La IA está en todas partes en este momento. Cuando asistí a la conferencia Analytics Unite en Chicago a principios del segundo trimestre de este año, la IA era casi una mala palabra al final de los talleres, y los ponentes se disculpaban por “otra mención más de la IA”. Para mí, eso demuestra lo ineludible que se ha vuelto la IA en tan solo unos pocos años en el sector minorista y en la analítica de datos de CPG.
Los equipos en el sector minorista están experimentando con herramientas de IA generativa como ChatGPT para resumir documentos de zonificación, redactar informes o automatizar tareas internas. Pero aquí está la dura verdad: mientras que el 64 % de los grandes minoristas informan haber implementado IA y otro 22 % la está probando (NVIDIA, 2024), la mayor parte de esa actividad permanece estancada en el borde, no en los flujos de trabajo centrales que realmente impulsan las decisiones de ubicación de sitios y tiendas.
Al mismo tiempo, las tiendas físicas aún representan más del 81 % de las ventas minoristas en Estados Unidos. Y con formatos como centros BOPIS, centros de servicio y showrooms en aumento, elegir la ubicación correcta (y asignarle el rol correcto) nunca ha sido más complejo.
Si tus datos de ubicación aún están repartidos en hojas de cálculo, archivos PDF, exportaciones de CRM y herramientas GIS, la IA no te podrá ayudar. Primero, necesitas estructura. Luego, puedes empezar a tomar decisiones más inteligentes, rápidas y estratégicas sobre adónde ir después.
La IA generativa no puede trabajar con basura
Para que la IA sea útil en la planificación de bienes raíces, necesitas datos estructurados y de alta calidad. Ahí es donde la mayoría de los flujos de trabajo de selección de ubicaciones se desmoronan.
Los datos a nivel de sitio están notoriamente fragmentados. Los términos del arrendamiento están ocultos en archivos PDF. Los patrones de tráfico están almacenados en archivos GIS separados. Los datos demográficos están en paneles de control de terceros. Y el rendimiento de ventas interno aún podría extraerse mensualmente mediante Excel. Nada de esto está estandarizado, sincronizado ni accesible de una manera que un modelo de IA pueda usar.
No puedes prever con precisión. No puedes ejecutar comparaciones. No puedes alimentar un modelo de lenguaje grande con indicaciones relevantes cuando los datos que estás usando todavía están llenos de inconsistencias, lagunas o contradicciones.
La IA no corrige datos desordenados. Magnifica el problema.
Lo que necesitas: un pipeline de datos de ubicación preparado para la IA
Antes de empezar a pedirle a la IA que recomiende nuevos mercados o simule el rendimiento de las tiendas, tus datos deben estar limpios, conectados y estructurados. Aquí es donde entra Alteryx.
Alteryx les da a los equipos de estrategia y bienes raíces la capacidad de hacer lo siguiente:
- Conectarse a todas las fuentes clave: Snowflake, Salesforce, Excel, API de tráfico peatonal, herramientas de gestión de arrendamientos y más.
- Limpiar y geocodificar datos de ubicación sin procesar para estandarizar direcciones y asignar coordenadas espaciales.
- Combinar conjuntos de datos internos y externos en una vista unificada que muestre información sobre potencial de ubicación, costo, demanda y rendimiento.
- Automatizar flujos de trabajo repetibles para la calificación de ubicaciones, el análisis del área de intercambio y las superposiciones demográficas.
- Generar conjuntos de datos listos para IA que pueden alimentar modelos predictivos, indicaciones de LLM o paneles de control en Tableau o Power BI.
Con Alteryx, no solo preparas los datos. Los operacionalizas, para que así tus modelos no solo se ejecutan una vez, sino que se ejecuten a escala.
Deja que la IA potencie a tus analistas; no que los reemplace
Una vez que la base de datos es sólida, la IA se convierte en un activo real. Alteryx te permite incrustar LLM directamente en los flujos de trabajo, lo que permite a tu equipo lo siguiente:
- Resumir informes extensos sobre zonificación o mercados.
- Señalar anomalías en el rendimiento del sitio o en el posicionamiento competitivo.
- Generar narrativas en lenguaje sencillo que expliquen el “por qué” detrás de la calificación de una ubicación.
- Elaborar recomendaciones personalizadas basadas en entradas de datos estructurados.
No se trata de automatizar el rol del analista. Se trata de devolverles tiempo para que se concentren en el trabajo estratégico, no en la elaboración de hojas de cálculo.
Todo el mundo en el sector minorista está hablando de IA. Sin embargo, los equipos que triunfen en la selección de ubicaciones serán aquellos que la utilicen donde más importa: previsión del rendimiento de la ubicación, identificación de oportunidades de expansión y alineación de las tiendas con el comportamiento cambiante de los clientes.
Alteryx te ayuda a lograrlo. Convierte datos de ubicación desordenados e inconsistentes en un pipeline limpio y confiable con el que la IA realmente puede trabajar. ¿El resultado? Mejores decisiones de selección de ubicación. Ciclos de expansión más rápidos. Y un enfoque más inteligente para cada pie cuadrado en el que inviertas.
¿Quieres preparar tus datos de ubicación para la IA?
Echa un vistazo a nuestro Kit de inicio para el sector minorista y Kit de inicio para la analítica espacial para empezar. Están repletos de flujos de trabajo, plantillas y herramientas para ayudar a tu equipo a preparar, combinar y activar los datos de ubicaciones para tomar decisiones más inteligentes.