jueves, diciembre 2, 2021

Las 5 áreas del sector retail en las que la Inteligencia Artificial supone una revolución

Inmersos en la era de los datos, y lejos de no verse afectado por esta revolución, el sector retail podría ser uno de sus principales protagonistas y beneficiarios. Como parte de sus procesos empresariales, multitud de comercios minoristas generan flujos de datos, y por tanto, pueden disponer de información muy valiosa con la que mejorar sus negocios.

Por Redacción, 26 de octubre de 2021

Según explica Alejandro Rubio, director de Industria y Utilities de Devoteam, líder especialista en la transformación digital de las empresas, algunos de estos datos ya se han utilizado desde hace muchos años para optimizar las cadenas de suministro, por ejemplo. No obstante, al uso convencional de la información vertida en los ciclos empresariales, ahora se le añade también todos los flujos de datos que generan los clientes a lo largo de su experiencia de compra, ya sea en línea o en la tienda. Por otro lado, el comercio minorista igualmente ha de tener en cuenta los datos proporcionados por terceros como la previsión meteorológica, el tráfico o las rutinas de movimiento diario de las personas. Por su valor exógeno, muchas de estas estadísticas refuerzan aún más el análisis, la optimización y la toma de decisiones. En este sentido el equipo de Devoteam explica que el poder de la Inteligencia Artificial permite aprovechar estas tres fuentes de datos y combinarlas para alcanzar niveles de optimización sin precedentes.

En el proceso de reinvención de los procesos empresariales, los expertos aseguran que las cinco las áreas de trabajo en las que la Inteligencia Artificial suponen una auténtica revolución son:

La Experiencia de Cliente. Gracias a la IA es posible diseñar experiencias personalizadas, lo más agradables, eficientes y satisfactorias posibles. Optimizando además los recursos a lo largo de todo su journey. Por ejemplo, hoy en día, gracias a la tecnología es posible reconocer y establecer patrones de aprendizaje automático que se anticipan al comportamiento del comprador, (saber de sus intereses, conocer su historial de compras y ofrecer los productos que más se adapten a ellos). Incluso permite la creación de espacios comerciales inteligentes capaces de reconocer a los clientes y adaptar a ellos la presentación de los productos.

El Marketing. En este punto la IA ha dado lugar a importantes avances en dos ámbitos clave. En primer lugar, en lo que respecta al conocimiento del cliente, ha permitido extraer características individuales de masas de datos multi estructurados y multidimensionales, que permiten comprender a los consumidores y mejorar así, la captación de estos y evitar su pérdida, hacer más eficientes los procesos de asignación de ventas, también incrementar la venta cruzada y optimizar la agrupación de servicios. La segunda área prioritaria es la automatización de campañas, el apoyo a la toma de decisiones, la evaluación de su rendimiento, al permitir la identificación de las tendencias clave. Algo que es fundamental para reducir el coste de las mismas y hacerlas más efectivas, optimizando, por ejemplo, los mensajes publicitarios al poderlos dirigir al público adecuado, en el momento preciso.

La oferta de productos y las compras: 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 AI también favorece el establecimiento de un vínculo entre los canales físicos y digitales, y garantizar su coherencia. Con ella también es factible llevar a cabo con éxito estrategias de precios dinámicos, tanto en el punto de venta físico como en la web. Por este motivo, muchos minoristas pueden establecer estrategias para impulsar el mejor precio a la hora de cerrar una venta, en función del momento, el artículo y el cliente.

La cadena de suministro: La principal aportación es que facilita la predicción de, entre otros aspectos, 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, pero con la AI, cada ruta optimizada se almacena para que el algoritmo de aprendizaje pueda mejorar continuamente. Además la IA también ha demostrado su eficacia en la gestión de los horarios de los conductores, la gestión de la red logística y en todo tipo de cuestiones operativas.

Las funciones de Back Office: Gracias a su capacidad para cruzar todo tipo de datos, tanto internos, el historial de ventas, como externos, las previsiones meteorológicas, la IA es capaz de prever la demanda con una precisión sin precedentes y de automatizar la reposición de existencias. En este sentido permite personalizar el stock de cada tienda física y adaptarlo a la demanda local, siendo más efectivos y reduciendo posibles excedentes sin comprometer la satisfacción del cliente.

En el comercio minorista, como en todos los sectores empresariales, esta tecnología representa tanto una gran oportunidad como un enorme cambio. La cuestión, por tanto, para el experto de Devoteam, es por dónde empezar para poner a la empresa en el camino de la transformación y recibir los beneficios lo antes posible. “Sin embargo, una revolución tan profunda y duradera como la IA no puede improvisarse ni hacerse con prisas. Por ello, su recomendación es empezar por establecer cuatro pilares fundacionales que permitan escalar rápidamente los proyectos de mayor impacto. El primero de ellos es hacer de la IA una prioridad estratégica para evitar la fragmentación y la pérdida de tiempo y recursos valiosos. El segundo, construir una base sólida de datos ya que no puede haber IA sin datos de alta calidad. Tras ello, organizar las competencias, siendo necesarios diferentes niveles para aprovechar al máximo su potencial. En último lugar, vincular los procesos empresariales a los datos y metodologías disponibles.