El papel de la analítica de datos en la detección y prevención de pérdidas en tiendas departamentales

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Las tiendas departamentales son lugares donde suele haber un gran volumen de pérdida debido a la alta afluencia de personas y a la falta de personal en cada área.

Afortunadamente, la tecnología brinda soluciones para prevenir las pérdidas y tener un mejor manejo de las mercancías.

Hoy en el blog de IBSO te contaremos cómo se puede aprovechar la analítica de datos para prevención de pérdidas. Quédate a leer y descubre las mejores alternativas para tu negocio.

¿En qué consiste la prevención de pérdidas en tiendas?

La prevención de pérdidas es un aspecto de gran importancia en cualquier tipo de negocio, sin importar si es una tienda pequeña o un almacén comercial.

La prevención implica la implementación de estrategias y técnicas para minimizar o eliminar las pérdidas causadas por un mal manejo, accidentes, errores, fraude o robo.

La importancia de implementar programas de prevención de pérdidas en tiendas radica en mantener la rentabilidad del negocio.

Además, estas estrategias permiten identificar patrones de fraude, comportamientos sospechosos y las mejores prácticas para incrementar la seguridad en la tienda.

Cualquier tipo de pérdida puede afectar significativamente la rentabilidad de la empresa. Sin importar si es por robo, fraude o por un manejo inadecuado del inventario, las pérdidas de mercancías implican pérdida de dinero.

El rol de la analítica de datos para prevención de pérdidas

El rol de la analítica de datos para prevención de pérdidas

La analítica de datos es una herramienta que se utiliza en las tiendas departamentales, almacenes comerciales y supermercados para tener un mejor seguimiento de la mercancía, identificar patrones fraudulentos, implementar estrategias y como complemento de las cámaras de seguridad y conteos manuales.

Las funciones de la analítica de datos en las tiendas son:

Monitoreo en tiempo real

Los sistemas de monitoreo automatizado actualizan el stock con cada venta, identificando productos de alta demanda y optimizando su ubicación en la tienda.

Estos sistemas también permiten conteos rápidos para evitar faltantes, reduciendo mermas hasta un 60%.

Identificación de patrones

Algoritmos y aprendizaje automático detectan patrones de fraude, como frecuencia de visitas, tipos de productos comprados y transacciones inusuales. También monitorean activos físicos para evitar uso indebido, daño o robo.

Integración de datos externos

En una plataforma de análisis de datos, se puede utilizar información propia y externa para intercambiar información como patrones de fraude en otras tiendas, datos demográficos de la zona, listas de clientes o empleados detectados como fraudulentos, entre otros que proporcionen una visión completa de los riesgos y permitan tomar medidas más rigurosas.

 

Seguimiento postventa y gestión de reclamaciones

La analítica de datos se puede utilizar para los servicios postventa. Por ejemplo, en caso de devoluciones frecuentes de un mismo cliente, intentos de devolución de mercancía robada o que ya fue utilizada y se encuentra en condiciones inadecuadas.

Integración con sistemas de videovigilancia

La videovigilancia moderna, apoyada en Big Data e Inteligencia Artificial, permite monitorear clientes y empleados sin necesidad de personal en cada pasillo, cruzando información con sistemas de análisis de datos para mejorar la seguridad y la gestión del almacén.

¿Estas listo para empezar?

Ahora que conoces cómo la analítica de datos puede ayudarte a reducir las pérdidas en tu tienda, en IBSO encontrarás las soluciones para convertir los datos en tu mejor aliado.

Navega por nuestra página web, descubre las soluciones que tenemos para ti y solicita más información sobre el análisis de flujo de caja a los teléfonos 52 55 30 28 25 55 y 52 55 52 54 33 76 o escríbenos al correo electrónico info@ibso.mx donde nuestros asesores resolverán todas tus dudas.

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    Johnny Turquie
    Johnny Turquie
    Soy ingeniero Industrial y de Sistemas por el Tecnologico de Monterrey. Además, tengo un Diplomado en Data Monetization Strategies de MIT. Mis más de 10 años de trayectoria en analítica de datos me han llenado de experiencia y pericia que compartiré para tus proyectos.