IA para Retail: predicción, personalización y recomendadores

El sector retail se enfrenta a una transformación digital radical gracias a la inteligencia artificial. Desde la gestión operativa en tienda hasta la personalización de la experiencia del cliente, la IA para retail permite tomar decisiones basadas en datos, anticiparse a la demanda y optimizar recursos. En hiberus hemos desarrollado soluciones avanzadas como parte de StoreFlow, que combina analítica predictiva, modelos de ocupación y detección de fraude en entorno real para llevar al siguiente nivel la eficiencia en tienda. 

Qué es StoreFlow

StoreFlow nace como una plataforma integral de gestión en tienda diseñada para responder a los retos actuales del comercio físico.

Se trata de una aplicación flexible y escalable que puede ser utilizada en una amplia variedad de entornos comerciales: desde grandes almacenes hasta supermercados o tiendas de proximidad. Gracias a su arquitectura basada en servidor, StoreFlow proporciona al comerciante una plataforma centralizada de control, con actualizaciones en tiempo real y disponibilidad constante de información sobre el estado del negocio y las ventas.

Métricas clave de StoreFlow

El valor de StoreFlow radica en su capacidad para traducir datos operativos en indicadores útiles y accionables.

Entre las principales métricas que mide la plataforma se encuentran:

• Uso real de cajas: relación entre cajas abiertas y cajas realmente utilizadas por hora.

• Alta ocupación: nivel de saturación de terminales respecto a un umbral de servicio predefinido.

• Apertura óptima: simulación de múltiples escenarios de personal y selección de la combinación más eficiente.

• Venta perdida: estimación de oportunidades de venta no atendidas por falta de capacidad operativa.

• Detección de anomalías: identificación de irregularidades como cambios de precio no autorizados, sobreescritura de alarmas o patrones atípicos en transacciones.

Nuestra aportación desde hiberus

En hiberus, hemos sido responsables del diseño, desarrollo e integración del sistema de analítica avanzada que hace posible StoreFlow.

Utilizando tecnologías como Snowflake y PySpark, construimos una infraestructura que permite analizar en tiempo real el rendimiento de los terminales de cobro. Hemos desarrollado modelos que permiten anticipar picos de ocupación, planificar nuevas aperturas de cajas y detectar comportamientos anómalos mediante algoritmos de predicción avanzados como XGBoost, LightGBM o Isolation Forest.

Nuevos modelos predictivos implementados 

Uno de los pilares de StoreFlow es su capacidad para anticiparse. Estos son algunos de los modelos predictivos que hemos incorporado:

• Escenarios de apertura óptima (XGBoost + PySpark): predicción dinámica del número ideal de cajas abiertas, adaptada por zona y perfil de cliente.

• Previsión de devoluciones (LGBM): segmentación de devoluciones físicas y online, teniendo en cuenta estacionalidad, comportamiento histórico y calendario festivo.

• Detección de fraude (Isolation Forest): modelos entrenados con datos numéricos y categóricos de diversas fuentes para identificar operaciones sospechosas y fijar umbrales según el tipo de transacción.

Nuevas métricas operativas en tienda

Además de los modelos predictivos, hemos incorporado indicadores operativos más específicos para una visión aún más detallada:

• Identificación de casos de alta ocupación y activación de terminales adicionales.

• Análisis del rendimiento de los terminales de autocobro (SCO).

• Estimación de oportunidades de venta perdidas.

• Planificación anticipada para nuevas aperturas o picos de afluencia.

Retos del proyecto

Cada innovación presenta desafíos. En este caso, la complejidad del entorno retail supuso una serie de retos técnicos y organizativos.

Uno de los mayores desafíos fue adaptar los modelos de predicción a un ecosistema tan dinámico, con múltiples frentes de caja, tipos de clientes y flujos de trabajo. También fue esencial lograr una previsión operativa precisa, con márgenes de error muy bajos, especialmente en lo referente a devoluciones online y físicas gestionadas en un mismo flujo.

Para ello, diseñamos pipelines de procesamiento en tiempo real que integran datos procedentes de múltiples fuentes, sin comprometer la precisión ni la velocidad de análisis.

Beneficios de StoreFlow con nuestra integración

La integración de StoreFlow en tiendas físicas ha demostrado su impacto con mejoras claras en rendimiento, experiencia y rentabilidad.

• Reducción significativa de colas y tiempos de espera gracias a la planificación basada en datos reales.

• Optimización de recursos con menor número de cajas abiertas sin afectar la calidad del servicio.

• Mayor seguridad operativa, con detección anticipada de anomalías en ventas y devoluciones.

• Mejora en la satisfacción del cliente, gracias a una experiencia de compra más ágil y sin fricciones.

IA en StoreFlow

Aplicamos modelos de machine learning sobre datos operativos en tienda para predecir de forma automática y precisa:

• Cuándo y cuántos terminales de caja deben abrirse para evitar saturaciones.
• Cuáles serán los volúmenes de devoluciones (por canal y semana).
• Cuándo se están produciendo comportamientos operativos anómalos que podrían indicar fraude o errores.

Esto se traduce en una IA operativa aplicada al día a día de la tienda física, que convierte datos históricos y en tiempo real en acciones automatizadas de planificación y alerta.

Resultados del proyecto

Los indicadores de rendimiento clave obtenidos tras la implementación reflejan los beneficios de forma cuantificable:

• -35% en horas con alta ocupación no resueltas

• +20% eficiencia en la planificación de SCO (Self Checkout)

• < 0.1% tasa de falsos positivos en detección de anomalías operativas

• Previsión de devoluciones con precisión superior al 90% en horizonte semanal

StoreFlow representa una nueva forma de gestionar el punto de venta, combinando datos, predicción y agilidad operativa.

Gracias a esta solución, demostramos que es posible tomar decisiones más rápidas, precisas y rentables incluso en entornos físicos complejos. Cada métrica se convierte en acción, cada modelo en ahorro, y cada alerta en una oportunidad de mejora. En hiberus, seguimos trabajando para acompañar a nuestros clientes hacia un retail más inteligente, ágil y sostenible.

¿Quieres aprovechar el poder de la IA Generativa para impulsar tu negocio de retail? Contamos con un equipo experto en IA Generativa y Data que han desarrollado GenIA Ecosystem, un ecosistema de soluciones propias de IA conversacional, generación de contenido y data adaptadas a las necesidades del sector. Trabajamos conjuntamente con el área de Retail y distribución para aportar valor con tecnología. ¡Contáctanos!