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Sogo

Vertex AI Forecast, la nueva solución de Google Brain para el comercio

21 enero, 2022

Google Brain Vertex

Los investigadores de Google Brain crean Vertex AI Forecast, una solución para las previsiones de demanda.

Vertex AI Forecast, una de las últimas creaciones de los investigadores de Google Brain, estará disponible para las empresas en muy poco tiempo. Se trata de una solución creada para ayudar a los comercios con las previsiones de demanda. De este modo, y gracias al aprendizaje automático del que dispone, los profesionales podrán obtener una precisa previsión de la demanda capaz de ayudar en la planificación del negocio, la gestión de stocks, la racionalización de la logística y la satisfacción del cliente.

Dicha creación podría suponer la solución definitiva a las pérdidas económicas que sufren los comercios por una mala gestión del stock y que pueden llegar a alcanzar más de un trillón de dólares. Sin embargo, una mejora de un 10-20% en la previsión de la demanda podría ayudar a las empresas a reducir los costes de stock en un 5%. Todo ello, a la vez que consiguen aumentar sus ingresos en un 2-3%.

No obstante, la gestión de los stocks solamente es una pieza dentro del complejo engranaje de los comercios que se sustentan en la previsión de la demanda. Tanto dimensionar la plantilla de las tiendas y los almacenes, como planificar ofertas y evaluar diferentes factores influyentes en el tráfico de ventas, son actividades sujetas a las previsiones de demanda.

Ante la cantidad de elementos que dependían de la precisión de una sola previsión, Google Brain ha querido reducir los riesgos y facilitar las tareas a los comercios. Sobre todo, ahora que los retailers cuentan con un catálogo de productos cada vez mayor y un alcance geográfico más amplio, cosa que dificulta aún más cualquier tipo de previsión.

Una solución para la parte más compleja de los comercios

Vertex AI Forecast es capaz de admitir conjuntos de datos de hasta 100 millones de filas que contienen miles de líneas de productos, desde BigQuery a archivos CSV. Asimismo, su potente motor modelado procesa automáticamente los datos y evalúa cientos de modelos diferentes para encontrar el más eficiente.

Una vez detectada la mejor opción, el usuario puede pedir que los modelos se enfoquen hacia ciertas características concretas. Color, marca, promociones o campañas de comercio electrónico, son algunos ejemplos a partir de los que se pueden filtrar las búsquedas. A partir de aquí, se establecerán presupuestos para crear las previsiones.

Además, se trata de un sistema ágil y con rápidas capacidades de aprendizaje, dos cualidades muy necesarias ante la gran volatilidad de las condiciones del mercado. En concreto, Vertex AI Forecast es capaz de crear en solo 12 horas un modelo preciso para 1 millón de combinaciones de referencias/tienda.

El elemento clave de esta creación es la búsqueda y evaluación de cientos de arquitecturas de modelos y configuraciones. Este algoritmo permite a la nueva solución de Google Brain encontrar sistemáticamente las configuraciones más eficientes para una gran variedad de clientes y conjuntos de datos.

Dicho de otro modo: Google ha conseguido construir un cerebro capaz de hacer previsiones de demanda de una manera contextualizada y no intrusiva.

Ningún dato se le resiste

Los retailers pueden generar previsiones muy precisas en múltiples niveles gracias a las capacidades de pronóstico jerárquico de Vertex AI Forecast. Con ello, se minimizan los problemas creados por la compartimentación organizacional.

Asimismo, puede ingerir grandes volúmenes de datos no estructurados para comprender las «señales» más relevantes: clima, precios de materias primas y costes de flete y transporte marítimo. De esta forma, las empresas pueden obtener informaciones de gran valor que las ayudarán a comprender la importancia de los principales factores que impulsan la demanda.

Además, esto no solamente se aplica al pronóstico general. También es apto para cada uno de los elementos en cada uno de los puntos. Es decir, en la categoría de ropa, por ejemplo, las promociones pueden ser los principales impulsores de la demanda, pero no en los días festivos.

Primeras impresiones

Los principales minoristas ya han comenzado a trabajar con Vertex AI Forecast. Con ello, han conseguido transformar su forma de trabajar y, según aseguran, empiezan a notar las ventajas de unos pronósticos más precisos.

Fernando Nagano, director de Análisis y Planificación Estratégica de Magalu, explica que la nueva solución «ha supuesto una transformación de nuestros pronósticos». A lo que añade: «Ahora las previsiones se hacen a nivel de centro de distribución y, además, hemos conseguido reducir los errores de previsión». De hecho, declara que en tan solo cuatro semanas han podido detectar «una reducción significativa de los errores (WAPE) en comparación con nuestros modelos anteriores«. Finalmente, declara: «Esta información tan precisa nos ha ayudado a planificar de manera más eficiente la asignación de stocks y las reposiciones. También nos asegura que los artículos se encuentran en las ubicaciones correctas en el momento adecuado. Todo ello nos permite satisfacer la demanda de los clientes y gestionar mejor los costes«.

Por su lado, Amaresh Siva, Vicepresidente Senior de Innovación, Datos y Tecnología de cadena de suministro de Loewe, explica la utilidad de un sistema como Vertex AI Forecast en una compañía con tantos establecimientos y con una geografía tan dispersa. Además, señala: «Lowe ha podido crear modelos jerárquicos precisos que equilibran las referencias y las previsiones en tienda. Estos modelos tienen en cuenta el sotck en tienda, referencia y región. Asimismo, valoran los datos sobre promociones y muchos otros factores, por lo que permiten realizar pronósticos más precisos».

*Para más información: cloud.google.com

Sonitrón

21.01.2022

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