Predictive Analysis with AI: How to Optimize Your E-commerce Inventory

Descubra cómo la inteligencia artificial puede ayudarle a predecir la demanda de productos y gestionar eficientemente su almacén.

Sobre el autor: Lorenzo Bortolotto, Alpenite

Lorenzo Bortolotto es un experto en tecnologías innovadoras, con una larga experiencia en los sectores de ERP, procesos de negocio, eCommerce, portales web, AI y Web3.0. Gracias a sus habilidades técnicas y comerciales, su capacidad de comunicar y escuchar, Lorenzo ayuda a los tomadores de decisiones a elegir las soluciones que mejor se adaptan a sus necesidades, acompañándolos en la implementación y adopción de proyectos de alto valor agregado. A lo largo de los años, Lorenzo ha colaborado con cientos de empresas, creando talleres y demostraciones personalizadas, para todos los niveles organizacionales, con el objetivo de promover la comprensión y la transformación de procesos y tecnologías, y estimular la conciencia necesaria para tomar decisiones informadas y superar el límite. de “Nunca inviertas en un negocio que no puedas entender”. -Warren Buffett

¿Qué es el Análisis Predictivo y por qué es Importante para tu E-commerce?

El análisis predictivo es el uso de técnicas de minería de datos, estadísticas y inteligencia artificial para analizar datos históricos y actuales y predecir el comportamiento futuro de clientes, mercados y procesos. Para una empresa de comercio electrónico, el análisis predictivo puede ser una herramienta valiosa para optimizar la gestión de inventario. Determinar la cantidad y los tipos de productos a almacenar para satisfacer la demanda..

Inventario óptimo Minimiza los costos de almacenamiento y adquisición, evita desabastecimientos y exceso de inventario., y maximiza las ventas y las ganancias.

Cómo funciona el análisis predictivo para la gestión de inventario

El análisis predictivo se basa en algoritmos de aprendizaje automático que aprenden de datos pasados y presentes para generar pronósticos sobre diversos aspectos de la demanda, como volumen, estacionalidad, segmentación, sensibilidad al precio y promociones. Estas predicciones se pueden utilizar para calcular el nivel de inventario óptimo para cada producto en función de factores como la probabilidad de venta, el costo de compra, el margen de beneficio, el tiempo de entrega, la fecha de vencimiento, etc. Además, el análisis predictivo puede ayudar Identificar los productos más rentables, las tendencias emergentes y las oportunidades de venta cruzada y de venta adicional., y el estrategias de precios y marketing más efectivas.

Ventajas del análisis predictivo para tu comercio electrónico

El análisis predictivo puede aportar numerosas ventajas a tu e-commerce, entre ellas:

Reducir los costos de gestión de inventario evitando desperdicios, pérdidas, daños y obsolescencia.
Aumento de ventas y ganancias. ofreciendo los productos adecuados en el momento y precio adecuados.
Mejorar la satisfacción del cliente y fidelización garantizando la disponibilidad de los productos deseados y entregas rápidas.
Optimizar decisiones estratégicas basadas en datos confiables y actualizados.

Implementando el análisis predictivo en tu comercio electrónico

Para implementar el análisis predictivo en tu e-commerce necesitas:

Tener un Plataforma de comercio electrónico que le permite recopilar e integrar datos de diversas fuentes. como el sitio web, las redes sociales, los comentarios de los clientes, los proveedores, la competencia, etc.
Utilice una solución de análisis predictivo que se adapte a sus necesidades, presupuesto y nivel de experiencia. Elija entre soluciones en la nube, locales o híbridas, y soluciones listas para usar o personalizadas.
Definir objetivos y métricas para el análisis predictivo., monitorear los resultados y el desempeño.
Probar y validar predicciones comparándolos con datos reales y expectativas del cliente.
Actuar basándose en predicciones adaptando la gestión de inventarios, los precios y las estrategias de marketing.

Además, contar con un socio experimentado en proyectos de análisis predictivo suele ser una ventaja competitiva. Semejante un socio puede ofrecer una consulta calificada y personalizada, apoyando al cliente en cada fase del proyecto, desde la definición del problema y los objetivos hasta seleccionando las soluciones más adecuadas hasta su implementación y mantenimiento, garantizando calidad, seguridad y eficacia.

El análisis predictivo requiere verificación continua del modelo para asegurar que estén actualizados, alineados con la realidad y alineados con los objetivos de negocio. Un equipo dedicado puede monitorear el rendimiento del modelo, detectar anomalías o desviaciones y realizar los ajustes necesarios para optimizar los resultados.

Por último, un socio puede proporcionar las habilidades necesarias para gestionar y utilizar la solución de análisis predictivo a través de formación, asistencia y transferencia de conocimientos, haciendo que el cliente sea independiente en la gestión del sistema para explotar plenamente el potencial del análisis predictivo para su negocio.

Un ejemplo de caso de uso real

Ahora, presentemos el caso de uso de Modayola, una plataforma online multimarca que ofrece ropa y accesorios de alta calidad.

Antes de describir los beneficios y resultados de Modayola, es fundamental señalar que Modayola es un nombre ficticio utilizado para preservar la privacidad de la empresa, con un acuerdo de confidencialidad (NDA) para proteger la ventaja competitiva derivada de la inversión en análisis predictivo.

Modayola se enfrentó al Reto de gestionar un catálogo extenso y diverso con miles de productos. de diversos proveedores. Además, tenía que considerar las preferencias y comportamientos de compra heterogéneos y en constante cambio de sus clientes.

Para afrontar este desafío, Modayola recurrió a alpenita, una empresa dentro del grupo arsenalia especializada en IA aplicada al sector del comercio electrónico. La idea de Alpenite para Fashionista era crear un sistema predictivo integrado con el comercio electrónico y el ERP de la compañía, utilizando inteligencia artificial para anticipar la demanda y la oferta de cada producto. agilizar el proceso de compras a diversos proveedores.

El proyecto se desarrolló en varias fases.

Inicialmente, Alpenite estudió el proceso y recopiló y analizó los datos históricos y actuales de Modayola relacionados con ventas, inventario, costos, proveedores, clientes, comentarios y campañas de marketing.
A continuación, Alpenite construyó y entrenó modelos predictivos utilizando técnicas de aprendizaje automático y aprendizaje profundo para generar pronósticos precisos y confiables para diversos aspectos del negocio de Fashionista.
Finalmente, Alpenite integró los modelos predictivos en el ERP de Modayola, creando paneles interactivos y alertas automáticas para facilitar la toma de decisiones y la acción.

El análisis predictivo aportó importantes beneficios a Modayola. Después del primer año, los ingresos en línea aumentaron aproximadamente 20%, mientras que el margen de beneficio aumentó en 10%. Pudo reducir el desperdicio y el exceso de inventario, optimizar la colaboración con los proveedores y también responder con mayor precisión a las necesidades de los clientes.

Alpenite, parte del Grupo Arsenalia, es una firma de consultoría innovadora que permite a las empresas alcanzar la excelencia en cada etapa del recorrido de la experiencia del cliente. Junto con Alpenite, las empresas dan forma al futuro de sus negocios desarrollando una estrategia digital que se alinea con las expectativas comerciales y con la promesa de la marca; diseñar, construir y desarrollar soluciones digitales para ofrecer experiencias excepcionales; y gestionar procesos digitales que amplifican el valor del negocio y mejoran su rendimiento.