Zalando SE, uno de los gigantes del comercio electrónico en Europa, ha dado un paso significativo en la optimización de sus estrategias de descuento al implementar un innovador algoritmo de precios basado en datos. Con una impresionante cartera de cerca de 50 millones de clientes activos, la empresa enfrenta el desafío titánico de manejar precios variables para más de un millón de productos. Este proceso es crucial para maximizar ingresos mientras se gestiona el inventario de manera efectiva durante las temporadas de alta demanda.
El reto radica en que muchos de los artículos de moda se ordenan antes de cada temporada y no se reponen posteriormente. Esto hace que la gestión óptima de los descuentos sea vital para evitar el sobrestock, que puede derivar en costosas liquidaciones al finalizar la temporada, y el substock, que podría traducirse en pérdidas de ventas ante la competencia.
Colaborando estrechamente con AWS Professional Services, Zalando ha desarrollado una solución basada en el modelo «forecast-then-optimize» (predecir y luego optimizar). Este enfoque utiliza sofisticados modelos de aprendizaje automático para pronosticar la demanda de productos bajo distintos escenarios de descuento. A partir de estas predicciones, se ajustan los precios con el objetivo de maximizar los beneficios dentro de las limitaciones de negocio y stock disponibles.
El proceso de implementación se divide en cuatro fases. La primera de ellas es el pronóstico dependiente de descuentos, en la que se evalúa cuántos artículos se venderán en las semanas siguientes bajo diferentes porcentajes de descuento. Este análisis también incluye la tasa de devoluciones, los costos de cumplimiento y el valor residual de los productos al finalizar la temporada. Con esta información, se determinan los descuentos óptimos, los cuales son posteriormente implementados o ajustados por los gerentes de precios. Además, el sistema permite la recopilación de datos para perfeccionar el modelo en futuros ciclos de previsión.
Para manejar el vasto y complejo volumen de datos, el sistema requiere una infraestructura robusta que garantice precisión y rapidez en la experimentación. Zalando emplea herramientas avanzadas como Amazon SageMaker para el procesamiento de datos y AWS Step Functions para la orquestación de flujos de trabajo de aprendizaje automático, asegurando una operación resiliente y fácilmente escalable.
La incorporación de esta tecnología no solo mejora las decisiones de precios de Zalando, sino que también proporciona un entorno propicio para la experimentación cercana a la producción. Esto permite a los científicos de datos de la compañía probar y prototipar nuevos modelos con agilidad, generando un ahorro significativo de tiempo en tareas operativas y de mantenimiento. Además, refuerza la competitividad de Zalando en el sector de la moda en línea al facilitar una transición fluida del laboratorio de datos a la comercialización de los modelos.
