✏️  Introducción…

En un retail que ocupa distintas tecnologías para la obtención de datos surjen las siguientes preguntas:

¿Qué hago con todos esos datos que recolecto desde las distintas fuentes❓ 

¿A quién le sirve cada dato❓ 

¿Cuál es la mejor manera para mostrarlos❓ 

Estas son algunas de las preguntas que se plantean los ejecutivos del sector retail, que cada vez se enfrentan al desafío de aprovechar el potencial de la ciencia de datos y el machine learning para mejorar sus estrategias comerciales, optimizar la experiencia del cliente y acelerar la innovación de los productos. Para ello, se basa en algoritmos que procesan grandes volúmenes de datos provenientes de diversas fuentes, como sensores, máquinas o humanos, y generan predicciones, recomendaciones o decisiones que influyen en entornos reales o virtuales.

En el contexto actual, el cambio en los hábitos de consumo, el retail debe adaptarse a las nuevas demandas de los clientes, que buscan comprar cuando quieran, como quieran, donde quieran y recibir solo aquellos productos que les interesan. Para ello, es necesario contar con información organizada, integrada y actualizada sobre el mercado, los productos, los clientes y la competencia.

La analítica avanzada de datos en el retail permite extraer conocimientos valiosos de los datos y transformarlos en acciones concretas que mejoren el rendimiento del negocio.

🚩  TIPO DE INFORMACION Y APLICACION DE LOS DATOS GENERADOS POR AI:

✅  Segmentación e hiperpersonalización: la IA permite identificar los perfiles y preferencias de los clientes, así como sus patrones de compra y comportamiento. Esto permite ofrecer productos y servicios personalizados, así como campañas de marketing y fidelización más efectivas.

Áreas de Interés: Marketing y Customer Experience.

✅  Optimización de precios y promociones: la IA permite analizar la elasticidad de la demanda, la competencia y el inventario para establecer precios dinámicos y promociones inteligentes que maximicen las ventas y los márgenes.

Áreas de Interés: Comercial y Operaciones.

✅ Gestión del inventario y la cadena de suministro: la IA permite predecir la demanda futura, optimizar el stock y el surtido, reducir el desperdicio y mejorar la logística y la distribución.

Áreas de Interés:  Logística y Operaciones.

✅ Detección de fraudes y anomalías: la IA permite detectar patrones anómalos o sospechosos en los datos, como transacciones fraudulentas, robos o errores humanos, y alertar o actuar en consecuencia. 

Áreas de Interés: Seguridad y Prevención.

🚩  VISUALIZACIÓN DE LOS DATOS GENERADOS POR AI:

La visualización de datos tiene como objetivo principal facilitar la comprensión y el análisis de grandes conjuntos de datos, permitiendo a las personas identificar patrones, extraer conocimientos y tomar decisiones informadas. Al presentar datos de manera visual, se pueden destacar relaciones, tendencias, anomalías y otros aspectos importantes que pueden pasar desapercibidos en una representación puramente numérica o textual.

La mejor manera de mostrar los datos depende del objetivo que se persiga, del público al que se dirija y del formato que se utilice. Lo importante es que los datos sean claros, precisos, relevantes y actualizados.

Acá algunos ejemplos de tipo de gráficos y sus usos:

1️⃣  Gráfico de barras:
Los gráficos de barras representan datos utilizando barras rectangulares horizontales o verticales. Cada barra representa una categoría o variable, y la longitud o altura de la barra corresponde al valor numérico asociado.

Beneficios: Facilitan la comparación visual de datos, son fáciles de interpretar y permiten identificar rápidamente los valores más altos o más bajos.
Usos: Comparar ventas por producto, analizar el rendimiento financiero de diferentes divisiones, mostrar la cantidad de clientes por región.

2️⃣ Gráfico de líneas:

Los gráficos de líneas muestran datos como una serie de puntos conectados por líneas rectas. Son útiles para representar la evolución o el cambio en una variable a lo largo del tiempo o una secuencia ordenada.

Beneficios: Permiten identificar tendencias y patrones a lo largo del tiempo, destacar cambios y visualizar relaciones entre variables.
Usos: Seguimiento de precios de acciones en el mercado, análisis de crecimiento de usuarios en una aplicación, visualización de la evolución de las temperaturas mensuales.

3️⃣ Gráfico circular o de pastel:

Los gráficos circulares dividen un círculo en sectores proporcionales a los valores que representan. Son adecuados para mostrar la composición o la distribución de un conjunto de datos en relación con el total.

Beneficios: Proporcionan una visión clara de la proporción de cada categoría en un conjunto de datos, son fáciles de entender y resaltan visualmente las relaciones entre las partes y el todo.
Usos: Porcentaje de participación de mercado de diferentes competidores, distribución de gastos en un presupuesto, proporción de género en una muestra de encuesta.

4️⃣ Gráfico de dispersión:

Los gráficos de dispersión representan pares de valores numéricos como puntos individuales en un plano cartesiano. Cada punto representa una observación o un par de valores y permite identificar la relación entre ellos.

Beneficios: Ayudan a identificar la correlación entre dos variables, revelar patrones, identificar valores atípicos y visualizar la distribución de los datos.
Usos: Relación entre la edad y los ingresos de los clientes, comparación de calificaciones en dos exámenes, relación entre el precio y la demanda de un producto.

5️⃣ Gráfico de área:

Los gráficos de área muestran la evolución de una o varias variables a lo largo del tiempo, representando las áreas bajo las curvas. Las áreas se superponen y se combinan para formar un gráfico de múltiples capas.

Beneficios: Destacan cambios a lo largo del tiempo y permiten comparar la contribución relativa de cada variable en un todo.
Usos: Evolución de ingresos y gastos mensuales, seguimiento de la participación de mercado de diferentes marcas a lo largo del tiempo.

Estos son solo algunos ejemplos de gráficos comunes, pero existen muchos más tipos de gráficos, como gráficos de torta, diagramas de Gantt, diagramas de caja, histogramas, entre otros. La elección del gráfico adecuado dependerá de los datos específicos que se desean mostrar, los objetivos de comunicación y las preguntas que se quieran responder.

✏️  Para concluir…

En conclusión, la IA es una tecnología clave para el retail, que permite obtener ventajas competitivas y adaptarse a las nuevas exigencias del mercado. Para ello, es necesario contar con una estrategia clara, una cultura orientada a los datos y una inversión adecuada en soluciones tecnológicas.

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