Muchas tecnologías permiten anticiparse a los acontecimientos, generando predicciones fiables a partir de modelos predictivos matemáticos sobre lo que sucederá en el futuro. El Black Friday se toma a veces como ejemplo de evento en el que se conoce la fecha exacta con antelación y las tiendas online pueden usar su mejor tecnología para preparar stocks, articular ofertas y lanzar campañas de publicidad en las redes sociales a medida de lo que se quiera conseguir.
También les permite a las empresas de transporte escalar recursos, optimizar rutas y evitar retrasos en general. Tanto es así que según el estudio «Third-Party Logistics» de NTT el 87% de las grandes empresas y el 94% de los proveedores de transporte consideran crítica la adopción de estas tecnologías de cara al futuro.
Pero yendo más allá de ese y de otros días concretos (Navidad, Día de la Madre, San Valentín o las rebajas…) hay otras formas muy avanzadas de anticipar esos picos de demanda para dar la mejor respuesta desde una tienda de eCommerce y asegurar que los paquetes con los pedidos lleguen a tiempo.
¿Cómo se alimentan los modelos predictivos?
Lo primero que hay que tener en cuenta es que la clave está en la anticipación. Para anticipar los picos de demanda se utilizan datos de diversas fuentes:
- Históricos de pedidos y ventas. Los patrones de compra de años anteriores en las mismas fechas permiten predecir picos concretos. Esto a veces tiene que ver con la estacionalidad pero otras veces permite descubrir patrones más rebuscados, como coincidencias de fechas de pago (final de mes) con puentes o fines de semana y similares.
- Macroeventos. No hay que subestimar las coincidencias con macro-acontecimientos, como ferias sectoriales, huelgas y manifestaciones o incluso grandes eventos deportivos.
- Campañas promocionales y lanzamientos. Es fácil predecir una relación entre las campañas propias (promociones de la tienda, catálogos de rebajas, acciones de márketing) pero a veces esto también tiene que ver con las de la competencia. Si se sabe del lanzamiento de nuevos productos de otras marcas con alta demanda (por ejemplo, una nueva línea de prendas de moda, una campaña de alimentación o de ciertos productos gourmet) se pueden ajustar inventarios y transportes de productos similares.
- Tendencias de consumo y datos sociales. El análisis de tendencias en redes sociales, Google Trends u otras fuentes que indiquen un posible aumento de interés en ciertos productos puede también ser una fuente de datos. Incluso hay quien considera que los virales de moda pueden inspirar un modelo predictivo. Combinar los datos internos de comportamiento de los clientes con las tendencias de mercado y lo que sucede «en las redes» ayuda a afinar las predicciones.
- Factores meteorológicos. Las previsiones del tiempo (olas de frío o calor, nevadas, tormentas o eventos extremos) pueden afectar al comportamiento de compra. Es sabido, por ejemplo, que suele haber más compras online si hay mal clima. Los modelos más modernos de las empresas de transporten incorporan la meteorología en sus operaciones para anticipar posibles retrasos y ajustar las rutas.
- Movilidad y tráfico urbano. Analizar en detalle el tráfico en tiempo real y los patrones de movilidad de las ciudades permite a las herramientas predictivas y de rutas sugerir horarios o vías alternativas para las entregas en los momentos pico de más saturación, mejorando la puntualidad y satisfacción de los clientes.
De la predicción a la acción
Anticipar los picos de demanda no sirve para nada si no se traduce en decisiones operativas concretas. Por esta razón, los resultados de estos modelos predictivos han de incorporarse en diversas áreas clave:
- Gestión de inventarios. Aprovisionar los productos que se han identificado como más demandados permite asegurarse de que no se produzcan roturas de stocks.
- Dimensionamiento de recursos. Cuando las predicciones son claras es el momento de aprovechar para dimensionar adecuadamente la plantilla y las flotas de reparto. Es normal ajustar los turnos o contratar personal extra antes de los grandes eventos (por ejemplo, en Navidades) y hacer otro tanto con la flota de camiones, furgonetas, motos, etcétera.
- Optimización inteligente. Los modelos más avanzados utilizan IA (inteligencia artificial), donde se integran todos los datos disponibles en tiempo real: calendarios, históricos de ventas, rutas, tráfico, meteorología y desviaciones en los modelos… lo que permite reubicar stock entre almacenes o lanzar ofertas flash para modular la demanda. La capacidad de reacción dinámica es parte integral de estas soluciones inteligentes. Según el estudio «Deep Learning and Statistical Models for Forecasting Transportation Demand» de la Universidad de São Paulo, las redes neuronales superan superan a los modelos puramente estadísticos en el 94% de los casos.
El sector del transporte está adoptando modelos predictivos avanzados para convertir datos en una «visión de futuro» que permite pasar a la acción con objetivos más claros. Integrando todas las fuentes posibles se pueden tomar decisiones proactivas para asegurarse de que millones de paquetes lleguen a tiempo incluso en los periodos de mayor demanda. Son como una bola de cristal tecnológica que funciona.
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