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Cómo está cambiando el Machine Learning al sector del retail
12 de abril 2017

La magnitud de información llega a ser tan grande que manejarla se convierte en una tarea casi imposible.
retail

Hoy en día, si haces una consulta online sobre camisas al momento cualquier web por la que navegues empezará a mostrarte recomendaciones de productos relacionados con esa búsqueda. Sin embargo, en los próximos años los e-Commerce, gracias al Machine Learning, irán un paso más allá y serán capaces de usar los datos de clientes y las tendencias de compra para ofrecer recomendaciones de productos con muchas más posibilidades de conversión.
 
Los retailers, al igual que cualquier otro negocio, nunca han dispuesto de tanta información. Productos, precios, evolución de las ventas, costes, disponibilidad, logística y comportamiento del consumidor son datos accesibles para los comercios actualmente. Cualquier dato puede ser analizado, pero la magnitud de información llega a ser tan grande que manejarla se convierte en una tarea casi imposible, incluso para los analistas y retailers más experimentados. Como cuentan desde Open Future.
 
Los modelos estadísticos aplicados a los datos que permite el Machine Learning, el uso de algoritmos para detectar comportamientos pasados y la aplicación de ese conocimiento generado a situaciones futuras, son la clave para que los retailers puedan identificar y entender con más profundidad tal volumen de datos.
 
El sector del retail ya puede simular escenarios y pronosticar resultados futuros gracias a la capacidad predictiva que aporta el Machine Learning, que además, da respuesta a cualquier problema de negocio y favorece la toma de mejores decisiones. Apoyándose en el uso de datos demográficos y de las transacciones de compra ya realizadas el Machine Learnig puede ayudar al retail a:
 
Hacer llegar mejores ofertas y promociones y mejorar el impacto de las campañas de marketing.
• Mejorar la experiencia de compra y ofrecer mayores beneficios a los compradores recurrentes.
• Reducir la pérdida de clientes durante el proceso de compra e incluso la inactividad de determinados usuarios.

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