{"id":12274,"date":"2023-07-26T15:08:37","date_gmt":"2023-07-26T15:08:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.revistalogistec.com\/index.php\/2023\/07\/26\/el-futuro-de-los-negocios-medianos-de-distribucion-de-moda-pasa-por-la-planificacion-de-la-demanda-omnicanal-2\/"},"modified":"2023-07-26T15:08:37","modified_gmt":"2023-07-26T15:08:37","slug":"el-futuro-de-los-negocios-medianos-de-distribucion-de-moda-pasa-por-la-planificacion-de-la-demanda-omnicanal-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.revistalogistec.com\/index.php\/2023\/07\/26\/el-futuro-de-los-negocios-medianos-de-distribucion-de-moda-pasa-por-la-planificacion-de-la-demanda-omnicanal-2\/","title":{"rendered":"EL FUTURO DE LOS NEGOCIOS MEDIANOS DE DISTRIBUCI\u00d3N DE MODA PASA POR LA PLANIFICACI\u00d3N DE LA DEMANDA OMNICANAL"},"content":{"rendered":"

El desarrollo de la IA ayuda a replantear el enfoque de negocio de un sector que necesita comprender el comportamiento del cliente y equilibrar la asignaci\u00f3n del inventario en los canales f\u00edsico y online si quiere competir con los grandes retailers.<\/span><\/p>\n

Zebra Technologies Corporation<\/span><\/a> (NASDAQ: ZBRA), proveedor l\u00edder de soluciones digitales que permite a las empresas conectar de forma inteligente datos, activos y personas, afirma que los negocios de moda peque\u00f1os y medianos han experimentado una transformaci\u00f3n desde la pandemia que se antoja irrevocable.<\/p>\n

El sector minorista no va a alcanzar el volumen de ventas en tienda previo a 2020 y tampoco alcanzar\u00e1 probablemente picos de venta online como los que se produjeron durante el apogeo del confinamiento. Seg\u00fan los \u00faltimos datos de Zebra, que est\u00e1 en contacto continuo con los principales jugadores de la industria, se ha consolidado un modelo omnicanal<\/span><\/a>. Esto quiere decir que contin\u00faa existiendo un segmento considerable de consumidores que siempre preferir\u00e1n la experiencia de visitar sus tiendas favoritas para echar un vistazo y probarse las prendas antes de pasar por caja. Sin embargo, los millennials y la generaci\u00f3n Z, evitan los centros comerciales y prefieren comprar ropa online a trav\u00e9s de sitios web y aplicaciones m\u00f3viles.<\/span><\/p>\n

En este escenario cambiante, las empresas de menor tama\u00f1o dedicadas a la moda quieren \u00abhacer bien los n\u00fameros\u00bb tanto para las ventas en los establecimientos f\u00edsicos como en Internet (por ejemplo, pedidos a proveedores, inventario disponible, asignaci\u00f3n de centros de distribuci\u00f3n\/tiendas). Asimismo, les preocupa realizar un env\u00edo eficiente y ofrecer el m\u00e9todo de compra online y recogida en tienda. Adem\u00e1s de estas funciones esenciales, la falta de existencias y\/o los retrasos en las entregas frustran a los clientes, que r\u00e1pidamente buscar\u00e1n alternativas en la competencia. Un inventario excesivo o mal asignado puede mermar r\u00e1pidamente los beneficios del distribuidor.<\/span><\/p>\n

Con el objetivo de hacer frente a estos problemas, estas marcas exitosas de moda de \u00e9xito se est\u00e1n replanteando su enfoque e introduciendo la idea de la planificaci\u00f3n de la demanda omnicanal, un planteamiento hol\u00edstico y sin fisuras para comprender la demanda y equilibrar la asignaci\u00f3n del inventario en los canales en tienda y online.<\/span><\/p>\n

\u201cDominar esta optimizaci\u00f3n omnicanal requiere analizar y procesar adecuadamente todos los datos disponibles: ventas en tienda, ventas online, precios y promociones, vacaciones y eventos, tr\u00e1fico online, datos demogr\u00e1ficos de los clientes y factores externos como el clima, entre otras muchas variables\u201d, detalla Nicholas Wegman, Doctor y Director Senior de Inteligencia Artificial de antuit.ai – una empresa de Zebra Technologies<\/b>.<\/span><\/p>\n

Interpretar todas estas fuentes de datos y sus efectos sobre la demanda llevar\u00eda a una persona m\u00e1s tiempo y esfuerzo de lo razonable. Por el contrario, los algoritmos de Inteligencia Artificial\/Machine Learning (IA\/ML)<\/span><\/a> ya han demostrado su valor para los comerciantes, permiti\u00e9ndoles mantener el ritmo en un espacio de moda de nivel medio cada vez m\u00e1s competitivo.<\/span><\/p>\n

\u00bfCu\u00e1les son algunas de las ventajas espec\u00edficas que una soluci\u00f3n basada en IA puede aportar a un comerciante de moda omnicanal?<\/span><\/p>\n

Aumentar el rendimiento de la tecnolog\u00eda instalada <\/b>\u2013 Las soluciones basadas en IA pueden utilizarse f\u00e1cilmente para hacer m\u00e1s inteligentes los sistemas de planificaci\u00f3n de recursos empresariales, como SAP, JDA y Oracle. Una vez que la IA haya incorporado todos los datos pertinentes, generar\u00e1 una se\u00f1al de demanda unificada<\/span><\/a> que podr\u00e1 utilizarse como \u00fanica fuente de informaci\u00f3n para la asignaci\u00f3n y el reabastecimiento omnicanal.<\/span><\/p>\n

Gesti\u00f3n proactiva de inventario<\/b> \u2013 La tecnolog\u00eda AI\/AA de vanguardia est\u00e1 desempe\u00f1ando un papel importante en la eliminaci\u00f3n de las costosas conjeturas que implican los pedidos y la asignaci\u00f3n de productos de moda en todos los canales, as\u00ed como la reposici\u00f3n<\/span><\/a> de productos b\u00e1sicos de uso diario. Al tomar estas decisiones mediante la demanda basada en IA\/ML, los comerciantes pueden minimizar mejor los riesgos asociados a la venta al por menor de moda y, al mismo tiempo, mejorar los beneficios.<\/span><\/p>\n

Optimizaci\u00f3n de los precios y consistencia <\/b>\u2013 Los h\u00e1bitos de compra omnicanal de los clientes han complicado las estrategias tradicionales de fijaci\u00f3n de precios. Los comerciantes que tradicionalmente han utilizado normas estrictas de rebajas las est\u00e1n reevaluando como obsoletas<\/span><\/a>.<\/span><\/p>\n

Como alternativa, est\u00e1n recurriendo a la ciencia de datos que utiliza insights<\/i> m\u00e1s granulares (ventas en tiempo real, patrones de compra online, inventario disponible, etc.) para determinar el precio \u00f3ptimo del ciclo de vida<\/span><\/a> de cada unidad de mantenimiento de existencias (UME), equilibrando al mismo tiempo la capacidad de vender esos art\u00edculos a un precio m\u00e1s alto a trav\u00e9s del canal online. En resumen, cuando la demanda omnicanal ha aumentado significativamente la complejidad de la fijaci\u00f3n de precios, la introducci\u00f3n de la IA puede poner orden en el caos.<\/span><\/p>\n

\u201cEs ilusionante ver las oportunidades que se abren a corto plazo para que los negocios de moda de nivel medio gracias a los recientes avances en IA, que les van a ayudar a construir identidades de marca fuertes y sentar una base de clientes fieles\u201d, comenta Nicholas Wegman. \u201cDurante este periodo de cambios en los patrones de demanda<\/span><\/a>, los comerciantes de nivel medio est\u00e1n mejor posicionados que sus competidores de mayor tama\u00f1o para adaptarse a las necesidades cambiantes de los consumidores. La moda es un segmento desatendido en estas empresas medianas cuando se trata de la planificaci\u00f3n de la demanda, gesti\u00f3n de inventario y fijaci\u00f3n de precios del ciclo de vida impulsados por IA, y eso tiene que cambiar\u201d.<\/span><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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