• Nuevas funciones ayudan a los retailers a identificar con precisión las pérdidas, facilitando la detección, documentación y prevención de delitos, fraudes y mermas.
• Las funciones impulsadas por aprendizaje automático, como Sweetheart Detection y Shrink Confidence Score, mejoran la prevención de pérdidas y fortalecen la integridad operativa al detectar comportamientos sospechosos de los empleados en una etapa temprana.

NEUHAUSEN, Suiza, 23. de junio 2025 – Sensormatic Solutions, la cartera global líder de soluciones para el comercio minorista de Johnson Controls (NYSE: JCI), continúa innovando su aplicación líder en la nube para la prevención de pérdidas: el Shrink Analyzer. Las últimas mejoras se centran en el análisis de hurtos, utilizando aprendizaje automático (ML) para identificar eventos de pérdida con mayor precisión, acelerar la recopilación de pruebas y facilitar la detección temprana de mermas.

“Para abordar eficazmente las pérdidas totales en el comercio minorista, los ecosistemas de datos deben ser contextuales”, afirma Tony D’Onofrio, presidente de Sensormatic Solutions. “Deben capturar de forma integral todas las áreas del negocio –desde la tienda hasta el almacén– y adaptarse con flexibilidad a los cambios. Las nuevas funciones de ML del Shrink Analyzer representan un avance significativo en la forma en que los equipos de prevención de pérdidas identifican, validan y resuelven casos con mayor rapidez.”

Desde su lanzamiento el año pasado, Shrink Analyzer ha ayudado a los minoristas a comprender mejor cómo y dónde se producen las pérdidas en tienda, qué artículos son más vulnerables y en qué medida los empleados contribuyen a las pérdidas totales. Mediante el uso de etiquetas RFID y sensores a nivel de artículo, Shrink Analyzer transforma los análisis existentes en potentes herramientas de prevención de pérdidas, maximizando el valor de las inversiones tecnológicas.

Gracias al aprendizaje automático, Shrink Analyzer aprende de eventos reales y distingue patrones significativos de pérdida del ruido operativo diario. Los beneficios clave para los retailers incluyen:

• Mayor integridad de los datos. La tecnología RFID captura cientos de puntos de datos por segundo, mucho más de lo que un ser humano podría analizar manualmente. El nuevo Shrink Confidence Score, basado en ML, simplifica la agregación y depuración de estos datos, mejorando la precisión y el valor de los análisis. Según un estudio de VDC Research, esto es una prioridad para el 49 % de los minoristas que ya utilizan RFID para la prevención de pérdidas.
• Mejor detección y respuesta ante comportamientos sospechosos de empleados. La función Sweetheart Detection revela el impacto financiero del “sweethearting” –cuando los empleados omiten escanear artículos para amigos o familiares– y el uso indebido de sistemas de autopago. Los reincidentes pueden ser identificados con claridad. Al combinar ML con datos de ventas, inventario, salidas y comportamiento de empleados y clientes, Shrink Analyzer permite detectar patrones de fraude emergentes y actuar con precisión.
• Mayor eficiencia y mejores resultados en investigaciones. El 50 % de los retailers espera que RFID aumente la productividad de sus equipos de investigación, y el 37 % espera reducir la duración de los procesos legales. Las funciones de ML del Shrink Analyzer permiten identificar eventos de pérdida difíciles de detectar, automatizar la gestión de casos y facilitar la indexación de video, acelerando así las investigaciones.

Como en versiones anteriores, la nueva aplicación ampliada sigue siendo independiente de la plataforma: es totalmente compatible con el hardware RFID de Sensormatic Solutions y se integra fácilmente en los ecosistemas de análisis existentes. Las nuevas funciones basadas en ML estarán disponibles a lo largo de 2025, según anunció Sensormatic Solutions.

Descubra cómo los minoristas están integrando inteligencia basada en datos en sus estrategias de prevención de pérdidas con Shrink Analyzer de Sensormatic Solutions – para lograr mayor transparencia, eficiencia y seguridad en tienda.

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