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Los fabricantes y minoristas confían en la entrada y limpieza de datos de productos impulsados ​​por humanos. Este método es lento, costoso y propenso a errores.

Durante los períodos pico de venta, los minoristas poseen un inventario que no se puede enumerar o vender en línea debido a los atrasos de entrada de datos que pueden ser de hasta 30 días. Esto resulta en ventas perdidas y mayores rebajas de liquidación. La dependencia de la entrada de datos centrada en el ser humano también genera demasiado personal durante los períodos más lentos, lo que genera costos adicionales.

Los errores en la entrada de datos del producto resultan en ventas perdidas ya que los productos, con errores, no aparecerán en los resultados de búsqueda (o aparecerán en las búsquedas incorrectas), resultando en ventas perdidas. Además, los esfuerzos adicionales para encontrar y corregir esos errores producen costos adicionales, lo que afecta negativamente la rentabilidad del canal en línea.

Los algoritmos de aprendizaje automático se pueden usar y se están utilizando actualmente para automatizar la entrada de datos del producto, reduciendo el esfuerzo humano y los errores hasta en un 95%. Estos algoritmos están diseñados para categorías de productos específicos, lo que les permite aprender y profundizar sus conocimientos sobre los atributos del producto.

Este es uno de los muchos ejemplos de cómo el aprendizaje automático transformará la forma en que los fabricantes y los minoristas administran el ciclo de vida del producto y la comercialización del producto, lo que permite que cada uno de ellos responda mejor a las necesidades del cliente y sea más competitivo en costos, lo que resulta en mejoras significativas en el ROIC de inventario y en la venta Márgenes

Los ejecutivos minoristas deben asignar tiempo para comprender cómo se utilizan los algoritmos de aprendizaje automático para hacer más que establecer conocimientos más profundos del cliente: también se utilizan para transformar los procesos minoristas principales.

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