Gracias al poder de la nube, la tecnología y la transformación digital, la Inteligencia Artificial ha alcanzado su madurez y está revolucionando numerosos sectores empresariales.
Entre 2010 y 2020, el volumen de datos generados anualmente se multiplicó por 25. Se prevé que esta tendencia continúe y aumente durante los próximos 15 años. Siendo el sector minorista uno de sus principales actores y beneficiarios.
Como parte de sus procesos, las empresas minoristas generan enormes cantidades de datos. Estos datos los utilizan desde el principio, por ejemplo:
- Datos para optimizar la cadena de suministro
- Datos generados por los clientes a lo largo de su experiencia de compra, ya sea online o física. Estos datos permiten optimizar aún más e incorporar nuevos procesos, como la personalización de la oferta de productos
- Datos proporcionados por terceros, como la previsión meteorológica, el tráfico o las rutinas diarias de movimiento de las personas, que aportan dimensiones adicionales que refuerzan el análisis, la optimización y la toma de decisiones
El poder de la inteligencia artificial
Hoy, el poder de la Inteligencia Artificial lo hace posible. Aprovechar estas tres fuentes de datos combinadas para lograr niveles de optimización sin precedentes. Y reinventar una gran variedad de procesos minoristas:
- Experiencia del cliente
- Marketing
- Oferta y compra de productos
- Cadena de suministro
En un sector competitivo, donde los cambios se aceleran constantemente, la Inteligencia Artificial emerge como una fuente estratégicamente importante.
Por ello, las inversiones en Inteligencia Artificial deben considerarse considerando sus beneficios, tanto en términos de experiencia del cliente como de excelencia operativa.
¿Cómo la IA desafía a las industrias?
Desde 2020, el sector minorista se encuentra en una encrucijada. La omnipresencia de la tecnología digital, las preocupaciones ambientales y los cambios sociales han transformado el comportamiento del consumidor, alterando los modelos tradicionales.
La repentina e inesperada crisis de la COVID-19 ha intensificado estas tendencias. Y ha hecho aún más urgente y necesaria la necesidad de que las marcas se reinventen. Con el poder de la Inteligencia Artificial a su disposición.
1. Experiencia del cliente
Los consumidores, cada vez más informados, autónomos y exigentes. Ya no se conforman con ser guiados en el proceso de compra. Según sus deseos y necesidades, navegan entre diferentes canales. Esperando una mejor experiencia en cuanto a la oferta de productos, servicios y uso.
Este es un reto para las marcas que la Inteligencia Artificial puede ayudar a superar.
Una de las principales demandas de los clientes es la personalización de su experiencia a medida que avanzan. Actualmente, los usuarios esperan:
- Productos y servicios adaptados a sus hábitos y necesidades de compra
- Acceso cómodo a los productos, tanto desde el punto de venta físico (organización del espacio, señalización, etc.) como desde los canales digitales (motor de búsqueda, claridad de marketing, etc.).
- Experiencia de usuario adaptada a su ubicación geográfica y estilo de vida, considerando sus limitaciones
- Precios acordes a su capacidad adquisitiva y atractivas ofertas promocionales
- Beneficios vinculados a su programa de fidelización, permitiéndoles ser reconocidos por la marca y los empleados
La Inteligencia Artificial desempeña un papel fundamental para brindar a los clientes la experiencia más agradable, eficiente y satisfactoria posible durante todo su proceso de compra.
Aplicaciones de Inteligencia Artificial más utilizadas:
- Página de inicio autoadaptable: al reconocer al visitante según su perfil, historial de compras y experiencia de navegación previa, los portales digitales pueden personalizar la experiencia del cliente. Crean pantallas altamente relevantes en cada etapa de la interacción. Cuanto más ricas y numerosas sean estas interacciones, más precisa será la imagen del usuario que la IA puede crear. Y mayor será la personalización en cada visita
- Curación visual: gracias a algoritmos de aprendizaje automático, es posible trasladar los comportamientos de navegación al mundo real. El procesamiento automático de imágenes permite basar las recomendaciones en la similitud estética. Así, se ofrecen a los clientes productos que se ajustan a sus gustos o a lo que buscan
- Fachada de tienda personalizada: los espacios comerciales inteligentes reconocen a los clientes en la tienda y adaptan la presentación de productos, precios y servicios a su perfil, nivel de fidelidad o promociones válidas. Creando una experiencia personalizada a gran escala para todos
2. Marketing
Como arte de aprovechar el conocimiento del cliente y del mercado, el marketing ha sido una de las primeras áreas en beneficiarse de la inteligencia digital y artificial. Esto representa una auténtica revolución, especialmente en el comercio minorista, que ha generado avances significativos en dos áreas clave:
- Conocimiento del cliente: la IA ha permitido ir más allá de los enfoques tradicionales de inteligencia empresarial (BI) y monitorización empresarial. Gracias al aprendizaje automático (ML), es posible extraer características individuales de grandes cantidades de datos. Esto permite comprender a los clientes, cuantificar y calificar su comportamiento, preferencias, hábitos, etc. Para así anticipar sus expectativas. Este tipo de acciones se utilizan en diversas áreas: asignación de ventas, reducción del abandono, mejora de la venta cruzada, aumento de la satisfacción del cliente, entre otras
- Automatización de campañas: la IA facilita la creación de sistemas de seguimiento capaces de evaluar el rendimiento de las campañas e identificar tendencias clave. Esto permite optimizar el gasto, las pruebas y las decisiones de campaña. Gracias a las recomendaciones generadas por el aprendizaje automático.
Áreas de uso más frecuentes de la IA en marketing:
- Optimización de la estrategia de precios: gracias al aprendizaje automático, los precios se pueden optimizar dinámicamente y en tiempo real. Además, se puede ofrecer publicidad dirigida
- Optimización de los mensajes publicitarios: los modelos de aprendizaje automático, como Random Forest, permiten seleccionar el anuncio más relevante y dirigirlo al cliente adecuado en el momento oportuno
- Clics e interacción: mediante el uso de redes neuronales, la Inteligencia Artificial facilita el seguimiento de los clics y la ruta de navegación. Optimizando los sistemas de navegación, se mejora la experiencia del cliente
3. Ofertas y compras de productos
Para los minoristas, crear una gama de productos y servicios coherente con la estrategia de marca y alineada con las expectativas de los clientes en cada área de influencia es un gran desafío.
Constantemente se preguntan qué productos ofrecer y a qué precio, y cuán amplia y diversa debe ser la oferta. Pero estas preguntas han adquirido un nuevo cariz gracias a la tecnología digital. Desglosando los conceptos de elección, competencia, disponibilidad y promoción.
La Inteligencia Artificial se está convirtiendo en la herramienta esencial para gestionar una oferta de productos cada vez más compleja, dinámica y multifacética.
Para el sector minorista, el aprendizaje automático es sin duda una de las herramientas más prometedoras para alinear la oferta de productos y los precios con las expectativas del cliente.
Gracias a su capacidad para explorar datos históricos de forma combinada, la inteligencia artificial también permite establecer la conexión entre los canales físicos y digitales y garantizar su coherencia.
Finalmente, el aprendizaje automático se utiliza ampliamente en el ámbito de la fijación dinámica de precios. Tanto en el punto de venta físico como en la web. Muchos minoristas lo utilizan para conseguir el mejor precio y cerrar la venta en función del tiempo, el artículo y el cliente.
4. Cadena de suministro
La cadena de suministro, que abarca todos los flujos ascendentes y descendentes, constituye un sistema dinámico de extrema complejidad. Sin embargo, la rentabilidad del sector minorista y la satisfacción de sus clientes dependen en gran medida de su optimización.
En este entorno rico en datos, la Inteligencia Artificial se presenta como una herramienta esencial para la cadena de suministro, siendo una de las áreas donde más se utiliza.
La optimización de modelos mediante Aprendizaje Automático (ML) y Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN) introduce una eficiencia operativa sin precedentes.
Problemas más comunes
Las aplicaciones de aprendizaje automático específicas de la cadena de suministro permiten predecir, entre otras cosas, los niveles de demanda, las rutas de productos, las necesidades de personal y las promociones a considerar.
Además, permiten la probabilidad de éxito, las posibilidades de empaquetado de pedidos combinados y la recopilación de datos de caja para generar análisis predictivos personalizados.
Uno de los problemas más comunes en el sector de la distribución es la optimización de rutas. Sin embargo, la Inteligencia Artificial y su aprendizaje continuo ofrecen resultados muy superiores a los obtenidos con métodos tradicionales. Cada ruta optimizada almacena sus datos para que el algoritmo de aprendizaje pueda mejorar continuamente.
Reconocimiento de imágenes
El reconocimiento de imágenes basado en IA es otra área prometedora para la cadena de suministro. Por ejemplo, para reducir el importante problema del deterioro y el desperdicio de productos frescos en el comercio minorista de alimentos.
Basándose en diversos parámetros como la forma y la temperatura del producto, la solución EDEN de Walmart puede evaluar la calidad y la frescura de los productos. Esta información permite optimizar dinámicamente los flujos logísticos. Además, priorizar el envío a las tiendas más cercanas de productos que necesitan consumirse antes.
En el comercio minorista, como en todos los sectores empresariales, la Inteligencia Artificial representa una gran oportunidad y un gran cambio. Sin embargo, la cuestión clave es dónde empezar para encaminar a la empresa hacia la transformación y obtener los beneficios lo antes posible.
La Inteligencia Artificial no se puede improvisar
Sin embargo, un cambio tan profundo y duradero como la Inteligencia Artificial no se puede improvisar ni apresurar.
Por eso, en Interfaz recomendamos empezar por establecer cuatro pilares fundamentales para estandarizar el enfoque y escalar rápidamente los proyectos más impactantes.
- Hacer de la Inteligencia Artificial una prioridad estratégica
- Construir una base de datos sólida
- Organizar competencias
- Vincular procesos de negocio con datos y metodologías de Inteligencia Artificial.
Finalmente, este enfoque debe llevarse al más alto nivel de la empresa, con personas comprometidas y convencidas de que el futuro del sector minorista reside en la Inteligencia Artificial.
Fuente: Corral, V. (2021) | Navarro, J. (sf) | Darson, E. (2020)
