Retail aprovecha San Valentín para optimizar margen e inventario con uso de IA

Debido al Día de San Valentín, las cadenas de retail en México recurren a la Inteligencia Artificial (IA) y a la analítica avanzada de datos para impulsar márgenes y optimizar inventarios. Así lo informó SAS, una de las empresas pioneras en analítica de datos e IA.

Cristian Figueroa, director de la práctica de Retail y CPG en SAS Latinoamérica, señaló que el sector enfrenta retos clave como la volatilidad en la demanda, el robo hormiga y las devoluciones fraudulentas. Según el experto, "la implementación de IA y analítica avanzada demostró ser un factor diferenciador al predecir comportamientos de compra y personalizar ofertas. Esto contribuye a un incremento en las ventas y una mayor eficiencia en la gestión de inventarios".

De acuerdo con la Secretaría de Desarrollo Económico (SEDECO), las actividades comerciales y de esparcimiento relacionadas con el 14 de febrero generarán una derrama económica de 2 mil 68 millones de pesos. Este valor representará un aumento de 103 millones de pesos respecto al año pasado.

IA y analítica avanzada: clave para el retail en San Valentín

SAS destacó cuatro herramientas clave utilizadas por los retailers durante esta temporada:

Pronósticos de Demanda Avanzados: Permiten predecir qué productos tendrán mayor rotación, evitando desabastos o sobreinventarios. Optimización de Precios y Ofertas: Ajustan tarifas y promociones en tiempo real para maximizar márgenes. Segmentación Predictiva de Clientes: Emplean IA para identificar patrones de compra y personalizar ofertas según grupos específicos. Análisis de Canasta de Compra: Detectan productos complementarios para fortalecer las estrategias de venta, tanto online como en tiendas físicas.

Figueroa advirtió que estas herramientas requieren un enfoque adecuado y un acompañamiento profesional. "El hecho de aplicar herramientas de IA en las tiendas no dará resultados por sí solas, ya que se requiere de asesoría profesional y adaptada a las necesidades de cada cadena", señaló.

Retos, oportunidades y contexto económico del retail mexicano

El especialista de SAS identificó cuatro desafíos principales para el sector minorista, destacando cómo la IA puede contribuir a mitigarlos:

Gestión de Datos: Requiere infraestructura y personal capacitado para aprovechar al máximo la analítica avanzada. Volatilidad de la Demanda: Los modelos predictivos ayudan a ajustar inventarios en tiempo real, evitando sobrestocks o escasez. Devoluciones de Productos: El análisis de patrones permite detectar fraudes y reducir pérdidas por devoluciones malintencionadas. Robo Hormiga: El monitoreo mediante IA y cámaras inteligentes ayuda a prevenir hurtos y proteger los márgenes.

Además, Figueroa destacó el papel del IoT (Internet de las Cosas) en la optimización de la experiencia de compra: "Los datos de sensores pueden definir correlaciones entre las compras y los gustos de los consumidores. Hoy en día, es posible analizar el tráfico en una tienda a través de cámaras y análisis de calor. Incluso tener datos macroeconómicos relacionados con el clima a partir de medidores de temperatura, presión atmosférica, velocidad del viento y humedad relativa".

En el plano económico, el experto abordó el posible impacto de las tensiones arancelarias entre México y Estados Unidos. Según Figueroa: "Debido al retraso en la aplicación de aranceles no se espera un impacto directo en fechas como San Valentín", aunque advirtió que, si continúan, podrían surgir efectos a mediano plazo.