Zalando SE, reconocido como uno de los líderes en el comercio electrónico de moda en Europa, está marcando un nuevo estándar en la gestión de precios dinámicos gracias a la implementación de un algoritmo avanzado basado en datos. Con una base de cerca de 50 millones de clientes activos, el reto de proporcionar precios competitivos para más de un millón de productos se convierte en una tarea titánica. No obstante, Zalando está logrando manejar esta complejidad con destreza, restructurando por completo su estrategia de descuentos para maximizar ingresos y optimizar el inventario durante periodos pico.
Uno de los principales desafíos que enfrenta Zalando es la naturaleza de su inventario. Muchos de los productos son pedidos anticipadamente y no se reabastecen durante la temporada. Esto hace que la gestión eficaz de descuentos sea vital para evitar dos extremos problemáticos: el sobrestock, que genera costes significativos al concluir la temporada; y el substock, que puede llevar a pérdidas frente a la competencia.
La estrategia que Zalando está empleando en colaboración con AWS Professional Services se centra en un modelo de «forecast-then-optimize». Este modelo avanzado de aprendizaje automático permite predecir la demanda de productos bajo diversos escenarios de descuento y ajustar precios para maximizar los beneficios, teniendo en cuenta las restricciones de inventario y negocio.
El proceso de optimización consta de cuatro fases clave. Primero, se realiza un pronóstico ajustado por descuentos para prever las ventas futuras y valorar el impacto sobre las devoluciones, costos asociados y valor residual del producto al final de la temporada. A partir de estas previsiones, se determinan y aplican descuentos óptimos, que son supervisados por los gerentes de precios encargados de ajustar la estrategia según sea necesario. Finalmente, los datos se recopilan para retroalimentar el modelo y mejorar en ciclos posteriores.
Para afrontar el reto que presenta el volumen y complejidad de datos, Zalando ha invertido en una infraestructura tecnológica robusta. Apoyado por Amazon SageMaker y AWS Step Functions, la compañía garantiza una operación ágil y escalable, permitiendo una experimentación rápida y una continua mejora de los modelos predictivos.
El impacto de esta tecnología para Zalando no se limita a la optimización de precios. También abre un espacio para la experimentación casi en tiempo real para los científicos de datos, facilitando el prototipado ágil de nuevos modelos y reduciendo significativamente el tiempo dedicado a tareas operativas y de mantenimiento. Esta innovación asegura la fluida transición desde la teoría a la práctica en un entorno altamente competitivo como el de la moda en línea, brindando a Zalando una ventaja diferencial y consolidando su posición de liderazgo en el mercado.
