El arte de seleccionar productos en el retail

La optimización de surtidos suena elegante, pero en realidad se trata de cómo elegir el mejor conjunto de productos para ofrecer a los clientes. Imagina que estás manejando una tienda y tienes un montón de artículos, pero solo puedes mostrar unos pocos. La gran pregunta es: ¿cómo eliges qué artículos exhibir para ganar más dinero o atraer a más clientes?

Los minoristas enfrentan esto todo el tiempo. Quieren ofrecer suficiente variedad para que cada cliente encuentre algo que le guste, pero no pueden simplemente acumular todo o van a confundir a todos. Aquí es donde entran ciertas reglas, llamadas restricciones de cobertura. Estas reglas dicen que necesitas mostrar un número mínimo de productos de categorías específicas. Así, hay algo para todos.

#Por qué importan las restricciones de cobertura

Piensa en las restricciones de cobertura como una forma de mantener las cosas equilibradas. Así como una dieta equilibrada, las tiendas necesitan una mezcla de productos. Si una tienda solo muestra artículos de una categoría, ¡es como comer pizza todos los días! Rico, pero no muy saludable. Por ejemplo, si manejas una tienda de electrónica, sería inteligente tener una mezcla de teléfonos, tabletas y accesorios en vez de solo un montón de fundas para teléfonos.

Al cumplir con estas restricciones de cobertura, los vendedores no solo muestran variedad, sino que también mantienen contentos a los proveedores. Después de todo, ¡los proveedores quieren que sus productos sean vistos y vendidos!

#Tipos de optimización de surtidos

Hay dos tipos principales de optimización de surtidos: determinista y aleatoria.

#Optimización de surtidos determinista

En la versión determinista, el vendedor decide un surtido específico de productos para mostrar. Es como elegir tu sabor favorito de helado para comer todo el verano. ¡Estás comprometido con esa elección!

La parte complicada aquí es decidir qué combinación de artículos probablemente ganará más dinero mientras cumple con esas restricciones de cobertura. Es un poco como jugar un juego donde quieres hacer los mejores movimientos para ganar. Hay muchas formas de abordarlo, y algunos métodos pueden acercarse a la mejor solución, pero no siempre darán en el clavo.

#Optimización de surtidos aleatoria

Ahora, pongamos un poco de emoción con la versión aleatoria. En lugar de poner todos tus huevos en una sola canasta, el vendedor mezcla las cosas mostrando diferentes surtidos en diferentes momentos. Imagina tener un camión de helados que sirve unos pocos sabores diferentes cada día. Algunos días puedes tener vainilla, y otros ofrecer chocolate y fresa.

En este caso, el vendedor tiene más flexibilidad y puede aprovechar diferentes preferencias de los clientes. Pero el vendedor también necesita asegurarse de que, en promedio, aún cumple con esas restricciones de cobertura. Eso lo complica un poco, pero puede ser más gratificante.

#El desafío que se avecina

No nos engañemos: encontrar el mejor surtido no es un paseo en el parque. Puede ser bastante complejo. Por eso los investigadores se sumergen en este tipo de problemas, buscando formas ingeniosas de encontrar soluciones.

#Dificultad del problema

Cuando decimos que el problema es difícil de resolver, queremos decir que es como intentar completar un enorme rompecabezas con piezas faltantes. Claro, puedes intentarlo, pero va a ser frustrante. En el entorno determinista, se ha demostrado que acercarse al mejor surtido es complicado. ¡El problema es tan complicado que incluso puede hacer que los matemáticos se rasquen la cabeza en confusión!

#Algoritmos de aproximación

Para abordar esta bestia, los investigadores han ideado algoritmos de aproximación. ¿Por qué? Porque encontrar la solución perfecta cada vez a veces simplemente no es posible, así que optan por un método “suficientemente bueno”. Estos algoritmos ayudan a los vendedores a acercarse a la mejor solución posible sin volverse locos.

Usando estas técnicas, los vendedores pueden encontrar surtidos que están cerca del mejor, ayudándoles a maximizar sus ganancias mientras satisfacen las restricciones de cobertura.

#Profundizando en experimentos numéricos

Para entender mejor cómo las restricciones de cobertura afectan los ingresos, los investigadores han realizado experimentos numéricos. Imagina esto como una prueba antes de comprar un coche nuevo. Analizan datos reales para ver cómo diferentes elecciones impactan en el resultado final.

#Datos del mundo real

En estos experimentos, se utiliza datos de ventas reales. Imagina una tienda de electrónica bulliciosa que rastrea cada venta. Los investigadores recopilan esta información durante un período y crean modelos basados en ella. Así es como pueden ver si esas restricciones de cobertura realmente están funcionando o si necesitan un cambio.

#Hallazgos clave de los experimentos

Una vez que se ha procesado la información, surgen algunos resultados sorprendentes.

#Pérdida de ingresos

Uno de los resultados más destacados es sobre la pérdida de ingresos. Introducir restricciones de cobertura puede llevar a algunas caídas en los ingresos, pero la mayoría de las veces, las pérdidas son mínimas. Es como meterse en tus jeans ajustados después de las vacaciones: un poco incómodo, ¡pero aún puedes manejarlo!

#Número de surtidos

Otro punto interesante es cuántos surtidos terminan mostrando los vendedores. Sorprendentemente, en muchos casos, los vendedores a menudo terminan necesitando aleatorizar sobre solo un puñado de surtidos. Es casi como apegarse a tus sabores de helado favoritos en lugar de intentar incluir todos.

#Comparando determinista y aleatorio

Por último, al comparar entornos deterministas y aleatorios, resulta que los ingresos esperados generalmente no están muy lejos. Esto es buena noticia porque significa que los vendedores pueden elegir el método que les parezca mejor para su negocio sin preocuparse demasiado por perder posibles ganancias.

#El futuro de la optimización de surtidos

Mirando hacia adelante, hay mucho espacio para el crecimiento en la investigación de optimización de surtidos. Aquí hay algunas direcciones para explorar.

#Otros modelos de elección

Mientras que esta investigación se adhiere principalmente al modelo logit multinomial, hay potencial para aplicar restricciones de cobertura a otros modelos también. Por ejemplo, ¿qué tal probarlo con un modelo logit anidado? Las posibilidades son infinitas.

#Agregar más restricciones

Otro área para investigar es mezclar varias restricciones, como restricciones de cobertura y restricciones de empaquetado, para ver cómo interactúan entre sí. Esto podría llevar a estrategias aún más refinadas para los vendedores.

#Problemas en línea

Por último, el enfoque hasta ahora ha sido en surtidos predeterminados. Lo siguiente podría ser estudiar cómo manejar surtidos en tiempo real a medida que los clientes llegan. Esto significaría estar atento a los comportamientos de los clientes y adaptarse según sea necesario.

#Conclusión

La optimización de surtidos con restricciones de cobertura puede parecer compleja, pero se trata de ayudar a los vendedores a tomar decisiones inteligentes. Al examinar diferentes enfoques, realizar experimentos con datos reales y estar abiertos a futuras posibilidades, estamos sentando las bases para mejores estrategias que pueden ayudar a los minoristas a prosperar.

Así que la próxima vez que entres a una tienda y veas una estantería perfectamente organizada, recuerda: hay un mundo de matemáticas y estrategia detrás de esas elecciones.