La tecnología, como el Machine Learning y la Inteligencia artificial, es un gran diferencial para reducir pérdidas y costos ocultos.

 

Un estudio realizado por la Asociación Brasileña de Prevención de Pérdidas (Abrappe) señala que las pérdidas del comercio minorista brasileño en 2017 totalizaron R$20 mil millones, que representa 1,29% de la facturación líquida del sector. La buena noticia es que ese número viene bajando año tras año: 1,4% en 2015 y 1,32% en 2016, como resultado de las inversiones en tecnología y el entrenamiento de los empleados.

Entre los segmentos del mercado minorista, el de los supermercados lidera el ranking de pérdidas, con 1,94% en relación a los ingresos. En segundo lugar, están las librerías / papelerías, con una tasa de pérdida de 1,46%. Los demás segmentos están por debajo del promedio nacional.

La encuesta también muestra que 35% de las pérdidas en el comercio minorista ocurren como resultado de lo que se denomina una “quiebra operacional”: vencimiento, daño o deterioro del producto, almacenamiento inadecuado y daños causados por los empleados. Las ocurrencias son más frecuentes en los segmentos de supermercados, el comercio mayorista y minorista, las farmacias y las tiendas de materiales de construcción.

2a encuesta – Pérdidas en el comercio minorista de SBVC 

En 2018, la Sociedad Brasileña de Comercio Minorista y Consumo (SBVC) realizó un estudio sobre las pérdidas del comercio minorista brasileño, con el apoyo y la colaboración del Portal Prevenir Pérdidas.

La encuesta tuvo como objetivo conocer el comportamiento de las pérdidas de stock en toda la cadena de valor del comercio minorista (tiendas y centros de distribución) durante el año de 2016 en diferentes sectores, además de otros indicadores estratégicos como la ruptura y precisión del stock, y contó con la participación de 64 empresas minoristas con 12.000 puntos de venta distribuidos en 12 estados brasileños.

En 2016, la pérdida promedio de los supermercados fue de 2,26%. Mientras que en 2017, hubo un retroceso que llegó a 1,97%. La razón de la disminución está relacionada, principalmente, con la inversión en la gestión de las pérdidas con nuevas tecnologías, empleados, comunicación interna y programas de incentivo.

Una de las principales razones para controlar las pérdidas en los Supermercados es el entrenamiento de los equipos. El primer paso es alertar a los futuros empleados sobre los métodos y normas de la empresa en relación con las consecuencias de los actos ilícitos cometidos en la tienda. La prevención de las pérdidas requiere el compromiso de los empleados de la empresa y la concientización de que todos son parte de una cultura de eficiencia en la tienda.

Esta cuestión está directamente relacionada con la rotación y retención de los empleados en el sector. 

La rotación, también conocida como turnover, es un indicador de Recursos Humanos que mensura el número de empleados que son contratados y los que son despedidos de la empresa durante un determinado tiempo. La rotación es inevitable, pero debe mantenerse el control para que no se convierta en un problema constante. Para problemas como ese, la solución radica en procesos más eficientes, capaces de atraer talento y generar contrataciones más duraderas. Con tecnología y procesos eficientes, es posible reducir algunos problemas. 

Machine Learning y Inteligencia Artificial (IA)

Una de las aplicaciones prácticas más útiles ha sido la utilización de Machine Learning y de la Inteligencia Artificial (AI) para probar los costos ocultos con operaciones. Es un costo implícito, por ejemplo, el del turnover, que es alto en muchos segmentos, pero registra los mayores números en los sectores como el comercio minorista, alimentación, servicios tercerizados y salud.

Por medio de algoritmos, como los de LEVEE, es posible detectar los candidatos más calificados en escala y seleccionar aquellos con mayor potencial de productividad, reduciendo los costos y el tiempo dedicado a las contrataciones y acciones relacionadas. Las tecnologías de Machine Learning e Inteligencia Artificial permiten que las empresas procesan grandes volúmenes de información para tomar decisiones más rápidas y asertivas.

La inteligencia aportada por las soluciones de LEVEE ayuda a las empresas a mejorar su productividad, con un promedio de 25%, considerando especialmente las métricas de performance de los empleados seleccionados por el Machine Learning. Esto significa un mejor retorno de la inversión en capital humano, ya que los algoritmos y sistemas de ML preseleccionan los perfiles con el mayor potencial productivo para lograr los resultados deseados.

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