Análisis predictivos de ventas de categorías de productos en una empresa de Retail con un sistema de recomendaciones de compra para clientes, empleando técnicas de visualización de datos.

Abstract

El sector retail utilizado básicamente para referirse al comercio minorista, provee una gran variedad de productos y servicios a distintos segmentos de consumidores (Personas). En el Ecuador uno de los giros de negocios de este tipo de industria comercializadora; es el especializado en la venta de electrodomésticos de diferentes marcas a nivel mundial. Las empresas ofrecen sus catálogos de productos a los clientes por distintos medios; tecnológicos o autoservicios, acorde a las compras realizadas en ventas pasadas de los clientes frecuentes y a las características demográficas (Edad, Genero, Estrato Social, Ingresos, etc.). Con ello surge la necesidad de establecer cuál es el mejor producto o segmento de producto que debería una empresa de retail ofertar para que el cliente reciba una atención personalizada por distintos canales de compra y así aumentar su rentabilidad. Otra problemática que surge es la rotación de sus productos que va de acorde a la demanda, y es que si no posees stock de una línea de producto que tiene una alta rotación pierdes oportunidad de venta y esto genera perdida en los ingresos de la empresa, debido a que no se establecen los mecanismo y metodologías necesarias para predecir correctamente la demanda de cada segmento de producto. El presente proyecto realizará un estudio para solventar ambas problemáticas “Demanda de Línea de productos” y “Recomendaciones de Sublíneas de Productos”, para aquello evaluaremos la información de una empresa comercializadora de electrodomésticos a la cual denominaremos “AAA” por temas confidencialidad de la información. Se mejorará los análisis en varios sectores de la empresa implementando técnicas de predicción y de Machine Learning acrecentando la fidelización de clientes recurrentes y sobre todo incrementado la participación en el mercado ecuatoriano.