Mucho se ha escrito sobre la aplicación de la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (ML) en los sistemas complejos de la parte trasera de las tiendas minoristas.
La IA puede permitir a los minoristas optimizar las cadenas de suministro, predecir mejor las necesidades de inventario e implementar la personalización en las experiencias de los usuarios. Sin embargo, estos pueden ser proyectos significativos a gran escala que requieren tiempo para implementar y probar antes de que se pongan en marcha.
Con un inminente congelamiento de código, es muy probable que cualquier implementación importante de tecnología no se ponga en marcha hasta después del pico de compras navideñas. A pesar del enfoque actual en las campañas navideñas, los especialistas en marketing minorista aún pueden modernizar muchas tácticas probadas y verdaderas utilizando la IA generativa para agilizar los flujos de trabajo.
Estrategias de alto impacto de IA generativa:
Optimizar el rendimiento del marketing por correo electrónico. Muchos minoristas ven un aumento significativo de ingresos atribuible al correo electrónico; y siempre hay una necesidad de probar y optimizar cada parte de la experiencia del consumidor en el correo electrónico, desde las líneas de asunto hasta el contenido del mensaje y la llamada a la acción. Con eso en mente, los especialistas en marketing pueden utilizar la IA generativa para crear opciones de prueba para el correo electrónico.
Por ejemplo, utiliza una herramienta de IA generativa para producir rápidamente múltiples versiones de líneas de asunto, llamadas a la acción, copias de cuerpo, etc., luego realiza pruebas de rendimiento. Envía candidatos de prueba a un segmento de tu lista de correo electrónico, luego monitorea los efectos en la métrica que estás optimizando y, finalmente, implementa la línea de asunto ganadora al resto de la audiencia después de determinar un ganador.
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Sin embargo, debido a que el tiempo es esencial para eventos de temporada como el Black Friday, es posible que no tengas el lujo de tiempo para probar segmentos específicos antes de enviar el correo completo. Utiliza los datos que ya has recopilado sobre pruebas exitosas para implementar la versión «más probable de tener éxito» para correos electrónicos urgentes.
Pruebas sociales y descripciones de productos. Muchos compradores utilizan reseñas y calificaciones para evaluar un producto. Los especialistas en marketing pueden utilizar la IA para obtener información de las reseñas existentes y transmitir mejor los beneficios o características positivas de un producto desde el principio. Es tan simple como copiar y pegar el texto de las reseñas positivas en una herramienta de IA generativa.
Luego, pide a la herramienta que resuma el texto ingresado con una indicación como: ‘Eres un comerciante de comercio electrónico en [nombre de la tienda], encargado de aumentar la tasa de conversión de ventas para este artículo. Lee las reseñas de los artículos adjuntos y resume o destaca las características favoritas mencionadas por otros compradores o lo que les pareció más atractivo'».
Proporciona el contexto necesario para obtener mejores resultados. Puedes utilizar las respuestas generadas por la herramienta para crear descripciones de productos, guías de regalos, mensajes de correo electrónico, copias en el sitio web, o como anuncios en redes sociales o motores de búsqueda.
Además, puedes utilizar la inteligencia artificial para evaluar las reseñas negativas y preparar a tu equipo de servicio al cliente con anticipación para posibles quejas, de manera que puedan abordar proactivamente a los clientes insatisfechos.
Consejo adicional: Si tu catálogo tiene productos similares a los de otros minoristas, puedes considerar realizar un ejercicio similar para los artículos de la competencia, con el fin de capturar las características más atractivas del producto y agregarlas a tu descripción, especialmente si un producto en particular es nuevo y aún no tiene reseñas de clientes.
