aprovisionamiento ideal minimizando los costos operativos puede ser solo un ejemplo de las situaciones donde es necesario aplicar modelización matemática tales como análisis grafico, curva optima, programación lineal o simulaciones de Monte Carlo. De igual manera a pesar de que la optmización de cadenas de suministros es altamente estadística por naturaleza, esto es considerado un problema de investigación de operaciones.

Simulaciones de Monte Carlo o análisis What If ?

La simulaciones de Monte Carlo son utilizadas en diferentes contextos; para producir una alta  cantidad de números speudo aleatorios, para estimar parámetros de variables, para cómputos estadísticos asociados a eventos no comunes, para generar gran cantidad de datos para comprobar diferentes algoritmos utilizados para predecir la demanda (softwares como Demantra de Oracle utiliza este tipo de movilización estadística para optimizar las previsiones de la demanda), una verdadera simulación ocurre caubdo se crean escenarios virtuales modelizando variables con diferentes restricciones, es importante que esto no se confunda con tecnicas de prueba y error estaticas que únicamente muestran el resultado modificando una parte de la ecuacion!

Como os comente en la primera entrega (Parte 1), el 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.

Os espero que haya sido de utilidad esta información y los invito a compartirla.

Saludos y excelente jornada!!!

Humberto Galasso

Consultor en DP&F, Retail & Supply Chain

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