Tendencias de automatización de las compañías retail en 2022

¿Qué y cómo automatizar en retail?

El primer paso  es hacer una buena estrategia de  Design Thinking para identificar cuáles son las necesidades reales que tiene nuestra compañía a la hora de automatizar procesos. Una vez identificadas, procedemos a implantar las soluciones más adecuadas.

En el sector retail son numerosas las automatizaciones aplicables para cada fase del proceso, desde la generación del pedido hasta la atención postventa. Algunas de las más populares son:

• Gestión procesos picking

A la hora de preparar los productos que se envían tras la compra online, el grande norteamericano de grandes almacenes, Walmart, identificó que la tarea de buscar y recoger los productos a empaquetar, no ofrecía necesariamente valor en el proceso, era repetitiva y llevaba bastante tiempo a sus empleados. Para ello, lanzó Alphabot para ayudar en el proceso de picking. Unos carritos automatizados recogen los productos del almacén y los entregan en las estaciones de picking, donde los operarios finalizan la preparación del pedido.

• Atención al cliente

El cliente cada vez busca experiencias más enriquecedoras, prácticas e inmediatas. Para ello, en el sector retail, ya sea por medio de Contact Centers internos, o de Outsourcers, cuentan con herramientas para atender a sus clientes, lo más rápido posible y con soluciones adecuadas. ¿Cómo consiguen estas compañías adecuarse a estos cánones? Con tres automatizaciones especialmente:

Automatización Robótica de Procesos (RPA).

La RPA se presenta como una alternativa sencilla de implantación, que permite mover a los empleados de tu compañía que se encuentran realizando tareas repetitivas, hacia otras que requieran el valor añadido de un humano.

Las soluciones robotizadas, especialmente en las tareas de atención al cliente y back office presentan dos ventajas fundamentales en el sector retail: la reducción al mínimo de errores y la disponibilidad.

Aplicando esquemas simples de RPA podemos gestionar las tareas más relacionadas con el BackOffice que se encuentra realizando el asesor que está tratando con el cliente de tal manera que consigamos:

• Reducir el tiempo que el operador le dedica a estas actividades y por lo tanto que vuelva a la atención, donde puede aportar mayor valor,
• Evitar casi en un 100% los errores que pueda cometer el operador en este tipo de tareas.

Chatbots con I.A.

Cuando hablamos de “chatbot», comenzamos a dar un paso más allá en la automatización de procesos, en el caso de que incluyamos en estos Inteligencia Artificial. Gracias al Machine Learning, estos robots son capaces de seguir conversaciones con una persona.

En un Contact Center, comienza a ser cada vez más habitual encontrar este tipo de Inteligencia Artificial de manera escrita y telefónica. En un estado muy básico, pueden actuar como un primer filtro de atención al cliente, pero añadiendo la ventaja de la I.A., podemos conseguir que el contacto sea transferido a un agente especializado o incluso, responder su consulta automáticamente, sin necesidad de la intervención humana.

Pero en muchos casos, esta tecnología también es adoptada para mejorar la experiencia de empleado. En el caso del grupo Falabella, el retailer ha implantado “Amelia”, un asistente con Inteligencia Artificial a disposición de sus empleados cuando estos necesiten resolver tareas más usuales relacionadas con el área de tecnología (cambio de contraseña, apertura de tickets de incidentes, etc.). De esta manera, consiguen que los esfuerzos del área de IT se centren en tareas más valiosas y los empleados con problemas más sencillos son atendidos por Amela, 24 horas al día, siete días a la semana y de manera omnicanal.

Aunque estos bots son capaces de ofrecer respuestas cada vez más adecuadas a la solicitud recibida y más simuladas a las que daría un humano, es todavía necesario contar con asesores, que puedan o bien, reforzar la respuesta dada por el bot, o bien para aquellas excepciones que no entren dentro de la capacidad de aprendizaje de la I.A. en ese momento y tengan que ser asumidas por un agente.

Big Data

Para que estos chatbots funcionen, necesitan además una base de conocimiento de la que aprender. Aquí entra el Big Data. Es increíblemente inmensa la cantidad de información no estructurada que pasa por un Contact Center al minuto.

Gran cantidad de esa información proviene de nuestros clientes, es decir, tiene un gran valor para la compañía: feedbacks, consultas, datos estructurales, etc. Gracias a estos datos podemos crear perfiles de clientes, segmentarlos, realizar análisis predictivos, establecer estrategias para el servicio, dirigir el contacto al agente más apto para gestionarla, etc

Pero para todo esto, primero es necesario estructurar estos datos e interpretarlos para poder extrapolarlos a todas estas funcionalidades. Así, si conocemos por ejemplo, cuáles son las consultas principales de nuestros clientes de una determinada zona, podremos entrenar la I.A. de nuestro chatbot para que identifique esos clientes y les ofrezca la respuesta más adecuada y sobre todo, más natural.

En este sentido, el gigante del retail latinoamericano, Cencosud, en 2018 implantó ya la “Gerencia de Big Data Analytics” para potenciar las virtudes de esta herramienta.

• Devolución de productos

Gracias a la Inteligencia Artificial aplicada a los chatbots mencionada en el apartado anterior, una compañía de retail puede tener incorporado en su aplicación un software como Vivocha, que permite guiar al cliente a través de un chatbot para realizar la devolución de uno o varios productos, sin necesitar a un asesor humano. Con esta herramienta, además de la reducción de costes para la compañía, se mejora la experiencia de cliente recibida, al poder realizar la devolución de una manera ágil, en cualquier lugar y en cualquier momento gracias a la disponibilidad 24/7 de los chatbots.