DCC crea sistema para predecir ventas en tiendas de retail

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"Smart Follow Up", se titula el proyecto, 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.

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El sistema, es un método que aprende a través de ejemplos y utiliza una cámara en cada entrada.


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

 

"Smart Follow Up", se titula el proyecto 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.

 

A su vez el profesor 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 y 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 que se personas, por un lado, los datos de una tienda, no son transferibles con otra tienda y la identidad de los clientes es totalmente ignorada", señaló el profesor José A. Pino.

 

Por su parte, el estudiante de magíster Belisario Panay explicó que el sistema, es un método que aprende a través de ejemplos y utiliza 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 y agregó: 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, ya sea: 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: “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 con precisión muy alta las variables. Esto también se puede extender analizando otros factores como: si la tienda está en mall o en la calle. Al final no solo tenemos la precisión como porcentaje de error, sino, otro tipo de precisión que a la empresa Follow Up le sirve para dar un feedback mucho más amplio”, explicó.

 

A su vez, Jonathan Frez, destacó 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 cuantas tiendas pueden abrir. Además, estamos dándole un valor agregado a la herramienta analizando el tiempo que estuvo cerrada la tienda, lo que se traduce en cuánta plata perdió”.

 

Dentro de las proyecciones, el Director del proyecto, profesor Nelson Baloian señaló que están preparando la continuación del proyecto, que es investigar cómo esta herramienta se puede usar para planificar el personal. “Que es cuánta gente se necesita contratar y tener en una tienda para atender de forma más eficiente”, señaló y agregó: “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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Comunicaciones DCC