Decir que 2020 ha sido un año poco convencional para los detallistas es quedarse corto. El coronavirus ha acelerado tendencias cambiando profundamente lo que los consumidores compran y cómo lo compran.

Sin embargo, tecnologías como la inteligencia artificial (IA) y las tecnologías de aprendizaje automático (ML) pueden ayudar la los retailers proporcionando información en tiempo real para adaptar sus propuestas y ofertas y satisfacer las expectativas de los consumidores. Y es accesible para retailers pequeños y medianos ya que a medida que adoptan herramientas digitales, las opciones impulsadas por la inteligencia artificial pueden ayudarles a competir con otros detallistas aprovechando los datos y respondiendo rápidamente a los nuevos patrones de compra de los consumidores.

Vamos a abordar la forma en que la IA puede generar más éxito para el Retail  y una mejor experiencia para el Shopper / Consumer

¿Qué es IA y aprendizaje automático?

La IA es esencialmente el proceso mediante el cual una máquina comienza a imitar la función cognitiva humana. Con el aprendizaje automático (ML), una rama específica de la inteligencia artificial, las máquinas pueden comenzar a interpretar nuevos datos en función de lo que recibe.

Un detallista, por ejemplo, recopila una gran cantidad de datos sobre sus clientes. La inteligencia artificial puede examinar los datos y descubrir patrones de compra, lo que le permite recomendar de forma personalizada productos que a un comprador le gustaría comprar.

¿Cuál es el paso más importante que deben dar los minoristas para aprovechar la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en este momento?

Primero, es importante reconocer que sin los datos correctos, ningún minorista utilizará la IA con mucho éxito. Eso significa desarrollar una estrategia para recopilar y administrar datos. En algunos casos, puede comprar herramientas específicas que incorporan IA. Un ejemplo es una cámara que toma una fotografía de la balda de su tienda cada dos horas (creando un gran conjunto de datos); lo examina para determinar cuándo se ha quedado sin existencias de artículos clave (utilizando el aprendizaje automático para conocer los productos y los comportamientos de los compradores); y luego activa automáticamente la reposición de existencias.

Otro ejemplo simple es un motor de recomendación “online” que se vuelve cada vez más inteligente sobre lo que la gente podría querer comprar, basándose en el examen de lo que han comprado muchas personas diferentes con patrones de compra similares.

Con los datos correctos y las herramientas impulsadas por IA, con el tiempo las predicciones son más certeras, los tiempos de ciclo reducidos o una mejor eficiencia. Algunos datos, por supuesto, pueden no ser representativos de las tendencias a largo plazo, ya que la pandemia ha cambiado lo que antes eran patrones normales. Pero no hay duda de que al mejorar los algoritmos predictivos, los detallistas pueden mejorar el almacenamiento, ser más eficientes en el servicio de  entregas y ofrecer promociones y acciones al consumidor  más personalizados.

Pero habrá evolución en las tendencias de inteligencia artificial y aprendizaje automático (ML)  durante los próximos dos años

Veremos el uso de la IA para una personalización más profunda y para reforzar  las acciones que impulsan la repetición de compra.

Ahora bien, los retailers tienen que decidir qué significa el éxito para ellos: por ejemplo, ¿quieres ser un minorista de nicho y con mucha experiencia? ¿O quieres ser un proveedor online eficiente? Los  requisitos serán muy diferentes cuando se trata de datos y soluciones de inteligencia artificial. Una vez que decida su propuesta de valor, identificará los datos que lo ayudarán que necesita para explotar las soluciones de inteligencia artificial.

Otra tendencia será que los metros cuadrados de los puntos de venta se reducirán. Esto ya ha pasado con el almacén (hoy en día la mayor parte del espacio es sala de ventas); las tiendas solo tendrán los artículos que creen que venderán a sus clientes más importantes y enviarán rápidamente otros artículos a los hogares. Por supuesto, la demanda variará, por lo que necesitarán predicciones vivas que examinen constantemente nuevos datos y se adapten a las necesidades de la base de clientes local.

La IA impulsará de forma definitiva “Experiencia de Cliente”

Los puntos de venta físicos van a evolucionar en su rol. Los retailers van a reconsiderar el espacio físico de su punto de venta: gracias a la inteligencia artificial.

Se está comenzando a ver mejores predicciones, más pedidos automáticos  y almacenamiento eficiente. Por ejemplo, gran parte del espacio  se centrará  en generar experiencias, mientras que todo lo demás se podrá enviar directamente y, si es posible, convertir en una suscripción para impulsar la compra de repetición.

Como resultado, se puede comenzar a repensar toda la experiencia de compra, tanto en la tienda como online. Por ejemplo, ¡nadie necesita ir a una tienda para comprar un nuevo par de los mismos calcetines que siempre compra! Los nuevos diseños de tiendas deben hacer que la entrada a la tienda valga la pena. ¿Por qué ir a una tienda a comprar una bicicleta estática si su entrenador personal puede recomendarle una y usted puede probarla primero en su gimnasio? Los detallistas deben priorizar las asociaciones que permitan experiencias y oportunidades.

Lo más sorprendente de todo  es la creciente velocidad de la transformación. La IA y el ML parece que necesitarán  mucho tiempo para  evolucionar. Pero no hay que olvidar lo lejos que hemos llegado en poco tiempo.


Javier Santolaya

Area Manager Sector Consumo & Retail en Moebius Consulting. Experto en Transformación Digital Comercial y Agile Sales. Formador y Coach Virtual.