Soluciones de Inteligencia Artificial para el sector Retail
Artículo de Piperlab
Todas las previsiones apuntan a que los ingresos mundiales del mercado de Inteligencia Artificial se sitúen por encima de los 327.500 millones de dólares, lo que supone una tasa de crecimiento del 16,4%. Para el 2024, se espera que el mercado rompa la marca de $ 500 mil millones con una tasa de crecimiento anual compuesta (CAGR) de cinco años del 17.5% y los ingresos totales alcancen la impresionante cifra de $ 554.3 mil millones.
Dentro de estas previsiones, el sector retail juega un papel fundamental. Más de una cuarta parte (28%) de los retailers está desplegando iniciativas de Inteligencia Artificial y se calcula que el sector puede ahorrar más de 300.000 millones de dólares si el alcance de la IA se amplia y generaliza dentro de las operaciones de las empresas.
Si el sector aprovecha todo el valor que la IA pone a su disposición podría claramente ser uno de los principales protagonistas y beneficiarios.
Somos conscientes de que el sector del retail no ha sido uno de los impulsores de partido en cuanto a soluciones de datos se refiere, pero a día de hoy, podemos destacar aplicaciones muy diversas y en áreas como:
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, y uno de los casos base más demandados, no sólo por el propio retailer, sino por el consumidor, es la posibilidad de reducir drásticamente el volumen de devoluciones simplemente aprendiendo del historial de compra del cliente, en combinación con las experiencias de usuarios “parecidos” en comportamiento, interacciones y conversiones.
Marketing
La inteligencia artificial ha dado lugar a grandes avances en varios focos fundamentales:
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Recomendación personalizada, upselling y crosselling. En base al conocimiento y el comportamiento de los usuarios y clientes es posible anticiparse y conocer sus gustos y necesidades, con el objetivo de recomendar precisamente ese artículo con mayores posibilidades de compra.
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Automatización de campañas. Es posible en base a los datos y la aplicación de algoritmos de inteligencia artificial enviar la campaña adecuada, al usuario adecuado en el momento adecuado. Esto no sólo va en beneficio del incremento del retorno de las mismas, sino en la disminución del abandono de los clientes.
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Modelos de atribución. Entender el rendimiento de la inversión publicitaria es fundamental para incrementar el retorno de la misma. Entendiendo cómo afecta a cada tipo de usuario o cliente los impactos de las diferentes campañas proporciona el conocimiento necesario para optimizar la inversión en las mismas y multiplicar su rendimiento.
Cadena de Suministro
La principal aportación al sector por parte de la inteligencia artificial desde nuestra experiencia:
- Modelos de previsión de demanda y surtido óptimo. En el momento de poder anticipar la demanda no sólo en términos globales sino en cada uno de los nodos logísticos, el retailer es capaz de optimizar el surtido en cada uno de sus puntos de venta. Qué referencias, en qué cantidades y en qué momento. No sólo evita roturas de stock, sino que maximiza ventas y minimiza drásticamente los movimientos entre almacenes.
- Optimización de rutas de reparto. En alguna de nuestras experiencias, se ha llegado a reducir entre 37 y 78 jornadas de repartos, se ha incrementado el llenado entre un 10 y un 25% y se ha llegado a reducir entre 11 y 21 toneladas anuales por camión de CO2.
- Reserva de espacio de transporteaéreo. Anticipar la demanda de pedidos internacionales, permite reservar de forma óptima anticipada el espacio necesario de transporte aéreo. En nuestra experiencia, esta disminución de reserva de espacio aéreo ha llegado al 40%, con el ahorro importantísimo de costes que esto supone.
Atención al cliente
Las soluciones de atención al cliente basadas en inteligencia artificial han sido las de mayor aplicación hasta el momento. La aplicación de este tipo de tecnologías no sólo facilita la gestión del área, identificando momento de mayor demanda y necesidad de recursos, sino que es una potente herramienta de conversión, siendo capaz de identificar de forma anticipada aquellos usuarios con mayor probabilidad de compra.
En este sector, como en el resto de los sectores, la aplicación de este tipo de tecnologías supone, por tanto, una gran oportunidad, pero también un enorme cambio que hay que gestionar. Es por esto que entendemos que, como todos los grandes cambios, hay que abordarlos de forma ordenada, partiendo, lo primero, de una decisión estratégica dentro de la compañía, apalancarse en una base sólida de datos e información y vincular los procesos del negocio a esta nueva cultura data driven.
