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Inteligencia Artificial y datos: combinación ideal para retail

Anabel Castro

14 minutos de lectura

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Gracias al poder de la nube, de la tecnología y la transformación digital, la inteligencia artificial ha iniciado su fase de madurez y está revolucionando muchos sectores empresariales. Entre 2010 y 2020, el volumen de datos producidos anualmente se multiplicó x25 y se espera que esta tendencia continúe y aumente durante los próximos 15 años, siendo el sector retail uno de sus principales protagonistas y beneficiarios. 

Como parte de sus procesos, los comercios retail generan enormes cantidades de datos que utilizan desde sus inicios, 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 físicos. Estos datos, permiten ir más allá  en la optimización y abarcar nuevos procesos, como la personalización de la oferta de productos. 
  • Datos proporcionados por terceros, como: previsión meteorológica, tráfico o rutinas de movimiento diario de personas, que introducen dimensiones adicionales reforzando el análisis, la optimización y la toma de decisiones. 

Hoy en día, el poder de la Inteligencia Artificial permite aprovechar estas tres fuentes de datos combinadas para alcanzar niveles de optimización sin igual y reinventar una gran cantidad procesos del comercio minorista: 

  • La experiencia del cliente
  • El marketing
  • La oferta de productos y las compras
  • La cadena de suministro, entre otros. 

Por tanto, en un sector extremadamente competitivo, en el que constantemente se están amplificando y acelerando cambios, y donde la rentabilidad es un tema de supervivencia, la Inteligencia Artificial emerge como una fuente estratégicamente importante. Es por eso que las inversiones en Inteligencia Artificial deben verse a la luz de sus beneficios en términos de experiencia del cliente y excelencia operativa.

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¿Cómo la IA desafía al sector?

Desde el 2020, el sector retail se encuentra en una encrucijada. Donde la omnipresencia de la tecnología digital, las preocupaciones medioambientales y los cambios sociales han transformado el comportamiento de los consumidores, rompiendo los modelos tradicionales. 

La repentina e inesperada crisis de Covid- 19 ha amplificado estas tendencias y ha hecho que la necesidad de reinventarse por parte de las marcas sea aún más urgente y necesaria, teniendo a su disposición la potencia de la Inteligencia Artificial.

1.      Experiencia del cliente

Los consumidores cada vez más informados, autónomos y exigentes, ya no están satisfechos con ser guiados en su proceso de compra, ahora, según sus deseos y necesidades, navegan entre los diferentes canales esperando una  mejor experiencia en cuanto a oferta de productos, servicios y uso. Este es un reto de las marcas que la Inteligencia Artificial puede ayudar a superar. 

Una de las principales exigencias del cliente es la personalización de su experiencia a medida que avanza. Los usuarios actualmente 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 en el espacio, señalización, etc.) como en los canales digitales (motor de búsqueda, claridad de mercadeo, etc). 
  • Experiencia de usuario adaptada a su ubicación geográfica y a su ritmo de vida, teniendo en cuenta sus limitaciones. 
  • Precios acordes con su poder adquisitivo y ofertas promocionales atractivas.
  • Ventajas vinculadas a su programa de fidelidad, que les permitan ser reconocidos por la marca y los empleados.
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La Inteligencia Artificial tiene un papel clave para proporcionar a los clientes una experiencia lo más agradable, eficiente y satisfactoria posible a lo largo de su viaje de compra. Estas son algunas de las aplicaciones que ya se utilizan:

  • Self-adapting homepage: al reconocer al visitante, basándose en su perfil, su historial de compras y su experiencia de navegación previa, los portales digitales pueden personalizar la experiencia del cliente creando pantallas muy 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 pueda trazar, y mejorará la personalización con cada visita.
  • Visual curation: gracias a los algoritmos de aprendizaje automático, es posible transponer los comportamientos de navegación en el mundo real. El tratamiento automático de las imágenes permite basar las recomendaciones en la similitud estética y, por tanto, ofrecer a los clientes productos que se ajusten a sus gustos o a lo que están buscando. 
  • Customised shop front: los espacios comerciales inteligentes reconocen a los clientes que están en la tienda y adaptan la presentación de los productos, los precios y los servicios a su perfil, a su estatus de fidelidad o a las promociones a las que pueden optar, creando una experiencia a gran escala y personalizada para todos.

    2.     Marketing

Como arte de aprovechar el conocimiento de los clientes y del mercado, el marketing ha sido una de las primeras áreas en beneficiarse de lo digital y de la Inteligencia Artificial, representando una auténtica revolución, especialmente en el comercio minorista, dando lugar a importantes avances en dos ámbitos claves:

  • Conocimiento del cliente: la IA ha permitido ir más allá de los enfoques tradicionales de Business Intelligence (BI) y Business Monitoring. Gracias al Machine Learning (ML), es posible extraer características individuales de grandes cantidades de datos que permiten entender a los clientes, cuantificar y calificar su comportamiento, sus preferencias, sus hábitos, etc., y, por tanto, anticipar sus expectativas. Este tipo de acciones se utilizan en muchos ámbitos para: Asignación de ventas, reducción de abandono, mejora de la venta cruzada, incremento de la satisfacción del cliente, entre otros.
  • Automatización de campañas: La IA facilita la creación de sistemas de seguimiento capaces de evaluar el rendimiento de las campañas e identificar las tendencias claves. Esto permite optimizar el gasto, las pruebas y las decisiones de las campañas gracias a las recomendaciones generadas por el aprendizaje automático. 

Algunas de las áreas de uso más frecuentes son: 

  • Optimización de la estrategia de precios: gracias al Machine Learning se pueden optimizar los precios de forma dinámica y en tiempo real, así como la publicidad dirigida.
  • Optimización de los mensajes publicitarios: los modelos de Machine Learning como Random Forest, permiten seleccionar el anuncio más relevante y dirigirlo al cliente adecuado en el momento oportuno.
  • Click & engagement: mediante el uso de redes neuronales, la Inteligencia Artificial facilita el seguimiento de los clics y el recorrido de navegación, optimizando los sistemas de navegación, mejorando la experiencia del cliente
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3.     Oferta de productos y compras

Para los minoristas, construir una gama de productos y servicios coherentes con la estrategia de la marca y alineadas con las expectativas de los clientes en cada zona de influencia es un reto importante. Constantemente se preguntan ¿qué productos hay que ofrecer y a qué precio? ¿Qué profundidad y amplitud debe tener la oferta? Pero estas preguntas han tomado un nuevo rumbo gracias a la tecnología digital, rompiendo 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 polifacética.

Para el sector retail el Machine Learning es sin duda una de las herramientas más prometedoras para alinear la oferta de productos y los precios con las expectativas de los clientes. Gracias a su capacidad de explorar los datos históricos de forma combinada, la Inteligencia Artificial también permite establecer el vínculo entre los canales físicos y digitales, y garantizar su coherencia. 

Por último, Machine Learning se utiliza ampliamente en el ámbito de los precios dinámicos, tanto en el punto de venta físico como en la web. Muchos minoristas lo utilizan para impulsar el mejor precio y cerrar la venta en función del momento, el artículo y el cliente.

4.    Cadena de suministro

La cadena de suministro al abarcar todos los flujos ascendentes y descendentes, forma un sistema dinámico de extrema complejidad. Sin embargo, la rentabilidad del sector retail y la satisfacción de sus clientes dependen en gran medida de su optimización. 

En este entorno, en el que abundan los datos, la Inteligencia Artificial aparece como una herramienta esencial para la cadena de suministro, siendo uno de los ámbitos en los que más se puede utilizar. La optimización de los modelos usando Machine Learning (ML) y el del Natural Language Processing (NLP) introducen una eficiencia operativa sin precedentes.

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Las aplicaciones de Machine Learning específicas de la cadena de suministro permiten predecir, entre otras cosas, los niveles de demanda, las rutas de los productos, las necesidades de personal, las promociones que deben considerarse y la probabilidad de que tengan éxito, las posibilidades de empaquetado combinado de los pedidos, y la recopilación de datos de caja para una entrada analítica  predictiva personalizada. 

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 arrojan resultados muy superiores a los obtenidos por métodos tradicionales, logrando que cada ruta optimizada almacene sus datos para que el algoritmo de aprendizaje pueda mejorar continuamente.

El reconocimiento de imágenes basado en la Inteligencia Artificial es otro ámbito prometedor para la cadena de suministro, por ejemplo: para lograr disminuir el gran problema del deterioro y el desperdicio de productos frescos en la venta minorista de alimentos, basándose en varios parámetros, como la forma y la temperatura del producto, la solución EDEN de Walmart es capaz de evaluar la calidad y la frescura de los productos. Esta información permite optimizar dinámicamente los flujos logísticos y priorizar el envío a las tiendas más cercanas de los productos que deben consumirse más pronto.

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En el comercio minorista, como en todos los sectores empresariales, la Inteligencia Artificial representa tanto una gran oportunidad como un enorme cambio. El tema importante, es por dónde empezar para poner a la empresa en el camino de la transformación y recibir los beneficios lo antes posible.

Sin embargo, un cambio tan profundo y duradero como la Inteligencia Artificial no puede improvisarse ni hacerse con prisas. Es por ello, que en Interfaz recomendamos empezar por establecer cuatro pilares fundacionales que permitan estandarizar el enfoque y escalar rápidamente los proyectos de mayor impacto.

1.      Hacer de la Inteligencia Artificial una prioridad estratégica

2.     Construir una base sólida de datos

3.     Organizar las competencias

4.    Vincular los procesos empresariales a los datos y metodologías de la Inteligencia Artificial

Por último, este enfoque debe ser llevado al más alto nivel de la empresa, con personas comprometidas y convencidas de que el futuro del sector retail se encuentra en la Inteligencia Artificial.

Fuente:

  • Corral, V. (2021). La innovación disruptiva en el sector retail a través de la inteligencia artificial. Retail Actual.
  • Navarro, J. (s.f.). La inteligencia artificial en el retail de la nueva normalidad.
  • Darson, E. (2020). ¿Cómo la inteligencia artificial está revolucionando el sector retail. DV.
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