Las 7 mejores formas de aplicar la Inteligencia Artificial en el comercio minorista

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La transformación digital cambió su ritmo a consecuencia de la pandemia de COVID-19, acelerando su expansión ante la necesidad de aprovechar al máximo las soluciones tecnológicas para mantener en funcionamiento los negocios. Muchas de las estrategias adoptadas han resultado realmente efectivas y han impulsado fuertes movimientos en lo que podríamos llamar el post pandémico. Un ejemplo de ello es el uso de la Inteligencia Artificial en el comercio minorista, recurso que ya estaban implementando los principales players del ecommerce.

La puesta en funcionamiento de la Inteligencia Artificial en el comercio minorista continúa progresando velozmente. El proceso de adopción de esta tecnología varía según el modelo de negocio, el presupuesto disponible y el tamaño del emprendimiento.

Así, las empresas más grandes, como las cadenas de tiendas y los comercios electrónicos con un gran volumen de transacciones, venían adoptando este recurso o invirtieron rápidamente en él en el contexto de la pandemia de COVID-19. Los minoristas entendieron estas iniciativas y las ventajas que les aportan a los grandes jugadores que ya están en la delantera y están cuidadosamente iniciando un giro en sus operaciones. 

Sin embargo, los clientes ya conviven a diario con la Inteligencia Artificial en el comercio minorista. Los chatbots 24×7, los probadores virtuales, los algoritmos de segmentación, contextualización y personalización de ofertas, los sistemas de autoservicio, y las plataformas omnicanal son algunos ejemplos. Después de todo, la Inteligencia Artificial se encuentra en aplicaciones desde la producción y venta de productos hasta la posventa.

De acuerdo con Rodrigo Stefanini, CEO de Stefanini Group para Chile y Argentina, “en este sentido, la IA ha contribuido al crecimiento y desarrollo del comercio minorista, ya que permite el análisis de grandes volúmenes de datos que el entorno virtual proporciona prácticamente en tiempo real, la interpretación de cantidades inmensas de eventos a la luz de la inteligencia comercial y la obtención de respuestas a las nuevas demandas de un mercado en constante cambio, garantizando así una ventaja competitiva”.

Según el alto ejecutivo, “no solo evolucionan las estrategias y aplicaciones que utilizan IA, sino que también surgen con frecuencia nuevas formas de aplicar la Inteligencia Artificial en el comercio minorista, existiendo usos de la IA que simplemente el comercio no puede ignorar”.

ALMACENAMIENTO E INTERPRETACIÓN DEL HISTORIAL DE LOS PRODUCTOS

Son estrategias que, evaluando el rendimiento de los productos ante el público consumidor, permiten acciones adecuadas para promover el aumento del ticket medio, haciendo automáticamente recomendaciones complementarias al adquirido, ya sea por sugerencia de artículos similares o por adquisiciones de consumidores que llevaron el mismo producto. La evaluación del rendimiento de éstos con un análisis contextual permite percibir contextos en los que un producto rinde mejor o peor, combinando factores externos como clima, noticias eventos, influenciadores y precios de la competencia con entornos locales como la ubicación de los productos en el área de la tienda física, disposición de la información e imágenes en los canales en línea y una infinidad de aspectos cuya combinación e interpretación sería imposible obtener en el modelo tradicional de análisis humana.

La Inteligencia Artificial ha sido utilizada para esto durante algún tiempo, almacenando y analizando el historial del cliente para ofrecer, con cada vez más precisión, buenos consejos al consumidor.

GESTIÓN DE INVENTARIO

Nunca fue un buen negocio trabajar con grandes volúmenes de mercancías almacenadas, sin embargo, cuanta más inteligencia utiliza el comercio minorista, más vital se revela una buena gestión de los inventarios. La falta de productos en los estantes quizás sea uno de los peores temores para el minorista: tener un cliente que quiere comprar y no poder proporcionarle el producto.

De esta manera, la gestión del inventario debe ser precisa, considerando las estacionalidades, racionalidades, aspectos económicos y sociales, tendencias e información en general.

La inteligencia artificial utilizada de manera adecuada puede analizar esta infinidad de factores en grandes volúmenes, permitiendo el mantenimiento del equilibrio, atendiendo a las demandas sin excedentes que generen pérdidas financieras.

OPTIMIZACIÓN DEL PROCESO DE COMPRA

De manera similar a la gestión de inventario, otra aplicación de la Inteligencia Artificial en el comercio minorista es en el proceso de compra. Esta tecnología puede predecir estadísticamente cuál será la tasa de salida de un producto y estimar la cantidad ideal a adquirir. De la misma manera, apoya efectivamente al profesional de las áreas de compras en la realización del proceso de la forma más ventajosa.

Para ello, la IA considera datos internos, como ventas, morosidad, perfil de los clientes, e información externa, como tendencias en redes sociales, pronósticos para el PIB, índice de confianza de los consumidores, poder adquisitivo, en un análisis amplio cuya realización sería inviable para un ser humano.

MEJORA DE PROCESOS LOGÍSTICOS CON TECNOLOGÍA RFID

RFID es la sigla en inglés para Identificación por Radiofrecuencia. Se trata de una tecnología que utiliza una etiqueta fijada en las mercancías cuya información puede ser detectada por lectores. Estos lectores pueden ser equipos manuales portátiles o incluso portales que identifican productos en gran cantidad transitando en un depósito o tienda.

Este mecanismo genera insumos de localización de productos o incluso de personas, si se coloca una etiqueta en una tarjeta de identificación, por ejemplo.

La asociación entre estos insumos de información generados y aplicaciones de Inteligencia Artificial permite no solo detectar irregularidades en el movimiento de lo que se está monitoreando, sino también tener percepción de acciones a tomar en tiempo real para garantizar que los procesos logísticos sean permanentemente ágiles y seguros.

Dado que la logística es hoy uno de los principales diferenciales competitivos de las empresas de comercio minorista, la utilización de este tipo de estrategia contribuye eficazmente a los resultados del minorista y a la satisfacción del cliente.

CONOCER MEJOR EL COMPORTAMIENTO DEL CLIENTE

Casi todas las decisiones de un comercio se toman basadas en las preferencias de los clientes. Ante esto, conocer sus patrones de comportamiento y consumo facilita estas decisiones. La Inteligencia Artificial proporciona información basada en grandes volúmenes de datos de diversas fuentes para que el comercio atienda plenamente al consumidor.

Lo que antes se representaba con un mapa de calor, que simplemente señalaba los lugares de la tienda donde había un gran flujo de clientes, con la inteligencia artificial permite la percepción de resultados efectivos a partir del comportamiento de éstos. Combinando el uso de imágenes con otros generadores de insumos de información, saber, por ejemplo, que el 82% de los clientes que pasan por el pasillo 4 de su tienda convierten un 53% más que los que no pasan por ese pasillo es una información fundamental de análisis.

TRANSFORMACIÓN DEL VIAJE DEL CLIENTE

Los primeros minoristas ya observaban los pasos de sus clientes y hacían esfuerzos para que estos armaran un proceso de compra más agradable, de esta manera se podrían propiciar mejores ventas. A medida que la tecnología fue evolucionando, los métodos de definición y percepción fueron perfeccionados, y los modelos matemáticos se hicieron más efectivos: técnicas y acciones para atraer, educar y vender basadas en el comportamiento del público fueron ganando más y más relevancia. “Tenemos un gran caso de éxito que refleja muy bien esta realidad. Con nuestra experiencia de 12 años de AI y un profundo análisis de la jornada y puntos de contacto con el cliente, co-creamos junto a un famoso retailer americano de lujo un portal autónomo que se adapta con una experiencia única a las preferencias de cada uno de sus usuarios. El cliente tenía un portal del tipo “one-size-fits all” con experiencias y recomendaciones genéricas que atendían a los clientes por igual. El resultado no podía ser mejor, en las encuestas realizadas con clientes obtuvimos un 84% de respuestas favorables a la experiencia”, resalta Rodrigo Stefanini, Country Manager del Grupo Stefanini para Chile y Argentina.

Aunque exista la tendencia de pensar que solo los canales digitales permiten este análisis, lo cierto es que hoy existe un enfoque omnicanal, en el que la interacción con las tiendas físicas es tan importante como la interacción de los clientes con la marca a través del ecommerce.

Conocer y comprender realmente el viaje de los clientes y sus especificidades es un logro valiosísimo ya que, conociendo la forma del consumidor, se puede transformar con éxito la interacción del cliente con la marca.

La IA, como herramienta para trabajar con un amplio volumen de datos, permite transformar con éxito este proceso, permitiendo que:

  • Se detecte y mejore permanentemente el viaje del cliente
  • La interacción con la marca nunca sea una preocupación o un desagrado para el cliente.
  • Los viajes sean igualmente placenteros, independientemente del canal utilizado.
  • Todos los viajes de los clientes sean seguidos y mejorados permanentemente, independientemente de los volúmenes involucrados.
  • El servicio pueda automatizarse cuando sea posible, sin que sea un momento de tensión para el cliente, de manera compatible con su viaje.
  • En una visión omnicanal, cualquier irregularidad se detecta y trata inmediatamente.

ATENCIÓN PERSONALIZADA

Hace muchas décadas, antes de que las grandes redes fueran tan numerosas, tratar al cliente no como un número, sino como alguien conocido de la tienda siempre dio buenos resultados.

Conforme las tiendas crecían y se convertían en redes, la impersonalidad pasó a ser un factor perjudicial de distanciamiento entre el cliente y la marca.

Si ni siquiera se mantenían y usaban adecuadamente la información básica en la interacción con el cliente, ¿qué decir de sus gustos, preferencias y peculiaridades?

Varias herramientas surgieron con el objetivo de resolver esta dificultad, y se ha recorrido un largo camino hasta que el cliente tenga la percepción de que las marcas practican una relación personalizada de manera genuina y no superficial.

Hace algún tiempo que el empoderamiento de los clientes, el aumento en el uso de las redes sociales y la multiplicación de opciones de compra disponibles para los consumidores exigen que no solo se trate al cliente de manera personalizada en sus características básicas, sino que sus gustos y preferencias sean detectados, seguidos y respetados permanentemente.

Para que este nivel de personalización, que por cierto es el único percibido realmente por el cliente, pueda practicarse, es imprescindible el uso de recursos de inteligencia artificial.

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