Categoría: Retail & CPG
Autor: Joel Arizmendi

Mejora tus estrategias en Retail con Machine Learning: decisiones basadas en data analytics.

Hoy en día la ciencia de datos ha permeado en todos los sectores e industrias generando beneficios tangibles, ya sea en ahorro de tiempos o dinero, optimizaciones de rutas, inventarios, o incrementos en la rentabilidad, todo esto soportado por una gran cantidad de algoritmos de machine learning, los cuales dependiendo del autor podemos encontrar distintas clasificaciones..

Entre las más comunes se encuentra la siguiente:

• Algoritmos de Segmentación: Estos algoritmos permiten identificar grupos de interés, es decir, identificación de grupos que comparten características similares. Un ejemplo pueden ser clientes con las mismas características de consumo sensibles a cierta oferta
• Algoritmos de Clasificación: Ayudan a las organizaciones a predecir un resultado conocido, por ejemplo, saber si un cliente comprará o se irá, o si una transacción se ajusta a un patrón conocido de fraude…
• Algoritmos de Asociación: Son algoritmos que permite descubrir eventos que se presentan conjuntamente o de forma secuencial, y son de los cuales estaremos conversando en este artículo

Ejemplos de algoritmos de asociación pueden ser

• Apriori
• Carma
• Secuencia

En general los mismos algoritmos pueden ayudar a responder preguntas de negocio en industrias diferentes; un ejemplo claro es que los algoritmos de asociación se utilizan en retail para la construcción de canastas de mercado, por ejemplo, si el cliente “x” compra el producto “a” y “b” hay una alta probabilidad de que compre también el producto “j”. de ahí que cuando vamos al súper, podemos encontrar ofertas conjuntas o bien cuando llamamos para pedir una pizza de pepperoni y unos canelones, el ejecutivo telefónico podría ofrecernos alitas ya que el algoritmo ha detectado una alta probabilidad que las aceptes.
Otro ejemplo de estos algoritmos en un área completamente distinta, es su uso para el sector industrial. Algo que se ha vuelto una tendencia es el mantenimiento predictivo: con ciertos modelos podemos identificar el tiempo óptimo para la realización de un mantenimiento basado en la información de la operación, además con la implementación de algoritmos de asociación es posible identificar con cierto grado de certeza cuáles son las fallas que se presentan de forma secuencial, es decir, si se presenta la falla “j” y la falla “k” es probable que se presente a continuación la falla “n”.
En ambos casos, el uso de los algoritmos de asociación permite la optimización de inventarios, ya sea para la rotación de productos rezagados, o bien la adquisición de piezas de cambio en una máquina que pueda ser vital para la operación.
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