Manual de aplicación de la IA para retailers

Personas en locales, pantalla en digital

Según publica el portal Revista Inforetail la recuperación del sector retail, impulsada tanto por el auge del comercio electrónico como por la vuelta al hábito de compra en tiendas y centros comerciales, está obligando a los retailers a optimizar sus estrategias y canales para responder a las nuevas demandas de consumo.

En esta línea, la mayoría de las empresas de gran consumo está incorporando técnicas de ciencias de datos para procesar grandes volúmenes de datos de manera automatizada, convirtiendo conocimientos en márgenes de rentabilidad mediante el desarrollo de soluciones basadas en inteligencia artificial.

Banner_frasco-suscripcion-800x250

Para el Director Business Development de Teamcore Solutions, Óscar Macías (en la imagen), la Inteligencia Artificial (IA) está cambiando el mundo y será la nueva forma de vida organizada. Los datos que se generan con cada interacción del consumidor, representan huellas digitales consideradas verdaderas fuentes de información de enorme utilidad.

El empleo de la IA permite a las empresas optimizar su gestión y potenciar su dinamismo, de manera que pueden analizar más rápido y mejor los gustos, problemas e inquietudes de los clientes para vender más atrayendo, al tiempo, a consumidores potenciales; y puede hacerse a partir de estas diez tendencias principales:

1. Nuevos perfiles intelectuales e Inteligencia Aumentada: Lejos de estar sustituyendo a los seres humanos, la IA está creando nuevas posiciones de trabajo empoderando a las personas para hacer mejor su trabajo o en menor tiempo y dedicar la mayor parte del mismo a generar otras cosas que sean de gran valor para la organización. Para evolucionar, una empresa no debe invertir solo en tecnología, sino también en personas.

2. Inversión en Tecnología: Invertir en tecnología ayuda muchísimo que la curva de innovación siga creciendo exponencialmente. El 80% de los ejecutivos de retail y de bienes de consumo al día de hoy han aumentado el uso de data interna y externa en tiempo real en el último año y están ya enfocados a transformar esa data que recopilaron desde hace varios años para utilizarla en beneficio de la empresa.

3. Hiper personalización de la experiencia: La IA que utiliza detecta el comportamiento del consumidor, sus gustos y sobre eso realiza recomendaciones. Un ejemplo es el e-commerce, en el que la IA detecta el historial de compras del cliente y le proporciona las recomendaciones automatizando prácticamente la experiencia de compra online.

4. Automatización y robotización del delivery: El delivery ha evolucionado tanto que la demora en que un producto llegue al destino es entre uno o dos días, o incluso el mismo día de la compra, si se paga un poco más. En ese sentido la IA permite automatizar y asegurar que los tiempos sean lo más cortos posibles para entregar los productos a la venta.

5. Reconocimiento de Imágenes – Radiofrecuencia: En las tiendas físicas, la IA también permite automatizar las compras. Desde lo más básico como el reconocimiento de imágenes que es una solución que ya están utilizando diversas tiendas hasta el Computer Vision de Amazon, cámaras que monitorean la tienda y los clientes en su conjunto observando el comportamiento del consumidor, desde que entra hasta que abandona el establecimiento y sin tener que pasar por caja, todo en el mismo carro de compra.

6. MLOps (Machine Learning Operations): Es importante que las operaciones de las empresas utilicen el Machine Learning para integrar cada una de las partes de la organización. El objetivo es llevar el aprendizaje automático en toda la cadena de valor, que consigue un nivel de automatización y optimización en IA capaz de mitigar los riesgos y capitalizar las oportunidades.

7. Geolocalización: Cualquiera sea el negocio y particularmente hablando del retail es importante que el mismo se apalanque en modelos de IA que analizan una serie de datos que se encuentran en la nube para segmentar los mercados o de cada uno de los clientes.

8. Sustentabilidad y optimización de los recursos: Esta tendencia data de hace tiempo y busca optimizar recursos para ser más eficientes. No siempre ha estado ligada a la IA pero puede emplearse para fomentar la sostenibilidad del planeta, a nivel personal, energético, con los tiempos de producción, de personal, etc.

9. Regulación de la IA: Es evidente que la IA facilite la vida, pero ello debe tener un límite: no debe rebasarse el límite de la privacidad del consumidor, que siempre quiere guardarse alguna información confidencial. El respeto es vital para que la IA siga creciendo e impactando de manera positiva.

10. IA Generativa: Se basa en el Machine Learning y en el Deep Learning y reconoce información sobre determinados elementos para utilizarlos después en la generación de ideas totalmente nuevas y realistas.


Reciba las últimas noticias de la industria en su casilla:

Suscribirse ✉