¿Qué puede hacer la Inteligencia Artificial por el Retail?
La inteligencia artificial es una de las tecnologías que ha irrumpido con más fuerza en los últimos años y ha conseguido posicionarse de una manera transversal en el retail con múltiples usos. La evolución del sector y del consumidor han propiciado este impulso innovador. Por ello, los retailers buscan las mejores aplicaciones en aras de potenciar la experiencia de compra.
«En la actualidad, se está haciendo un gran esfuerzo desde las marcas para innovar y aprovechar al máximo los últimos avances de la tecnología en la mejora del servicio y la personalización de la experiencia de cliente. Aun así, el nivel de implementación es bajo y queda mucho camino por recorrer», señala Victoria Corral, Strategic Growth Leader de Solver IA.
Desde fuera, puede parecer que la inteligencia artificial es una tecnología muy compleja, pero a su vez es muy sencilla de utilizar. Esta puede integrarse fácilmente en las empresas, tanto en herramientas avanzadas como tradicionales, para optimizar las tareas de los empleados, proporcionar apoyo en tiempo real y elevar la productividad. «El verdadero desafío no radica en la tecnología en sí, sino en cómo lograr desbloquear su máximo potencial y alcanzar mejoras competitivas que permitan destacar entre la competencia, consolidándose como líder y punto de referencia en el mercado», añade Daniel Taboada, CEO de Arbentia.
Pero, ¿cuáles son las principales aplicaciones de la inteligencia artificial en el sector del retail? La experta de Solver apunta a tres principales ámbitos de actuación. Por un lado, esta tecnología permite la optimización de la operativa: «Partiendo de modelos precisos de previsión de demanda en los diferentes momentos de la cadena de suministro, se optimizan los stocks, las rutas y las promociones gracias a motores de recomendación y simuladores que integran casuísticas complejas de cada retailer».
Asimismo, esta optimización se puede aplicar al punto de venta con cajeros sin personal, por ejemplo; o mapas de calor de clientes que identifican zonas con mayor propensión a compra, necesidades de personal para reducir colas en cajeros o probadores, incidencias en el punto de venta o eficiencia de promociones. «También permitiría la monitorización de producto en estanterías que permite identificar faltantes, errores en etiquetas o precios, necesidades de reposición de forma automatizada o incidencias de producto», añade Corral.
En tercer lugar, el potencial de la inteligencia artificial se puede aplicar para mejorar la atención al cliente mediante “modelos conversacionales gracias a chatbots avanzados, modelos que eficiencian los contact centers ya sea haciendo previsiones de volumen de llamadas, priorizando las llamadas o reclamaciones por otros canales o, incluso, monitorizando la calidad de la llamada con modelos de NLP”.
EL VALOR DEL DATO
La consultora de negocio Arbentia apunta que la clave para impulsar la productividad y los procesos empresariales con la IA generativa pasa por el aprovechamientos del dato único y los diferentes enfoques de los mismos datos que se pueden obtener: «El principal valor de los asistentes de inteligencia artificial radica en su capacidad para trabajar con datos reales, proporcionando información única y confiable a través de consultas. Aquí es donde entra en juego el conocimiento y la experiencia humana, que tiene que guiar a la IA para obtener las respuestas precisas».
Desde el punto de vista de las marcas, que cuentan con muchos datos y diversas fuentes de información, «poner la capa de inteligencia con modelos de dato estructurado que hacen previsiones o identifican anomalías permite, por un lado, identificar y dimensionar oportunidades de mejora en la gestión de toda la cadena desde la demanda, los almacenes, el transporte, las rutas comerciales o incluso la eficiencia de los precios y promociones que facilitan la toma de decisiones dinámica», añade Victoria Corral de Solver IA.
MARKETING Y CONSUMIDORES
Según el último estudio de Twilio, plataforma de interacción con el cliente, el 60 % de los profesionales del marketing cree que la inteligencia artificial mejorará la automatización de los procesos. Asimismo, más de la mitad de los profesionales del sector (55 %) creen que la IA también ayudará en los esfuerzos de personalización de las campañas, frente a un porcentaje considerable (35 %) que piensa que no lo hará.
De esta manera, se podrán personalizar interacciones con los clientes a través de correos electrónicos, conversaciones y ofertas generadas por IA en función de sus datos en tiempo real, gracias al análisis y la automatización. «Es esencial tener siempre presente la experiencia de cliente, introduciendo mejoras constantes en acciones comerciales como la personalización, para hacer sentir al cliente único y especial, y generar satisfacción y fidelización, además de darle un toque divertido, emocional y, sobre todo, memorable», explica Beatriz Fernández Alonso, Customer Experience manager en la multinacional tecnológica Stratesys.
Pero uno de los beneficios a destacar en la planificación de estrategias de marketing es la reducción del coste de venta y coste de marketing. «Por un lado, se puede disponer de un motor de previsión de demanda para realizar simulaciones del impacto de una u otra promoción. O implementar un modelo de sensibilidad al precio que permite tener una recomendación de precio dinámica en función del comportamiento de los clientes. Por otro lado, modelizar el coste de marketing digital en función de la tasa de conversión, pero también de datos relevantes para el retailer como precio, si el producto está o no en stock, valor del cliente, entre otros, y asignar a cada inversión de marketing un ROI, ayuda a reducir el coste de la inversión y maximizar sus resultados», señala la experta de Solver IA, Victoria Corral.
DESAFÍOS Y RETOS
Desde Solver enumeran varios aspectos a tener en cuenta a la hora de desarrollar esta tecnología: «Es fundamental que el reto sea relevante para la compañía y que el área de negocio esté involucrada desde el inicio. Además, sin un volumen y calidad de datos suficiente, es muy complicado realizar modelos que funcionen. Nuestra recomendación es optar por modelos que se adecuen a la casuística de cada cliente y abordarla de forma modular de manera que se incorporen los aprendizajes de forma paulatina. Es crucial realizar una fase inicial en la que se analicen las necesidades de negocio y calidad del dato para determinar qué resultados pueden esperarse de la modelización e identificar una línea acotada donde conseguir buenos resultados para ganar credibilidad dentro de la organización”, concluye Victoria Corral.
