Según publica el portal InformaBTL
El mercado global de la inteligencia artificial (IA) en marketing se proyecta a crecer a una tasa anual del 29.7 por ciento entre 2021 y 2026, alcanzando un valor de $52.23 mil millones para 2026, según previsiones de Mordor Intelligence.
La feria NRF 2024 está por inaugurarse y Google Cloud ya calienta motores presentando innovadoras tecnologías de IA para el sector retail. La compañía busca liderar la ola de transformación que se viene, apalancada por la IA generativa.
Y es que este segmento representa una oportunidad enorme para la adopción de nuevas tecnologías. Según un estudio de Google, el 81% de los líderes minoristas en EE.UU. considera fundamental incorporar IA generativa con carácter urgente.
Es por esto que la firma del buscador sale a la cancha con propuestas sólidas para potenciar experiencias digitales omni-canal diferenciales. El objetivo es nada menos que reinventar el retail impulsado por la innovación.
Experiencias conversacionales para un customer journey más fluido
La estrella del portfolio es sin dudas Commerce Conversational, una solución de asistentes virtuales alimentada por large language models (LLM). Este sistema permite a las marcas implementar en tiempo récord chatbots interactivos en sus e-commerces.
Con sólo dos semanas de deployment se pueden integrar bots sumamente naturales y efectivos. Mantienen diálogos dinámicos con los usuarios mediante lenguaje completamente natural. De esta forma entienden en profundidad sus preferencias y contexto.
Luego, en base a diferentes criterios como presupuesto disponible, ocasión de uso, favoritos del cliente, etc. sugieren productos personalizados alineados a esas preferencias.
Por ejemplo, el bot puede conversar fluidamente con una mujer que busca vestidos para una boda. Durante la charla le pregunta datos relevantes como sus colores favoritos, el dresscode del evento, el clima esperado, accesorios para combinar, y desde ya, su rango de precios.
Con toda esa data el asistente le recomienda vestidos ideales, junto con sugerencias de zapatos, carteras o joyas para complementar de acuerdo al estilo y presupuesto de la cliente.
Para los minoristas esto representa una oportunidad enorme de ofrecer guías interactivas hiper-personalizadas que mejoren la tasa de conversión. Y lo mejor es que la implementación es súper veloz e intuitiva.
Vertex AI Search se vuelve más “inteligente” en retail
Otra gran apuesta para potenciar la experiencia en el ecosistema digital es Retail LLM, una funcionalidad exclusiva para retail dentro de la plataforma Vertex AI Search.
Esta herramienta ya de por sí potente gana nuevas capabilities específicas para entregar búsquedas más efectivas dentro de los catálogos online de productos.
Los minoristas pueden implementar un large language model customizado a las particularidades de su inventario y el comportamiento de búsqueda de sus clientes.
De esta manera los resultados que se muestran ante cada consulta son significativamente más relevantes. El modelo entiende profundamente la lógica de navegación dentro de cada vertical retail y cómo interactúan los usuarios.
Por eso “traduce” las palabras claves tipeadas por los shoppers para encontrar los productos más preciso con cada término, independientemente de cómo busquen o en qué idioma lo hagan.
Un claro ejemplo es una tienda digital exclusivamente en inglés que vende artículos de ferretería o bricolaje. Ante consultas en español igualmente podrá interpretar la necesidad del usuario y recomendar productos pertinentes.
Esta solución da un salto enorme en la experiencia de búsqueda dentro del ecosistema digital retail. Y a la vez impulsa métricas claves de negocio como tasas de conversión o ventas por visita. Un nuevo paso hacia la web 4.0.
IA generativa para optimizar procesos internos
Las soluciones presentadas no sólo apuntan a mejorar el front, sino también a resolver desafíos en la gestión interna donde la IA generativa representa un cambio de paradigma.
Un claro ejemplo es Customer Service Modernization, que explota IA conversacional para potenciar cualitativamente el customer support. Mediante chatbots predictivos, las marcas pueden resolver automáticamente una gran parte de las consultas entrantes.
Pero además, la solución se integra con la base de CRM para entender el perfil del cliente y el historial de casos. De esta forma puede sugerir productos afines o recomendaciones hiper-personalizadas.
Por otra parte, para los agentes humanos dispone funciones de traducción automatizada en tiempo real del chat con clientes. Esto posibilita brindar soporte en cualquier idioma sin problemas.
También genera en segundos un resumen de cada interacción para que quede registro y se pueda entrenar al sistema hacia el futuro. Así se acelera el proceso de aprendizaje constante para el chatbot.
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