Zalando SE, el destacado minorista europeo de moda en línea, ha dado un paso innovador al implementar un algoritmo avanzado de precios basado en datos. Este nuevo sistema busca optimizar sus estrategias de descuento y sacar el máximo provecho de su vasta oferta de productos. Con una base de clientes cercana a los 50 millones de usuarios activos, una de las principales complicaciones que enfrenta la empresa es gestionar los precios cambiantes de más de un millón de productos distintos, especialmente cuando se trata de maximizar ingresos y manejar el inventario correctamente durante las temporadas de alta demanda.
El gran desafío de Zalando radica en que muchos productos son encargados antes del inicio de la temporada y no se reponen una vez que se agotan, lo que hace indispensable una eficaz gestión de los descuentos. Esta estrategia es fundamental para evitar el sobrestock, que conlleva altos costos al cierre de la temporada, y el substock, que genera pérdidas de ventas que podrían beneficiar a los competidores.
En colaboración con los Servicios Profesionales de AWS, Zalando ha desarrollado un enfoque basado en el modelo «predecir y luego optimizar» (forecast-then-optimize). Esta solución, integrada en su plataforma, utiliza modelos sofisticados de aprendizaje automático para prever la demanda de cada producto según diversos escenarios de descuento. Estos modelos permiten ajustar los precios para maximizar el beneficio, teniendo en cuenta tanto las restricciones del negocio como las del inventario.
El proceso adoptado por Zalando se organiza en cuatro fases. Inicialmente, se realiza un pronóstico dependiente de descuentos, en el cual se evalúan las ventas potenciales de los artículos para las próximas semanas bajo diferentes descuentos. Este análisis considera además las tasas de devolución, los costos de cumplimiento y el valor final de los productos al terminar la temporada. Con estos datos, se calculan los descuentos óptimos, que los gerentes de precios pueden implementar o modificar, alimentando así el modelo para futuros ciclos de previsión.
Para manejar el enorme volumen de datos y asegurar la precisión y velocidad necesarias, Zalando ha apostado por una infraestructura tecnológica robusta. Utiliza herramientas como Amazon SageMaker para el procesamiento y AWS Step Functions para orquestar flujos de trabajo de aprendizaje automático, lo que garantiza una operación ágil y fácilmente ampliable.
La integración de esta tecnología no solo lleva a una optimización efectiva de las decisiones de precios en Zalando, sino que también crea un entorno experimental de fácil acceso para los científicos aplicados de la compañía. Así, pueden probar y prototipar nuevos modelos con rapidez, ahorrando tiempo en tareas operativas y de mantenimiento. Este enfoque, que facilita la transición desde la investigación de datos hasta el despliegue comercial, robustece la posición competitiva de Zalando en el dinámico sector de la moda en línea.
