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Facultad de Ciencias Físicas y Matemáticas

DCC crea sistema para predecir ventas en tiendas de retail

A través de un proyecto Corfo, investigadores del Departamento de Ciencias de la Computación (DCC) crean un sistema único en Chile que puede predecir ventas y potenciales clientes en tiendas para la empresa Follow Up.

"Smart Follow Up" es el nombre del proyecto realizado para una empresa nacional con financiamiento Corfo, en cual trabajan los académicos del DCC Nelson Baloian y José A. Pino, junto a los estudiantes de postgrado Jonathan Frez, Belisario Panay y Sergio Peñafiel, además de Cristóbal Fuenzalida, quien es estudiante de pregrado. "Este proyecto para la empresa Follow Up trata de aprovechar los datos de las tiendas comerciales para predecir variables relevantes en un futuro próximo, en particular la llegada de potenciales clientes y el valor de las compras totales por unidad de tiempo", explicó el profesor José A. Pino.

El académico destacó que estas variables son importantes para las tiendas debido a que de esta manera pueden mejorar su eficiencia, ya sea teniendo la cantidad de vendedores que se requiere como disponer del stock de productos. "Esta eficiencia operacional se traducirá en menores precios, lo que beneficiará a los consumidores. Es importante destacar que el proyecto respeta la privacidad de las personas, los datos de una tienda no son transferibles con otra tienda, y la identidad de los clientes es totalmente ignorada", señaló el investigador.

Por su parte, el estudiante de magíster, Belisario Panay, explicó que el sistema es un método que aprende a través de ejemplos, utilizando una cámara en cada entrada. "Lo que hace este método es un registro por hora, contando la cantidad de personas que entran y salen de una tienda. Además, registra la cantidad de boletas que se venden y sus montos, con lo cual el algoritmo aprende los vectores más similares para realizar una predicción”, explicó. Asimismo, agregó que "es importante señalar que nosotros observamos la historia de la tienda, por ejemplo, en fechas importantes (San Valentín, Navidad, etc.), entonces el predictor aprende a ese nivel cómo se comporta la tienda”.

En tanto, Sergio Peñafiel destacó que el método es capaz de predecir los cuatro indicadores: entrada, monto, venta y cantidad de boleta. “Se puede hacer planificación en tiempo. Hemos logrado predecir hasta por tres meses en el futuro”. Y agregó que “estamos trabajando desde mediados de 2019 en este proyecto, hemos trabajado también con tiendas en Colombia y Perú. Son 50 holdings con 3000 tiendas, pero es importante diferenciar el nivel de tienda, ya que es muy distinto una tienda de joyería, que retail o una tienda en Santiago, que en región”.

Por otro lado, Cristóbal Fuenzalida explicó que cada una de las variables tiene una precisión bastante alta. “Hay que considerar que sobre un 30% se asume que la precisión es considerada aceptable. Nosotros nos pusimos como meta el 65% y hemos alcanzado el 80% sobre todo en tiendas que tienen periodos cíclicos y estándar, por ejemplo, en tiendas de calzado hemos logrado predecir las variables con precisión muy alta. Esto también se puede extender, analizando otros factores como si la tienda está en un mall o en la calle. Al final, no solo tenemos la precisión como porcentaje de error, sino también otro tipo de precisión que a la empresa Follow Up le sirve para dar un feedback mucho más amplio”, indicó Fuenzalida.

A su vez, Jonathan Frez señaló que este sistema, además de entregar una predicción, permite alcanzar las metas sobre cuánto va a vender una tienda: “hoy, en pandemia, el comercio está siendo un tema, por lo cual nosotros estamos utilizando la herramienta para predicciones a corto plazo, de cuántas tiendas pueden abrir. Además, estamos dándole un valor agregado a la herramienta, analizando el tiempo que estuvo cerrada, lo que se traduce en cuánta plata perdió”.

Dentro de las proyecciones, el director del proyecto Nelson Baloian señaló que están preparando la continuación del proyecto, investigando cómo esta herramienta se puede usar para planificar el personal, es decir, “cuánta gente se necesita contratar y tener en una tienda para atender de forma más eficiente”, señaló. Así también, agregó que “seguiremos trabajando con la empresa Follow Up, la cual brinda este servicio a las tiendas de retail y a otros países de Latinoamérica y también a Japón”.

Para finalizar, el profesor José A. Pino señaló que solucionar un problema de empresa siempre ha sido un desafío. “Este proyecto ha sido muy satisfactorio en el sentido de encontrar un tema del mundo real. Sin duda ha sido un trabajo muy importante para todos los miembros del equipo, siendo incluso útil para las tesis de los participantes, lo cual es fantástico porque tiene una inserción del mundo real”, concluyó.

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