Transformando el comercio minorista: Casos clave de IA

Resumen

La inteligencia artificial (IA) está a la vanguardia del mercado tecnológico en 2024, y muchas empresas la están adoptando para optimizar sus operaciones y mejorar la rentabilidad. Según una encuesta de Gartner®, el 79 % de las estrategias corporativas consideran que la IA y el análisis de datos son esenciales para el éxito en los próximos dos años. Sin embargo, un artículo de Harvard Business Review publicado a finales de 2023 revela que el 80 % de los proyectos de adopción de IA fracasan debido a problemas de liderazgo, incertidumbre sobre los resultados esperados y la implementación de modelos no adecuados a las necesidades locales del negocio. Esto destaca la necesidad de tener un caso de uso claro y bien documentado antes de implementar soluciones tecnológicas basadas en IA.

Este artículo examina cómo cinco de los procesos comerciales clave en la cadena de valor del comercio minorista pueden beneficiarse de la IA, centrándose en áreas críticas como la personalización del cliente, la gestión de inventarios y la automatización del servicio al cliente. También explora las tecnologías emergentes que respaldan estas iniciativas, como el aprendizaje automático, los análisis avanzados y los sistemas de recomendación. El artículo proporcionará orientación a nivel de caso de uso para estos cinco procesos comerciales principales del comercio minorista, ofreciendo un punto de partida para iniciar proyectos de transformación de IA dentro de las empresas. Se enfatiza que la implementación efectiva de la IA puede mejorar significativamente la eficiencia operativa y la satisfacción del cliente, siempre que los desafíos a abordar, los resultados esperados y un proyecto bien respaldado estén claramente definidos.

Después de la Revolución Industrial, que marcó una transformación significativa en los métodos de producción y el crecimiento económico, la llegada de internet y las tecnologías emergentes han elevado la innovación y la eficiencia empresarial a un nuevo nivel. Las empresas ahora tienen acceso a herramientas digitales que facilitan la conexión global, la comunicación instantánea y la recopilación masiva de datos. Las tecnologías emergentes, como la IA, el análisis avanzado de datos y la automatización, han revolucionado aún más los procesos comerciales. Hoy en día, las organizaciones buscan continuamente optimizar sus operaciones integrando estas tecnologías para mejorar la eficiencia, reducir costos y aumentar la rentabilidad. La capacidad de analizar grandes volúmenes de datos, automatizar tareas repetitivas y personalizar la experiencia del cliente ha permitido a las empresas adaptarse rápidamente a las demandas del mercado y mantener una ventaja competitiva en un entorno empresarial cada vez más dinámico.

La industria del comercio minorista no es una excepción a estas necesidades, y para tener éxito en los proyectos de adopción de tecnología y transformación empresarial, es esencial comprender claramente el proceso que se va a mejorar, identificar el problema a resolver y definir los resultados esperados. También debemos evaluar la viabilidad del proyecto considerando la disponibilidad de datos, la infraestructura tecnológica, el talento humano necesario, el presupuesto y el cumplimiento de las regulaciones legales y éticas. Según una publicación de Harvard Business Review de 2024, el proceso empresarial es crucial para el éxito. Más allá de identificar el proceso, es vital tener una comprensión clara de la deuda de proceso existente, las prácticas deficientes y la implementación inadecuada de la tecnología, y garantizar que el problema esté bien definido desde el principio.

Una refrescante mirada a la inteligencia artificial (IA)

Como sucede con muchos conceptos, cuanto más simple sea, más fácil es de entender y aplicar en casos prácticos. Es por eso que me encantó la definición de Elegant publicada en 2024 en "¿Qué es la IA? Una guía para principiantes en inteligencia artificial", que describe la IA como un conjunto de tecnologías que permiten a las computadoras realizar tareas avanzadas como percepción visual, comprensión y traducción de idiomas, análisis de datos, respuesta a preguntas, creación artística, generación de videos y mucho más.

Revisemos los tipos de IA

Cuando se trata de tecnologías, la IA abarca una variedad de herramientas y métodos avanzados que permiten a los sistemas realizar tareas inteligentes. Estas tecnologías incluyen:

• Aprendizaje automático (ML), que utiliza algoritmos para aprender de los datos y mejorar con el tiempo
• Aprendizaje profundo (DL), una subcategoría del ML que emplea redes neuronales artificiales con múltiples capas para analizar datos complejos
• Procesamiento del lenguaje natural (PLN), que permite a las máquinas entender y generar lenguaje humano
• Visión por computadora, que permite a los sistemas interpretar y analizar imágenes y videos
• Sistemas de recomendación, que utilizan datos históricos para predecir preferencias y comportamientos futuros

Estas tecnologías, entre otras, impulsan aplicaciones innovadoras en áreas como la automatización, los análisis avanzados y la interacción con el usuario.

Casos de uso de IA para la industria minorista

A continuación, exploraremos cinco de los procesos más importantes en el comercio minorista, y para cada uno, mencionaremos el proceso, los casos de uso clave (o problemas a resolver) y las mejores herramientas tecnológicas según los analistas que podrían apoyar una implementación exitosa.

Proceso 1: Gestión de inventario

La gestión de inventario en el comercio minorista es el proceso de supervisar y controlar los niveles de stock de productos para garantizar que satisfagan la demanda de los clientes. Esto incluye monitorear las cantidades disponibles, planificar y realizar pedidos de reposición, coordinar con los proveedores, analizar datos para pronosticar la demanda, rotar el inventario de manera eficiente (lo cual es crucial en entornos omnicanal), gestionar las devoluciones y optimizar el espacio de almacenamiento.

Casos de uso

Precisión en la previsión de la demanda

Uno de los desafíos más críticos en la gestión de inventario es predecir con precisión la demanda futura de productos. La previsión de la demanda impulsada por IA analiza los datos históricos de ventas, las tendencias estacionales y los factores externos (como las condiciones económicas y las tendencias del mercado) para predecir la demanda futura con alta precisión. Esto ayuda a los minoristas a optimizar los niveles de inventario, reducir la falta de stock y evitar situaciones de exceso de inventario, mejorando en última instancia la satisfacción del cliente y reduciendo los costos de almacenamiento.

Además de estos beneficios, la mejora en la previsión de la demanda puede también mejorar la liquidez, aumentar la eficiencia de la cadena de suministro, respaldar decisiones estratégicas más informadas, aumentar los márgenes de beneficio y mitigar riesgos.

Para lograr precisión en la previsión de la demanda, se utilizan varias técnicas de IA, como el aprendizaje automático, el aprendizaje profundo y el aprendizaje por refuerzo. Las tecnologías clave incluyen el análisis de series temporales y plataformas de análisis de datos reconocidas como líderes en el Gartner® Magic Quadrant™ for Cloud AI Developer Services de 2024, como Google Cloud AI, AWS Forecast y Azure Machine Learning. Además, las herramientas de big data como Apache Hadoop y Apache Spark, ampliamente utilizadas por los principales minoristas globales, y el software de análisis predictivo como IBM SPSS y SAS Forecasting, señalados como Visionarios en el Gartner® Magic Quadrant™ for Analytics and Business Intelligence Platforms de 2024, así como Salesforce (Tableau), identificado como un Líder en el mismo informe, juegan un papel crucial.

Minimizar la falta de stock y el exceso de inventario

Mantener un equilibrio adecuado en los niveles de inventario para prevenir la falta de stock y las situaciones de exceso de inventario es un desafío persistente. La IA puede abordar este problema al automatizar el proceso de reposición basado en datos en tiempo real y análisis predictivos. Los sistemas de IA pueden recomendar puntos y cantidades de reorden óptimos, asegurando que los artículos populares siempre estén en stock mientras se minimiza el exceso de inventario de los artículos menos demandados.

Minimizar la falta de stock y el exceso de inventario proporciona beneficios significativos a los minoristas, como el aumento de la satisfacción del cliente, la lealtad y las compras repetidas al asegurar que los productos estén disponibles cuando se necesitan. Además, reduce los costos asociados con el almacenamiento de inventario excesivo y las pérdidas por productos no vendidos, particularmente en el caso de artículos perecederos, donde estas herramientas pueden eliminar eficazmente el desperdicio, mejorar la eficiencia operativa y optimizar la utilización del espacio. También previene las situaciones de falta de stock en el punto de venta, que pueden llevar a ventas perdidas y una imagen de marca negativa. En resumen, al equilibrar eficazmente el inventario, los minoristas pueden mejorar la rentabilidad, reducir costos y fortalecer su posición competitiva en el mercado.

Para minimizar la falta de stock y el exceso de inventario, se utilizan varias técnicas de IA, incluyendo el aprendizaje automático, algoritmos de optimización y aprendizaje por refuerzo. Las tecnologías clave incluyen sistemas automatizados de reposición reconocidos en el  Gartner® Magic Quadrant™ for Supply Chain Planning Solutions de 2024, como SAP y Relex Solutions como Retadores, y Oracle Dynamics y Blue Yonder como Líderes. Las plataformas de análisis de datos en tiempo real como Apache Kafka y Apache Spark, ampliamente utilizadas en el comercio minorista, y las herramientas de previsión impulsadas por IA como IBM Watson Supply Chain y AWS Forecast, señaladas en el  Gartner® Magic Quadrant for Augmented Data Quality Solutions de 2024, también juegan un papel crucial. Estas herramientas permiten a los minoristas supervisar y ajustar los niveles de inventario de manera más eficiente, asegurando una disponibilidad óptima de los productos y reduciendo los costos asociados.

Evitar interrupciones en la cadena de suministro

Manejar las interrupciones en la cadena de suministro es otro desafío importante. La IA puede mejorar la visibilidad y la resiliencia de la cadena de suministro al analizar datos de diversas fuentes para identificar riesgos y perturbaciones potenciales con anticipación. El análisis predictivo y la supervisión en tiempo real de los KPI clave del proceso permiten a los minoristas anticipar problemas como retrasos o escasez, lo que les permite tomar medidas proactivas para mitigar estos riesgos.

Evitar interrupciones en la cadena de suministro ofrece a los minoristas varios beneficios clave, incluyendo una mayor confiabilidad en la disponibilidad de productos, lo que mejora la satisfacción del cliente y reduce el riesgo de pérdida de ventas. Al anticipar y mitigar problemas potenciales, los minoristas pueden mantener niveles de inventario estables, evitando tanto desabastecimientos como situaciones de sobrestock. Esto también permite una gestión más eficiente de los costos operativos y abre oportunidades para mejores negociaciones con los proveedores, además de mejorar la capacidad de respuesta ante eventos imprevistos. Juntos, estos beneficios aseguran operaciones más fluidas y predecibles, contribuyendo a una mejor rentabilidad y una imagen de marca más sólida.

Para evitar interrupciones en la cadena de suministro, se utilizan varios tipos de IA, incluyendo el aprendizaje automático, análisis predictivo, procesamiento de lenguaje natural (NLP) y algoritmos de optimización. Las tecnologías asociadas incluyen plataformas de gestión de la cadena de suministro como Blue Yonder, SAP Integrated Business Planning (IBP) y Oracle Supply Chain Management, reconocidas en el Gartner® Magic Quadrant™ for Supply Chain Planning Solutions de 2024; sistemas de integración de datos en tiempo real como Apache Kafka y Azure Stream Analytics; herramientas de gestión de riesgos impulsadas por IA como Resilinc y Everstream Analytics, señaladas en la Gartner® Market Guide for Supplier Risk Management Solutions de 2023; y plataformas de simulación y análisis de escenarios como AnyLogic, que recibió una excelente revisión en Gartner® Software review and ratings: Supply Chain Simulation, junto con FlexSim y otros. Estas herramientas permiten una gestión de la cadena de suministro más eficiente y resistente, mejorando la visibilidad, la anticipación de riesgos y la toma de decisiones estratégicas.

Proceso 2: Procesamiento de pedidos

El procesamiento de pedidos es un proceso crítico en la cadena de suministro que abarca la recepción, clasificación y cumplimiento de los pedidos de los clientes. Incluye la verificación de inventario, la preparación de pedidos, la coordinación logística y el seguimiento hasta la entrega. Un procesamiento de pedidos eficiente y preciso es esencial para garantizar la satisfacción del cliente y mantener operaciones fluidas.

Casos de uso

Automatización del procesamiento de pedidos

El procesamiento de pedidos manual puede ser lento y propenso a errores, lo que conduce a retrasos en la entrega e inexactitudes en el inventario. La IA puede optimizar este proceso al automatizar la entrada de pedidos y la gestión del flujo de trabajo. Esto incluye mejorar la gestión de pedidos para seleccionar la ubicación más eficiente para cumplir con el pedido, cubriendo procesos como la recolección, el embalaje y la consolidación, y terminando con la entrega de última milla o la entrega final al cliente.

Automatizar el procesamiento de pedidos mejora la eficiencia operativa al reducir el tiempo de manipulación y los errores humanos. Esto resulta en costos operativos más bajos y una mayor satisfacción del cliente debido a tiempos de entrega más rápidos y precisos. Además, minimiza los errores de gestión de inventario y optimiza el uso de recursos logísticos, lo que permite operaciones más fluidas con menos interrupciones.

Los tipos de IA involucrados incluyen procesamiento de lenguaje natural (NLP) para interpretar los detalles del pedido, aprendizaje automático para predecir patrones y optimizar flujos de trabajo, y seleccionar la mejor ubicación para el cumplimiento de pedidos (como tiendas oscuras, tiendas regulares, almacenes o centros de distribución). Las herramientas del mercado para empresas de todos los tamaños, reconocidas en la  Gartner® Market Guide for Distributed Order Management, incluyen IBM Watson, Manhattan, Oracle NetSuite y Blue Yonder, que ofrecen soluciones para la automatización del procesamiento de pedidos. Además, marcos como el Optimizador de Pedidos Omnicanal de Softtek proporcionan excelentes funcionalidades de gestión de pedidos, integrando IA para mejorar la precisión y la eficiencia del proceso.

Garantizar la trazabilidad y visibilidad de los pedidos

El procesamiento de pedidos puede ser desafiante, especialmente cuando se trata de cumplir con las promesas de entrega y mantener informados a los clientes sobre el estado de su pedido. Al usar algoritmos avanzados de IA y análisis de datos en tiempo real, los minoristas pueden obtener información precisa sobre la ubicación de los pedidos, identificar posibles retrasos y prever problemas antes de que ocurran. Las herramientas de IA pueden integrar datos de diversas fuentes, como sistemas de gestión de inventario y plataformas logísticas, para proporcionar una visión completa del ciclo de vida del pedido desde la compra hasta la entrega final.

Garantizar la trazabilidad de los pedidos ofrece múltiples beneficios para los minoristas. En primer lugar, mejora la satisfacción del cliente al proporcionar actualizaciones precisas en tiempo real sobre el estado del pedido, reduciendo la incertidumbre y aumentando la confianza en la marca. También permite a los minoristas identificar y abordar rápidamente cualquier problema de entrega, ayudando a minimizar las devoluciones y las quejas. La trazabilidad eficiente facilita la toma de decisiones informadas sobre la gestión de inventario y la optimización de rutas de entrega, contribuyendo a una operación más eficiente y rentable.

Para garantizar la trazabilidad y visibilidad de los pedidos, se utilizan tecnologías de IA como el aprendizaje automático y el procesamiento de lenguaje natural (NLP). Estas tecnologías ayudan a analizar grandes volúmenes de datos y predecir posibles problemas. Las herramientas como las plataformas de gestión de la cadena de suministro basadas en IA y los sistemas de seguimiento en tiempo real, proporcionados por empresas como IBM y SAP, permiten una integración de datos fluida y una supervisión continua de los pedidos. Además, el uso de sensores IoT y tecnologías de blockchain puede mejorar aún más la precisión y la transparencia del seguimiento, asegurando un registro inmutable y accesible de todas las transacciones.

Gestión de devoluciones y reembolsos

El manejo de devoluciones y reembolsos puede ser complejo y llevar mucho tiempo, afectando negativamente la experiencia del cliente. La IA puede simplificar este proceso al automatizar la gestión de devoluciones y analizar patrones para identificar causas comunes de devoluciones y reducirlas.

La automatización en la gestión de devoluciones y reembolsos mejora la experiencia del cliente al ofrecer un proceso más ágil y sin fricciones. Esto reduce el tiempo de procesamiento y los errores asociados con la gestión manual de devoluciones, y permite a los minoristas identificar problemas recurrentes para mejorar la calidad del producto y los procesos internos. Además, facilita la gestión del inventario al automatizar las devoluciones de productos, reduciendo el impacto en la cadena de suministro.

Los tipos de IA involucrados incluyen el aprendizaje automático para identificar patrones de devoluciones y el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para procesar solicitudes. Herramientas como Zendesk, reconocida en el Gartner® Magic Quadrant™ for the CRM Customer Engagement Center de 2023, la recientemente lanzada Blue Yonder Return Management, IBM Watson Assistant y Microsoft Dynamics 365 ofrecen soluciones avanzadas para la gestión automatizada de devoluciones y reembolsos, integrando capacidades de IA para mejorar la eficiencia del proceso.

Proceso 3: Servicio al cliente

El proceso de servicio al cliente en el comercio minorista abarca todas las actividades relacionadas con brindar soporte y asistencia a los clientes durante su experiencia de compra. Este proceso incluye manejar consultas, resolver problemas, gestionar quejas y proporcionar información sobre productos y servicios. Su objetivo es garantizar una experiencia satisfactoria y abordar cualquier problema que el cliente pueda encontrar antes, durante y después de la compra.

Casos de uso

Respuestas automatizadas con chatbots

Uno de los principales desafíos en el servicio al cliente es gestionar eficientemente un alto volumen de consultas. Los chatbots impulsados por IA pueden abordar este problema al automatizar las respuestas a preguntas frecuentes y proporcionar asistencia en tiempo real. Estos chatbots pueden interpretar y responder a las consultas de los clientes con precisión, reduciendo la carga de trabajo del personal humano y adaptándose a los idiomas y dialectos relevantes para la base de clientes objetivo.

La implementación de chatbots mejora la eficiencia operativa al reducir la necesidad de personal para manejar consultas repetitivas, disminuyendo los tiempos de espera de los clientes y aumentando la satisfacción general. Esto también permite que el personal humano se concentre en casos más complejos y proporcione un servicio de mayor calidad.

La IA involucrada incluye el procesamiento de lenguaje natural (NLP) y el aprendizaje automático. Las principales herramientas en el mercado incluyen IBM Watson Assistant, Google Dialogflow y Microsoft Azure Bot Services, que tienen excelentes revisiones y calificaciones en Gartner® Peer Insights.

Análisis de sentimientos de las opiniones de los clientes

Analizar manualmente los comentarios de los clientes en reseñas y encuestas puede ser un proceso tedioso e ineficiente. La IA puede abordar este problema mediante el análisis de sentimientos, que utiliza técnicas de procesamiento de lenguaje natural para identificar el tono y las emociones en las opiniones de los clientes. Esto permite a los minoristas obtener información clara sobre las percepciones de los clientes en tiempo real.

Mejorar la comprensión del sentimiento del cliente ayuda a los minoristas a identificar problemas recurrentes y áreas de mejora en sus productos o servicios. Esto les permite responder rápidamente a las preocupaciones de los clientes, mejorando la satisfacción del cliente y la lealtad a la marca.

Los tipos de IA involucrados incluyen técnicas de procesamiento de lenguaje natural (NLP) y análisis de sentimientos. Las herramientas como MonkeyLearn, Lexalytics y Medallia, reconocidas en la Guía de Mercado de Gartner® 2023 para el Análisis de Sentimientos, ofrecen soluciones avanzadas para analizar y comprender las opiniones de los clientes, permitiendo a los minoristas tomar decisiones informadas basadas en información precisa.

Personalización del servicio al cliente

Brindar un servicio al cliente personalizado es fundamental para mejorar la experiencia del cliente. La IA puede ayudar a los minoristas a lograr este objetivo al analizar datos de comportamiento del cliente y preferencias para ofrecer recomendaciones personalizadas y respuestas específicas para cada cliente.

La personalización del servicio al cliente mejora la satisfacción del cliente al proporcionar soluciones relevantes y adaptadas a sus necesidades individuales. Esto fomenta una mayor lealtad del cliente y aumenta las oportunidades de ventas cruzadas y ventas adicionales.

Los tipos de IA involucrados incluyen el aprendizaje automático y la segmentación de clientes. Herramientas como Salesforce Einstein, Adobe Experience Platform y SAP Customer Data Platform, reconocidas en el Gartner® Magic Quadrant™ for Customer Data Platforms de 2024, ofrecen capacidades avanzadas para la personalización del servicio al cliente, permitiendo a los minoristas brindar una experiencia personalizada que se ajuste a las necesidades y preferencias de cada cliente.

Proceso 4: Planificación de mercancías

El proceso de planificación de mercancías en el sector minorista es crucial para una gestión eficiente del inventario y la optimización de las ventas. Este proceso incluye la previsión de la demanda, la selección de productos, la definición de la cantidad de compra y la programación de la reposición de existencias. Su objetivo es garantizar que los productos correctos estén disponibles en el momento adecuado, minimizando tanto el exceso de inventario como la falta de existencias. Una planificación efectiva permite a los minoristas satisfacer las necesidades de los clientes mientras maximizan el rendimiento financiero y reducen los costos operativos.

Casos de uso

Optimización de la selección de productos (surtido)

El desafío en la selección de productos es elegir los artículos adecuados que satisfagan la demanda del cliente y maximicen las ventas. La inteligencia artificial puede abordar este problema utilizando algoritmos de aprendizaje automático para analizar datos de ventas históricas, tendencias del mercado y preferencias de los clientes, definiendo así el surtido de productos adecuado en tiendas físicas (por ejemplo, por región o vecindario), canales digitales e incluso canales no tradicionales como las ventas en redes sociales y el comercio conversacional.

Mejorar la selección de productos a través de la IA permite a los minoristas reducir el riesgo de obsolescencia de productos, optimizar el espacio en los estantes y aumentar la satisfacción del cliente al ofrecer productos que realmente se desean. Esto también puede llevar a un aumento en las ventas y una mejor rotación de inventario.

En este caso, se utilizan el aprendizaje automático y el análisis predictivo. Herramientas como IBM Watson, Blue Yonder Assortment Planning, SAP Integrated Business Planning (IBP) y Oracle Retail Analytics proporcionan soluciones avanzadas para optimizar la selección de productos, todas incluidas en el  Gartner® Magic Quadrant™ for Supply Chain Planning Solutions de 2024.

Cumplimiento del planograma y aseguramiento de la reposición de existencias

La IA puede transformar el aseguramiento del cumplimiento de planogramas en tiendas utilizando cámaras inteligentes y análisis de imágenes. Al instalar cámaras en los estantes, se pueden capturar imágenes en tiempo real de las exhibiciones de productos y compararlas automáticamente con el planograma planeado. Los algoritmos de visión por computadora de IA pueden identificar discrepancias entre la disposición real y el planograma, detectando errores como escasez de productos o colocaciones incorrectas, y alertando al personal para realizar ajustes inmediatos. Esto asegura que el planograma se mantenga preciso y actualizado en todo momento, optimizando la presentación de productos.

Implementar un sistema de cumplimiento de planogramas ofrece múltiples beneficios para los minoristas. En primer lugar, garantiza que los productos se muestren de manera óptima, maximizando la visibilidad y las ventas de los artículos según la estrategia de comercialización. También reduce la probabilidad de errores humanos y asegura que las promociones y los productos destacados se posicionen correctamente. Además, el cumplimiento riguroso del planograma puede mejorar la eficiencia operativa y la experiencia del cliente, ya que los estantes estarán bien organizados y los productos se presentarán según las expectativas del cliente, lo que podría aumentar las ventas y la satisfacción del cliente.

Para asegurar el cumplimiento del planograma, se pueden utilizar tecnologías de IA como el aprendizaje profundo y la visión por computadora. Herramientas como las soluciones de análisis de imágenes ofrecidas por empresas como Amazon Web Services (AWS) y Google Cloud AI, que utilizan redes neuronales convolucionales (CNN) para el reconocimiento de imágenes, permiten la comparación automática de las imágenes capturadas con los planogramas establecidos. Estas tecnologías se integran con cámaras de alta resolución y sistemas de inventario y planificación de espacios para proporcionar un análisis en tiempo real y mejorar la precisión del cumplimiento del planograma. Además, los sistemas de análisis de datos basados en IA pueden generar informes detallados de cumplimiento, facilitando la toma de decisiones y optimizando las estrategias de comercialización.

Definición precisa del surtido de último minuto

La IA puede revolucionar la definición precisa del surtido de último minuto al analizar patrones de compra y comportamiento del cliente en tiempo real. Utilizando algoritmos de aprendizaje automático y análisis predictivo, los minoristas pueden identificar productos de alta rotación y aquellos que los clientes tienden a comprar en situaciones de último minuto, ajustando dinámicamente el surtido para maximizar las ventas y aumentar un KPI crucial para todos los minoristas: el valor del ticket promedio. La IA puede predecir qué productos experimentarán una demanda repentina basándose en factores como eventos especiales, tendencias de compra actuales y datos históricos, optimizando así la oferta en tiendas físicas y canales digitales para captar estas oportunidades de compra impulsiva.

Implementar una definición precisa del surtido de último minuto ofrece numerosos beneficios para los minoristas. En primer lugar, maximiza las oportunidades de ventas al garantizar que los productos más deseados y de alta rotación estén disponibles cuando los clientes los buscan, lo que puede aumentar significativamente el valor del ticket promedio. Además, una estrategia de surtido de último minuto bien ajustada puede reducir el riesgo de exceso de inventario de productos menos demandados, optimizando así la gestión de inventario y reduciendo los costos asociados. Esto no solo mejora la rentabilidad, sino que también aumenta la satisfacción del cliente al ofrecer productos relevantes en el momento adecuado.

Para mejorar la definición precisa del surtido de último minuto, se pueden utilizar tecnologías de IA como el análisis predictivo y el aprendizaje automático. Herramientas y plataformas como los servicios de análisis predictivo de Microsoft Azure e IBM Watson permiten a los minoristas analizar grandes volúmenes de datos de ventas y comportamiento del cliente para hacer predicciones precisas sobre la demanda de productos. Además, las tecnologías de procesamiento de datos en tiempo real y los sistemas de recomendación basados en IA pueden ajustar dinámicamente el surtido según las tendencias emergentes y las preferencias del cliente, asegurando que el inventario se alinee con las oportunidades de compra de último minuto.

Proceso 5: Marketing y publicidad

La gestión del marketing y la publicidad en el sector minorista abarca las estrategias y actividades dirigidas a promover productos y servicios para atraer y retener clientes. Esto incluye la creación y gestión de campañas publicitarias, el análisis de datos del mercado y el comportamiento del consumidor, la segmentación de la audiencia y la implementación de tácticas para aumentar la visibilidad de la marca y las ventas. El objetivo principal es conectar de manera efectiva con la audiencia objetivo y generar un retorno de inversión positivo a través de una comunicación persuasiva y bien dirigida.

Casos de uso

Optimización de campañas publicitarias

El desafío en la optimización de campañas publicitarias es ajustarlas y personalizarlas en tiempo real para maximizar su efectividad. La IA puede abordar este problema analizando datos históricos y en tiempo real sobre el rendimiento de las campañas. Puede identificar patrones y predecir qué estrategias publicitarias serán las más efectivas, ajustando automáticamente los anuncios y los presupuestos para mejorar el rendimiento. Las tendencias actuales muestran que muchos minoristas están ingresando al espacio de la red de medios minoristas, donde la optimización de campañas se vuelve crucial para lograr los efectos deseados.

Para los minoristas, la IA ofrece varios beneficios, incluyendo una mejor asignación de presupuesto, mayores tasas de conversión y un mayor retorno de inversión (ROI). También permite respuestas ágiles a las tendencias del mercado y los cambios en el comportamiento del consumidor, maximizando el impacto de las campañas publicitarias.

Los tipos de IA involucrados incluyen el aprendizaje automático y el análisis predictivo. Herramientas del mercado como Google Ads, Facebook Ads y plataformas de análisis como Adobe Analytics y HubSpot ofrecen soluciones para la optimización de campañas, todas posicionadas en el Gartner® Magic Quadrant™ for B2B Marketing Automation Platforms de 2023.

Análisis de sentimientos y gestión de la reputación de la marca

Un problema clave en la gestión de la reputación de la marca es monitorear y analizar en tiempo real las percepciones de los clientes sobre la marca en múltiples canales. La IA puede evaluar automáticamente comentarios, reseñas y menciones en redes sociales para determinar cómo perciben los consumidores la marca.

Para los minoristas, el análisis de sentimientos ayuda a identificar áreas problemáticas y oportunidades de mejora en la percepción de la marca. Permite respuestas proactivas a problemas emergentes y fortalece las relaciones con los clientes al abordar sus preocupaciones y mejorar la satisfacción general.

Los tipos de IA involucrados incluyen el procesamiento de lenguaje natural y el análisis de sentimientos. Herramientas del mercado como Brandwatch, Lexalytics y Mention, que tienen excelentes revisiones en Gartner® Peer Insights 2024, ofrecen soluciones para el análisis de sentimientos y la gestión de la reputación de la marca.

Personalización de contenido publicitario

El desafío en la personalización de contenido publicitario es crear mensajes y ofertas relevantes para diferentes segmentos de clientes, lo cual es complicado sin una comprensión profunda del comportamiento del consumidor. La IA puede analizar datos de interacción y preferencias del cliente, permitiendo la creación de contenido altamente personalizado y dirigido, especialmente en canales digitales y con herramientas suplementarias de asistencia en ventas en la tienda.

Para los minoristas, la personalización aumenta la relevancia del contenido, mejora la experiencia del cliente y puede conducir a mayores tasas de conversión y fidelidad del cliente. Al ofrecer mensajes adaptados a las necesidades y deseos individuales, se fomenta una conexión más profunda con los consumidores.

Los tipos de IA involucrados incluyen el procesamiento de lenguaje natural y el aprendizaje profundo. Herramientas destacadas en el Gartner® Magic Quadrant™ for Multichannel Marketing Hubs, como Salesforce Marketing Cloud y SAP Emarsys, ofrecen soluciones para la personalización de contenido publicitario.

Conclusiones

Hay numerosos procesos donde se puede aplicar la IA para la optimización y mejora, y me atrevería a decir que los casos de uso tienden a ser interminables. Para comprender el impacto potencial de la IA en los próximos años, considere que según un informe de Forbes de 2024, se proyectaba que el mercado de IA crezca un 38% en 2023, alcanzando cifras entre $6.8 y $7.2 mil millones. Sin embargo, muchos entusiastas de la tecnología siguen siendo escépticos sobre el crecimiento de la IA en 2024, como indica el artículo.

En futuros artículos que estaré publicando, se detallarán más casos de uso, incluyendo áreas como la gestión financiera, donde la planificación y consolidación pueden optimizarse con IA; la gestión del talento, donde la selección de personal puede simplificarse; y las operaciones de la tienda, donde la planificación eficiente del personal puede basarse en el tráfico histórico de clientes. Otros procesos como las experiencias "phygital" (experiencias físicas y digitales simultáneas), el monitoreo predictivo de los KPIs del negocio, y la supervisión de dispositivos y transferencias de datos para asegurar el correcto funcionamiento de los sistemas que soportan los procesos también serán explorados.

Hoy, he presentado solo algunas ideas que ofrecerán alternativas para iniciar su proyecto de IA. La clave del éxito reside en:

1. Identificar el proceso de negocio y el problema a resolver.

2. Detallar los resultados esperados y realizar una revisión de viabilidad, asegurando la disponibilidad de datos. Recuerde, los datos son el combustible para que la IA funcione eficazmente.

3. Identificar el talento y los recursos necesarios.

4. Desarrollar un presupuesto que demuestre eficiencia de tiempo, efectividad, rendimiento y aumento de ventas.

5. Iniciar el proyecto de IA para lograr resultados exitosos.

Rosana Gómez lidera el Centro de Excelencia de Retail de Softtek, ayudando a los clientes a lograr resultados sobresalientes a través de las mejores prácticas de la industria y soluciones tecnológicas innovadoras. Con más de 16 años de experiencia y un historial de implementaciones exitosas a gran escala, Rosana se dedica a transformar las operaciones minoristas a nivel mundial. Visite nuestra página de retail para conectarse con nuestros expertos.