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La plataforma uSizy Smart Business asegura que las tiendas online de moda y calzado están perdiendo miles de millones de euros a nivel global al no tener implantadas un sistema de previsión de la demanda basado en inteligencia artificial.
Para que un visitante que entra en una tienda online se convierta en cliente y finalice su proceso de compra, uno de los factores clave es la disponibilidad del producto y la talla en la que está interesado. Si no hay stock, el potencial cliente se marchará, y esto provoca pérdidas anuales de más de 55.000 millones de euros en los e-commerces de moda y calzado a nivel global, según asegura la plataforma uSizy Smart Business.
“Diversos estudios del sector, como los realizados por la Harvard Business School, coinciden en que, ante una situación de rotura de stock, en torno al 9% de los usuarios renunciará a la compra, un 37% comprará un producto de otra marca y un 21% buscará ese mismo producto en otra tienda online. Y si esa situación se repite hasta en tres ocasiones con el mismo cliente potencial, su rechazo y frustración aumentará y un 70% no volverá a intentar comprar más en ese e-commerce”, explicó Iñaki García, Cofundador y CEO de uSizy.
El impacto negativo de las roturas de stock para un comercio electrónico de moda, ya sea una pyme o una gran empresa, representa una pérdida del 10% de sus ingresos que se traduce en una desviación de los objetivos de venta, en la reducción de la satisfacción del cliente y su fidelización, y en mayor probabilidad de que este termine en la competencia.
En el caso de ese e-commerce que factura 10 millones anuales, y que en los dos últimos meses del año concentra el 40% de su facturación anual (el 55% si se tiene en cuenta el periodo de las rebajas de enero), estaría dejando de ingresar 100.000 euros mensuales, es decir, 1.200.000 euros al año, que podrían incrementarse fácilmente hasta los 1,5 millones de euros si esa falta de disponibilidad de productos y tallas tiene lugar en este periodo de máxima demanda.
“A este dato habría que sumar los costes derivados de la gestión del overstock, esas tallas de determinados productos que no se venden, y que están ocupando un espacio en los almacenes que la compañía necesita emplear para las nuevas colecciones. Por ello, se ve obligada a venderlos con margen de ventas muy bajo, o incluso en ocasiones perdiendo dinero o destruyendo enormes volúmenes de mercancía por exclusividades o prestigios de marca”, añadió Iñaki García.
La aplicación de la Inteligencia Artificial a la gestión de los e-commerce de moda y calzado permite a las empresas estimar el volumen de ventas futuro y el ritmo de consumo de stock, conocer cuáles son los productos y las tallas más demandadas por los usuarios de su tienda online y predecir cuándo se producirá el momento de rotura de stock, de manera que pueden anticiparse a la demanda y tomar las decisiones adecuadas para evitarlo, incrementando así el potencial del negocio.
“La herramienta Smart Stock incluida en la plataforma uSizy Smart Business es capaz de analizar la demanda temporal conociendo el ritmo de agotamiento de stock en cada talla de cada producto, teniendo en cuenta factores estacionales, promocionales, etc. Gracias a estos datos, el ecommerce puede ver cuánto negocio está perdiendo cada día, desde cada talla de cada producto hasta cada grupo de tallas, o de forma global, por roturas de stock, anticipando del mismo modo las pérdidas estimadas en los próximos días o meses, o cuántos productos y tallas están en peligro de overstock”, apuntó el CEO de uSizy.
Según la compañía, los e-commerces que actualmente utilizan su herramienta son capaces de solventar los problemas de inventario y preparar las campañas de ventas y las nuevas temporadas de una forma más inteligente, reduciendo entre un 5% y un 10% las pérdidas según la capacidad operativa de las tiendas. En el caso de una pyme como la utilizada para la estimación, la plataforma de uSizy está mejorando su facturación en más de 10.000 euros mensuales (125.000 euros anuales) a cambio de un coste mínimo de un servicio de pago por uso.
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